情報処理装置、混雑度マップ生成装置、情報処理方法、プログラム、及び記録媒体
【課題】ユーザが歩いているときに、周囲が混雑していて、且つ当人が混雑の影響を受けている場合に混雑度が高いと判定することができる情報処理装置、混雑度マップ生成装置、情報処理方法、プログラム、及び記録媒体を提供する。
【解決手段】情報処理装置１００，２００は、揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部１０３，２０３と、前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部１０５，２０５と、を有する。
【解決手段】情報処理装置１００，２００は、揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部１０３，２０３と、前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部１０５，２０５と、を有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、混雑度マップ生成装置、情報処理方法、プログラム、及び記録媒体に関し、特に、ユーザの状態を判定する情報処理装置、混雑度マップ生成装置、情報処理方法、プログラム、及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ある人の周りが混雑状態であるか否かは、その人の行動を左右する重要な情報である。例えば特許文献１には、位置情報に基づいてエリア内にいる人の人数をカウントし、この人数に基づいて混雑度を解析するサービスが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１３３９０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記特許文献１の方法では、各個人が混雑の影響を受けているか否かまで把握することはできなかった。上記事情に鑑みれば、ユーザが歩いているときに、周囲が混雑していて、且つ当人が混雑の影響を受けている場合に混雑度が高いと判定されることが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示によれば、揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、を有する情報処理装置が提供される。
【０００６】
また、本開示によれば、複数の端末装置により取得された揺れ検出データから検出される歩行のピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑状態であると判定されたユーザの位置情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された位置情報を地図上に重畳した混雑度マップを生成する混雑度マップ生成部と、を有する混雑度マップ生成装置が提供される。
【０００７】
また、本開示によれば、揺れ検出データから歩行のピッチを取得することと、取得された前記ピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定することと、を含む情報処理方法が提供される。
【０００８】
また、本開示によれば、コンピュータを、揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、を有する情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。
【０００９】
また、本開示によれば、コンピュータを、揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、を有する情報処理装置として機能させるためのプログラムを記録した、コンピュータに読取り可能な記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【００１０】
以上説明したように本開示によれば、ユーザが歩いているときに、周囲が混雑していて、且つ当人が混雑の影響を受けている場合に混雑度が高いと判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の一実施形態に係る混雑状態判定方法の概要を示す説明図である。
【図２】通常時の揺れ検出データの一例を示すグラフである。
【図３】混雑時の揺れ検出データの一例を示すグラフである。
【図４】本開示の第１の実施形態に係る端末装置の機能構成図である。
【図５】本開示の第１〜第３の実施形態に係る端末装置の位置情報取得部の構成例を示すブロック図である。
【図６】本開示の第１〜第３の実施形態に係る端末装置のハードウェア構成図である。
【図７】端末装置をポケット内に入れて持ち歩いた場合の通常時の揺れ検出データ（加速度センサにより検出）の一例を示すグラフである。
【図８】端末装置を手持ちで持ち歩いた場合の通常時の揺れ検出データ（加速度センサにより検出）の一例を示すグラフである。
【図９】混雑時の揺れ検出データ（加速度センサにより検出）の一例を示すグラフである。
【図１０】端末装置を腰に設置した場合の通常時の揺れ検出データ（ジャイロセンサにより検出）の一例を示すグラフである。
【図１１】端末装置をポケット内に入れて持ち歩いた場合の通常時の揺れ検出データ（ジャイロセンサにより検出）の一例を示すグラフである。
【図１２】端末装置を手持ちで持ち歩いた場合の通常時の揺れ検出データ（ジャイロセンサにより検出）の一例を示すグラフである。
【図１３】本開示の一実施形態に係る混雑判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】同実施形態に係る混雑判定処理の他の一例を示すフローチャートである。
【図１５】本開示の第１の実施形態に係る端末装置の動作を示すフローチャートである。
【図１６】本開示の第２の実施形態に係る混雑情報生成システムの構成図である。
【図１７】同実施形態に係る端末装置の機能構成図である。
【図１８】同実施形態に係る混雑情報生成システムの動作の一例を示すシーケンス図である。
【図１９】同実施形態に係る混雑情報生成システムの動作の他の一例を示すシーケンス図である。
【図２０】本開示の第３の実施形態に係る混雑情報生成システムの構成図である。
【図２１】同実施形態に係る混雑情報生成システムの機能構成図である。
【図２２】同実施形態に係る混雑情報生成システムの動作の一例を示すシーケンス図である。
【図２３】本開示の第２及び第３の実施形態に係る混雑情報生成システムにより提供される混雑情報の一例を示す説明図である。
【図２４】本開示の第２及び第３の実施形態に係る混雑情報生成システムにより提供される混雑情報の他の一例を示す説明図である。
【図２５】本開示の第２及び第３の実施形態に係る混雑情報生成システムにより提供される混雑情報の活用例を示す説明図である。
【図２６】本開示の第２及び第３の実施形態に係る混雑情報生成システムにより提供される混雑情報の一例を示す説明図である。
【図２７】本開示の第２及び第３の実施形態に係る混雑情報生成システムにより提供される混雑情報の活用例を示す説明図である。
【図２８】本開示の第２及び第３の実施形態に係る混雑情報生成システムにより提供される混雑情報の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１３】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．概要
２．第１の実施形態
２−１．機能構成例
２−２．ハードウェア構成例
２−３．揺れ検出データ
２−４．動作例
２−５．効果の例
３．第２の実施形態（サーバに混雑情報をアップロードする例）
３−１．システム構成例
３−２．端末装置の機能構成例
３−３．動作例
３−４．効果の例
４．第３の実施形態（サーバ側で混雑判定を実行する例）
４−１．システム構成例
４−２．機能構成例
４−３．動作例
４−４．効果の例
５．適用例
【００１４】
＜１．概要＞
まず、図１〜図３を参照しながら、以下に説明する本開示の一実施形態に係る混雑状態判定方法の概要を説明する。図１は、本開示の一実施形態に係る混雑状態判定方法の概要を示す説明図である。図２は、通常時の揺れ検出データの一例を示すグラフである。図３は、混雑時の揺れ検出データの一例を示すグラフである。
【００１５】
本開示の一実施形態に係る混雑状態判定方法は、ユーザの携帯する端末装置により取得される揺れ検出データに基づいて、各ユーザが混雑状態であるか否かを判定する。このとき、混雑状態とは、実際に当該ユーザが混雑の影響を受けて動き辛い状態となっていることを指す。
【００１６】
この定義に基づけば、例えば、あるエリア内の人の密度が低い場合であっても、そのエリア内にできた行列に並んでいる人にとっては混雑状態であるし、行列の横を通り過ぎるだけの人にとっては混雑状態ではない。本開示の一実施形態に係る混雑状態判定方法によれば、両者の違いを区別することができる。例えばエリア内の人数分布に基づいて混雑状態を判定する方法では、単純にエリア内に人が少なければ混雑状態ではないと判定されてしまう。このため、行列に並んでいる人と行列の横を通り過ぎる人とは区別されない。
【００１７】
また、ユーザそれぞれの状態を検知しようとすると、例えばユーザの移動速度を用いることが考えられる。ところが、ユーザの速度を用いて単純に速度が低下しているから混雑であると判断すると、動く歩道やエスカレータなどでゆっくり移動している場合に誤って混雑と判定されてしまうことがある。
【００１８】
そこで、本開示の一実施形態に係る混雑状態判定方法は、ユーザの携帯する端末装置により取得される揺れ検出データに基づいて、ユーザが混雑状態であるか否かを判定する。揺れ検出データは、端末装置に設けられた揺れを検出することのできるセンサ（例えば加速度センサ、ジャイロセンサ、及び気圧センサなど）により取得される。
【００１９】
図１に示されるように、通常時と混雑時とでは、ユーザが歩くピッチが異なる。通常時のピッチと比較して、混雑時のピッチは遅い。このときの揺れ検出データの一例が、図２及び図３に示される。図２と図３とを比較すればわかるように、揺れ検出データの位相に表れるユーザが歩くピッチは、通常時と比較して混雑時の方が遅い。また揺れ検出データの振幅も通常時と混雑時とでは異なる。この差を利用して混雑状態を判定する、本開示の混雑状態判定装置の実施形態について、次に説明する。
【００２０】
なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合もある。例えば、端末装置１００を実施形態毎に端末装置１００ａ、端末装置１００ｂ、及び端末装置１００ｃのように区別する。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。例えば、端末装置１００ａ、端末装置１００ｂ、及び端末装置１００ｃなどを特に区別する必要が無い場合には、単に端末装置１００と称する。
【００２１】
＜２．第１の実施形態＞
（２−１．機能構成例）
ここで、本開示の第１の実施形態に係る混雑状態判定装置の一例である端末装置１００ａの構成について、図４及び図５を参照しながら説明する。図４は、本開示の第１の実施形態に係る端末装置の機能構成図である。図５は、本開示の第１〜第３の実施形態に係る端末装置の位置情報取得部の構成例を示すブロック図である。
【００２２】
端末装置１００ａは、混雑状態を判定する情報処理装置の一例である。この端末装置１００ａは、例えば携帯電話、ノートＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ＰＮＤ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｄｅｖｉｃｅ）、携帯用音楽再生装置、携帯用映像処理装置、携帯用ゲーム機器などの情報処理装置であってもよい。図４を参照すると、端末装置１００ａは、揺れ検出部１０１と、計測部１０３と、通常歩行学習部１０５と、混雑判定部１０７と、記憶部１０９と、コンテンツ提供部１１３と、位置情報取得部１１５とを主に有する。
【００２３】
揺れ検出部１０１は、揺れを検出するセンサである。例えば揺れ検出部１０１は、加速度センサ、ジャイロセンサ、又は気圧センサのいずれかであってもよい。揺れ検出部１０１は、検出した揺れ検出データを計測部１０３に供給することができる。
【００２４】
計測部１０３は、揺れ検出部１０１により取得された揺れ検出データの振幅及びピッチを計測する機能を有する。なお、この計測部１０３は、揺れ検出データの振幅及びピッチを取得する取得部の一例である。計測部１０３は、揺れ検出部１０１により取得された揺れ検出データの振幅及びピッチを計測すると、計測した振幅及びピッチを通常歩行学習部１０５、及び混雑判定部１０７に供給することができる。
【００２５】
通常歩行学習部１０５は、端末装置１００ａのユーザの通常歩行時の揺れ検出データの振幅及びピッチを学習する機能を有する。通常歩行学習部１０５は、例えば通常歩行していると判断されたときの過去の揺れ検出データの振幅及びピッチの平均値を算出することにより通常歩行時の振幅及びピッチの値を混雑判定部１０７に供給することができる。
【００２６】
混雑判定部１０７は、計測部１０３から供給された揺れ検出データの振幅及びピッチの値と、通常歩行学習部１０５により過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時の振幅及びピッチの値と、の差異に基づいて混雑度を判定する機能を有する。混雑判定部１０７は、コンテンツ提供部１１３が判定結果に応じて提供するコンテンツを選択する構成を有している場合には、判定結果をコンテンツ提供部１１３に供給してもよい。なお、この混雑判定部１０７は、判定結果を端末装置１００ａ内部の記憶部１０９に記憶してもよい。このとき、混雑判定部１０７は、例えば混雑状態であると判定されたときに、判定された時刻と位置情報取得部１１５から供給された端末装置１００ａの位置情報とを対応づけて記憶部１０９に記憶させることができる。ここで混雑判定部１０７は、位置情報に含まれるユーザの進行方向を混雑の向きとして記憶することができる。
【００２７】
記憶部１０９は、データ格納用の装置であり、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置、および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含むことができる。ここで記憶媒体としては、例えばフラッシュメモリ、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive Random Access Memory）、ＦｅＲＡＭ（Ferroelectric Random Access Memory）、ＰＲＡＭ（Phase change Random Access Memory）、及びＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory）などの不揮発性メモリや、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの磁気記録媒体などが用いられてよい。記憶部１０９は、例えば上述のように混雑状態であると判定された日時と位置情報とを対応づけて記憶することができる。また、混雑状態であると判定された状態が継続した継続時間の情報を記憶してもよい。
【００２８】
コンテンツ提供部１１３は、例えば表示部、音声出力部などの出力機能を有し、ユーザにコンテンツを提供することができる。ここでコンテンツとは、例えば音楽、講演およびラジオ番組などの音声データや、映画、テレビジョン番組、ビデオプログラム、写真、文書、絵画および図表などの映像データや、ゲームおよびソフトウェア、アプリケーションの起動やアプリケーションからのプッシュ通知などを含む概念である。なお、コンテンツ提供部１１３は、混雑判定部１０７の判定した混雑度に基づいてコンテンツを選択する選択部の一例でもある。コンテンツ提供部１１３は、混雑判定部１０７による判定結果に基づいてユーザに提供するコンテンツを選択する機能を有してもよい。例えばコンテンツ提供部１１３は、ユーザが混雑状態であると判定された場合に、ユーザのストレスを軽減する効果のあるコンテンツを選択してもよい。また、コンテンツ提供部１１３は、ユーザにコンテンツを提供する頻度を混雑度に応じて変更することも可能である。例えば、アプリケーション等でユーザへのお勧めや情報の到達のお知らせをプッシュ通知する機能がある。混雑状態にあるユーザは、通常歩行をしているときよりも、プッシュ通知に興味を持つ可能性が高い。このため、混雑状態であると判定されたときには、通常時よりもプッシュ通知の頻度を高めてもよい。特に、いわゆる「暇つぶし」に用いられるコンテンツをユーザに提供することも有効である。
【００２９】
また、コンテンツ提供部１１３は、端末装置１００ａの現在の位置情報に基づいて選択されたコンテンツをユーザに提供してもよい。コンテンツ提供部１１５は、混雑判定部１０７により混雑状態であると判定された場合に、現在位置の周辺に関するコンテンツをユーザに提供してもよい。例えば、現在の位置情報により端末装置１００ａが渋谷に位置することが検知されると、コンテンツ提供部１１３は、渋谷に関連するコンテンツをユーザに提供してもよい。或いは、コンテンツ提供部１１３は、現在の位置情報によりユーザが並んでいる行列の先にある店舗が判別できた場合には、当該店舗に関する情報を提供してもよい。
【００３０】
位置情報取得部１１５は、端末装置１００ａの現在の位置情報を取得する機能を有する。この位置情報取得部１１５は、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）測位に基づいた位置情報、Ｗｉ−Ｆｉ測位に基づいた位置情報、ＩＭＥＳ（Ｉｎｄｏｏｒ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）測位に基づいた位置情報、携帯の基地局の位置に基づいた位置情報、又はセンサの検出値に基づいた相対位置情報を取得する機能を有してよい。またこれらの測位機能のうち複数の機能を併せ持っていてもよい。ここで、位置情報取得部１１５の構成の一例について図５を参照しながら説明する。図５には、ＧＰＳ測位機能とセンサによる相対位置測位の機能を併せ持つ位置情報取得部１１５の一例が示される。
【００３１】
位置情報取得部１１５は、ＧＰＳアンテナ２２１と、ＧＰＳ処理部２２３と、３軸地磁気センサ２２９と、３軸加速度センサ２３１と、３軸ジャイロセンサ２３３と、進行方位算出部１３９と、歩行速度算出部１４０と、相対位置算出部１４２と、気圧センサ２３５と、高度算出部１４４と、位置情報生成部１４５とを主に有する。
【００３２】
ＧＰＳアンテナ２２１は、ＧＰＳ衛星からの信号を受信するアンテナの一例である。ＧＰＳアンテナ２２１は、複数のＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信することができ、受信したＧＰＳ信号をＧＰＳ処理部２２１に入力する。
【００３３】
ＧＰＳ処理部２２３は、ＧＰＳ衛星から受信された信号に基づいて位置情報を算出する機能を有する。ＧＰＳ処理部２２３は、ＧＰＳアンテナ２２１から入力された複数のＧＰＳ信号に基づいて当該端末装置２００の現在の位置情報を算出し、算出した位置情報を出力する。具体的には、ＧＰＳ処理部２２３は、ＧＰＳ衛星の軌道データから各ＧＰＳ衛星の位置を算出し、ＧＰＳ信号の送信時刻と受信時刻との差分時間に基づいて、各ＧＰＳ衛星から当該端末装置１００の距離をそれぞれ算出する。そして、算出された各ＧＰＳ衛星の位置と、各ＧＰＳ衛星から当該端末装置１００までの距離とに基づいて、現在の３次元位置を算出する。ここで、ＧＰＳ衛星の軌道データは、ＧＰＳ信号に含まれていてもよい。或いは、ＧＰＳ衛星の軌道データは、通信部を介して外部のサーバから取得するデータであってもよい。
【００３４】
３軸地磁気センサ２２９は、地磁気を電圧値として検出するセンサである。３軸地磁気センサ２２９は、Ｘ軸方向の地磁気データＭｘ、Ｙ軸方向の地磁気データＭｙ、及びＺ軸方向の地磁気データＭｚをそれぞれ検出する。ここで例えばＸ軸は端末装置１００の表示画面の長手方向、Ｙ軸は上記表示画面の短手方向、Ｚ軸はＸ軸及びＹ軸と直交する方向とすることができる。３軸地磁気センサ２２９は、検出した地磁気データを進行方位算出部１３９に供給することができる。
【００３５】
３軸加速度センサ２３１は、加速度を電圧値として検出するセンサである。３軸加速度センサ２３１は、Ｘ軸方向に沿った加速度αｘ、Ｙ軸方向に沿った加速度αｙ、及びＺ軸方向に沿った加速度αｚをそれぞれ検出する。３軸加速度センサ２３１は、検出した加速度データを進行方位算出部１３９、及び歩行速度算出部１４０に供給することができる。
【００３６】
３軸ジャイロセンサ２３３は、回転角の変化する速度（角速度）を電圧値として検出するセンサである。３軸ジャイロセンサ２３３は、X軸周りの角速度であるロールレートωｘ、Y軸周りの角速度であるピッチレートωy、及びZ軸周りの角速度であるヨーレートωｚをそれぞれ検出する。３軸ジャイロセンサ２３３は、検出した角速度データを進行方位算出部１３９に供給することができる。
【００３７】
進行方位算出部１３９は、歩行時の加速度の振動方向と地磁気方向とから進行方位θを算出する機能を有する。このとき、３軸地磁気センサ２２９の検出値は磁場環境により誤差を含む。このため、進行方位算出部１３９は、３軸ジャイロセンサ２３３の検出する角速度データを用いて３軸地磁気センサ２２９により検出される地磁気データを適宜補正することができる。
【００３８】
歩行速度算出部１４０は、歩数と歩幅とを乗算することにより移動距離を算出し、この移動距離と移動にかかった時間とに基づいて歩行の速度Vを算出する機能を有する。歩行速度算出部１４０は、算出した歩行の速度Vを相対位置算出部１４２に供給することができる。
【００３９】
相対位置算出部１４２は、歩行速度算出部１４０により算出された速度Ｖおよび進行方位算出部１３９により算出された進行方位θに基づき、前回算出時の位置から現在位置までの変化量を算出する機能を有する。相対位置算出部１４２は、ここで算出された相対位置の情報を位置情報生成部１４５に供給することができる。
【００４０】
気圧センサ２３５は、周囲の気圧を電圧値として検出する機能を有するセンサである。気圧センサ２３５は、気圧を例えば１Ｈｚのサンプリング周波数で検出し、検出した気圧データを高度算出部１４４に入力する。
【００４１】
高度算出部１４４は、気圧センサ２３５から入力された気圧データに基づいて、端末装置１００の現在の高度を算出し、算出された高度データを位置情報生成部１４５に供給することができる。
【００４２】
位置情報生成部１４５は、ＧＰＳ処理部２２３から供給されたＧＰＳ測位による絶対位置情報、進行方位算出部１３９から供給されたユーザの進行方位、相対位置算出部１４２から供給された相対位置情報、及び高度算出部１４４から供給された高度データに基づいて、端末装置１００の現在の位置情報を生成する機能を有する。位置情報生成部１４５は、例えばＧＰＳ処理部２２３から絶対位置情報が供給されているときは、当該絶対位置情報を現在の位置情報としてもよい。また位置情報生成部１４５は、ＧＰＳ処理部２２３から絶対位置情報が供給されないとき、位置算出部１４２から供給される相対位置に基づいた位置情報を現在の位置情報としてもよい。或いは、位置情報生成部１４５は、絶対位置情報と相対位置情報とを適宜組合せて用いることができる。また位置情報生成部１４５が生成する位置情報は、ユーザの進行方位や高度データを含んでもよい。
【００４３】
以上、図４及び図５を参照しながら端末装置１００ａの機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置がこれらの機能を実現する処理手順を記述した制御プログラムを記憶したＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶媒体から制御プログラムを読出し、そのプログラムを解釈して実行することにより行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。
【００４４】
なお、上述のような本実施形態に係る端末装置１００ａの各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作成し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。
【００４５】
（２−２．ハードウェア構成例）
以上説明した本開示の第１の実施形態に係る端末装置１００ａは、上述の通り本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を選択することが可能である。ここでは、この端末装置１００ａの機能を実現するためのハードウェア構成の一例について図６を参照しながら説明する。図６は、本開示の第１〜第３の実施形態に係る端末装置のハードウェア構成図である。なお、ここで説明するハードウェア構成は一例であり、構成要素の一部を省略及び追加することが可能である。また、ここで説明する構成は、第２の実施形態に係る端末装置１００ｂ、及び第３の実施形態に係る端末装置１００ｃにも適用することができる。このため、ここでは端末装置１００の構成として説明される。
【００４６】
端末装置１００は、例えば、ＧＰＳアンテナ２２１と、ＧＰＳ処理部２２３と、通信アンテナ２２５と、通信処理部２２７と、地磁気センサ２２９と、加速度センサ２３１と、ジャイロセンサ２３３と、気圧センサ２３５と、Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ）変換部２３７と、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２３９と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２４１と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２４３と、操作部２４７と、表示部２４９と、デコーダ２５１と、スピーカ２５３と、エンコーダ２５５と、マイク２５７と、記憶部２５９とを有する。
【００４７】
ＧＰＳアンテナ２２１は、測位衛星からの信号を受信するアンテナの一例である。ＧＰＳアンテナ２２１は、複数のＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信することができ、受信したＧＰＳ信号をＧＰＳ処理部２２３に入力する。
【００４８】
ＧＰＳ処理部２２３は、測位衛星から受信された信号に基づいて位置情報を算出する算出部の一例である。ＧＰＳ処理部２２３は、ＧＰＳアンテナ２２１から入力された複数のＧＰＳ信号に基づいて現在の位置情報を算出し、算出した位置情報を出力する。具体的には、ＧＰＳ処理部２２３は、ＧＰＳ衛星の軌道データからそれぞれのＧＰＳ衛星の位置を算出し、ＧＰＳ信号の送信時刻と受信時刻との差分時間に基づいて、各ＧＰＳ衛星から当該端末装置１００までの距離をそれぞれ算出する。そして、算出された各ＧＰＳ衛星の位置と、各ＧＰＳ衛星から当該端末装置１００までの距離とに基づいて、現在の３次元位置を算出することができる。なお、ここで用いられるＧＰＳ衛星の軌道データは、例えばＧＰＳ信号に含まれていてもよい。或いは、ＧＰＳ衛星の軌道データは、通信アンテナ２２５を介して外部のサーバから取得されてもよい。
【００４９】
通信アンテナ２２５は、例えば携帯通信網や無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）通信網を介して通信信号を受信する機能を有するアンテナである。通信アンテナ２２５は、受信した信号を通信処理部２２７に供給することができる。
【００５０】
通信処理部２２７は、通信アンテナ２２５から供給された信号に各種の信号処理を行う機能を有する。通信処理部２２７は、供給されたアナログ信号から生成したデジタル信号をＣＰＵ２３９に供給することができる。
【００５１】
地磁気センサ２２９は、地磁気を電圧値として検出するセンサである。地磁気センサ２２９は、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向、及びＺ軸方向の地磁気をそれぞれ検出する３軸地磁気センサであってよい。ここで例えばＸ軸は端末装置１００の表示画面の長手方向、Ｙ軸は上記表示画面の短手方向、Ｚ軸はＸ軸及びＹ軸と直交する方向とすることができる。地磁気センサ２２９は、検出した地磁気データをＡ／Ｄ変換部２３７に入力する。
【００５２】
加速度センサ２３１は、加速度を電圧値として検出するセンサである。加速度センサ２３１は、Ｘ軸方向に沿った加速度、Ｙ軸方向に沿った加速度、及びＺ軸方向に沿った加速度をそれぞれ検出する３軸加速度センサであってよい。加速度センサ２３１は、検出した加速度データをＡ／Ｄ変換部２３７に入力する。
【００５３】
ジャイロセンサ２３３は、物体の角度や角速度を検出する計測器の一種である。このジャイロセンサ２３３は、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸周りの回転角の変化する速度（角速度）を電圧値として検出する３軸ジャイロセンサであることが望ましい。ジャイロセンサ２３３は、検出した角速度データをＡ／Ｄ変換部２３７に入力する。
【００５４】
気圧センサ２３５は、周囲の気圧を電圧値として検出するセンサである。気圧センサ２３５は、気圧を所定のサンプリング周波数で検出し、検出した気圧データをＡ／Ｄ変換部２３７に入力する。
【００５５】
Ａ／Ｄ変換部２３７は、入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換して出力する機能を有する。Ａ／Ｄ変換部２３７は、例えばアナログ信号をデジタル信号に変換する変換回路である。なお、このＡ／Ｄ変換部２３７は、各センサに内蔵されていてもよい。
【００５６】
ＣＰＵ２３９は、演算処理装置及び制御装置として機能し、各種プログラムに従って端末装置１００内の動作全般を制御する。またＣＰＵ２３９は、マイクロプロセッサであってもよい。このＣＰＵ２３９は、各種プログラムに従って様々な機能を実現することができる。例えば、ＣＰＵ２３９は、加速度センサ２３１により検出された加速度データに基づいて姿勢角を検出し、この姿勢角と地磁気センサ２２９により検出された地磁気データとを用いることによって方位を算出する方位算出部として機能することができる。またＣＰＵ２３９は、加速度センサ２３１により検出された加速度データとジャイロセンサ２３３により検出された角速度データとに基づいて端末装置１００の移動の速度を算出する速度算出部として機能することができる。また、ＣＰＵ２３９は、気圧センサ２３５により検出される気圧データに基づいて現在位置の高度を算出する高度算出部として機能することもできる。
【００５７】
ＲＯＭ２４１は、ＣＰＵ２３９が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶することができる。ＲＡＭ２４３は、ＣＰＵ２３９の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶することができる。
【００５８】
操作部２４７は、ユーザが所望の操作をするための入力信号を生成する機能を有する。操作部２４７は、例えばタッチパネル、マウス、キーボード、ボタン、マイク、スイッチ及びレバーなどユーザが情報を入力するための入力部と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ２３９に出力する入力制御回路などから構成されてよい。
【００５９】
表示部２４９は、出力装置の一例であり、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）装置、有機ＥＬ（ＯＬＥＤ：Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）ディスプレイ装置などの表示装置であってよい。表示部２４９は、ユーザに対して画面を表示することにより情報を提供することができる。
【００６０】
デコーダ２５１は、ＣＰＵ２３９の制御に従い、入力されたデータのデコード及びアナログ変換などを行う機能を有する。デコーダ２５１は、例えば通信アンテナ２２５及び通信処理部２２７を介して入力された音声データのデコード及びアナログ変換などを行い、音声信号をスピーカ２５３に出力する。スピーカ２５３は、デコーダ２５１から供給される音声信号に基づいて音声を出力することができる。
【００６１】
エンコーダ２５５は、ＣＰＵ２３９の制御に従い、入力されたデータのデジタル変換及びエンコードなどを行う機能を有する。エンコーダ２５５は、マイク２５７から入力される音声信号のデジタル変換及びエンコードなどを行い、音声データを出力することができる。マイク２５７は、音声を集音し、音声信号として出力することができる。
【００６２】
記憶部２５９は、データ格納用の装置であり、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置、および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含むことができる。ここで記憶媒体としては、例えばフラッシュメモリ、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive Random Access Memory）、ＦｅＲＡＭ（Ferroelectric Random Access Memory）、ＰＲＡＭ（Phase change Random Access Memory）、及びＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory）などの不揮発性メモリや、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの磁気記録媒体などが用いられてよい。この記憶部２５９は、例えば地図ＤＢ２６１などを記憶することができる。この地図ＤＢ２６３には、ＰＯＩ（Ｐｏｉｎｔ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の情報や、高度情報、道路情報など位置情報と対応づけられた各種の情報を含むことができる。なお、この地図ＤＢ２６３は、ここでは端末装置１００が有することとしたが本技術はかかる例に限定されない。地図ＤＢ２６１は、外部の装置が有していてもよい。端末装置１００は、外部装置の有する地図ＤＢ２６１に適宜アクセスすることによって位置情報と対応づけられた各種の情報を取得することができる構成であってもよい。また、地図ＤＢ２６１は、外部の装置から適宜現在位置周辺の地図情報を取得する構成であってもよい。
【００６３】
（２−３．揺れ検出データ）
ここで、揺れ検出部１０１が供給する揺れ検出データの詳細について図７〜図１２を参照しながら考えてみよう。図７は、端末装置をポケット内に入れて持ち歩いた場合の通常時の揺れ検出データ（加速度センサにより検出）の一例を示すグラフである。図８は、端末装置を手持ちで持ち歩いた場合の通常時の揺れ検出データ（加速度センサにより検出）の一例を示すグラフである。図９は、混雑時の揺れ検出データ（加速度センサにより検出）の一例を示すグラフである。図１０は、端末装置を腰に設置した場合の通常時の揺れ検出データ（ジャイロセンサにより検出）の一例を示すグラフである。図１１は、端末装置をポケット内に入れて持ち歩いた場合の通常時の揺れ検出データ（ジャイロセンサにより検出）の一例を示すグラフである。図１２は、端末装置を手持ちで持ち歩いた場合の通常時の揺れ検出データ（ジャイロセンサにより検出）の一例を示すグラフである。
【００６４】
まず図７〜図９を参照すると、加速度センサを用いて検出された揺れ検出データについて、端末装置１００をポケット内に入れて持ち歩いた場合、端末装置１００を手持ちで持ち歩いた場合、そして混雑時の揺れ検出データが示される。このとき、端末装置１００をポケット内に入れて持ち歩いた場合と、手持ちで持ち歩いた場合とでは、ポケット内に入れて持ち歩いた場合の方が揺れ検出データの振幅が大きくなる。ところが、図９を参照すると、図７の揺れ検出データの振幅と、図８の揺れ検出データの振幅との差異よりも、図７の揺れ検出データの振幅と図９の揺れ検出データの振幅との差異、及び図８の揺れ検出データの振幅と図９の揺れ検出データの振幅との差異の方が大きい。従って、この場合、端末装置１００の持ち歩きの方法によらず、揺れ検出データを混雑判定に用いることができる。
【００６５】
また、図７〜図９を参照すると、加速度センサにより検出された揺れ検出データについていうと、特に上下方向（鉛直方向）の揺れ検出データは、端末装置１００の持ち歩き方の影響を受けにくい。また、上下方向の揺れ検出データは、ユーザの徒歩のピッチの影響が反映されやすいため、混雑判定部１０７は、上下方向の揺れ検出データの振幅及びピッチの値に基づいて混雑判定することが好ましい。
【００６６】
また、図１０〜図１２を参照すると、ジャイロセンサを用いて検出された揺れ検出データについて、端末装置１００を腰に設置した場合、端末装置１００をポケットに入れて持ち歩いた場合、そして端末装置１００を手持ちで持ち歩いた場合の揺れ検出データが示される。図１０〜図１２から、ジャイロセンサを用いて検出された揺れ検出データは、端末装置１００の持ち歩き方により振幅が大きく変動する。このため、混雑判定部１０７は、ジャイロセンサを用いて検出された揺れ検出データに基づいて混雑判定を行う場合には、揺れ検出データの振幅は用いずに、ピッチを用いて混雑判定を行うことが望ましい。また、ジャイロセンサを用いて検出された揺れ検出データのうちｙａｗ角を示す揺れ検出データは、も比較的端末装置１００の持ち方に影響されにくく、ユーザの歩行ピッチの影響が反映されやすい（２歩で１周期）ため、混雑判定部１０７は、ｙａｗ角を示す揺れ検出データのピッチの値に基づいて混雑判定することが好ましい。
【００６７】
また、混雑判定に用いられる揺れ検出データは、気圧センサにより検出されてもよい。現状の気圧センサの分解能及びサンプリング周期は、未だ歩行のピッチを計測するために十分でない。しかし、歩行に伴う上下動を検出できる程度の性能を有する気圧センサを用いれば、気圧センサにより検出された揺れ検出データを混雑判定に用いることもできる。
【００６８】
なお、気圧センサを用いて取得される揺れ検出データに含まれるノイズを除去するために、フィルタを用いて歩行のピッチを検出するための帯域（例えば１．５〜３．５Ｈｚ）だけを抽出することが好ましい。例えば気圧は、車とすれ違ったり、窓を開閉したりするだけでも大きく変動する。このため、このようなノイズ成分を取り除く処理が重要となる。
【００６９】
（２−４．動作例）
次に、図１３〜図１５を参照しながら本開示の第１の実施形態に係る端末装置１００ａの動作例について説明する。図１３は、本開示の一実施形態に係る混雑判定処理の一例を示すフローチャートである。図１４は、同実施形態に係る混雑判定処理の他の一例を示すフローチャートである。図１５は、本開示の第１の実施形態に係る端末装置の動作を示すフローチャートである。
【００７０】
なお、ここでは２つの混雑判定処理について説明する。図１３に示される混雑判定処理においては、判定結果は、後に説明するコンテンツ提供時に利用するだけで、記憶されない。また、図１４に示される混雑判定処理においては、判定結果は、位置情報とともに記憶される。
【００７１】
まず、図１３を参照すると、揺れ検出部１０１は、揺れ検出データを取得する（Ｓ１０１）。そして、揺れ検出部１０１は取得した揺れ検出データを計測部１０３に供給する。計測部１０３は、供給された揺れ検出データの振幅とピッチとを計測する（Ｓ１０３）。計測部１０３は、計測して得た揺れ検出データの振幅とピッチとを混雑判定部１０７に供給する。混雑判定部１０７は、計測部１０３から供給された現時点の振幅及びピッチの値と、通常歩行学習部１０５から取得した通常歩行時の振幅及びピッチの値との大小を比較する（Ｓ１０５）。
【００７２】
そして、混雑判定部１０７は、計測部１０３から供給された値が通常時よりも閾値以上振幅が小さいか否かを判断する（Ｓ１０７）。そして、通常時よりも閾値以上振幅が小さい場合には、混雑判定部１０７は、次に計測部１０３から供給された値が通常時よりも閾値以上ピッチが小さいか否かを判断する（Ｓ１０９）。そして、通常時よりも閾値以上ピッチが小さいと判断された場合には、混雑判定部１０７は、混雑状態であると判定する（Ｓ１１１）。
【００７３】
なお、ここでは、混雑判定部１０７は、閾値を用いて、混雑状態であるか否かを判断することにより混雑度を判定したが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、通常時のピッチ及び振幅と、現時点のピッチ及び振幅とを比較して、その差異の値に応じて段階的に、あるいは連続的な値をもって混雑度を判定してもよい。また、混雑判定部１０７は、通常時の揺れを、振幅とピッチの2次元の分布（例えば平均値と分散）として記憶し、現在の揺れが通常時の分布から何σ離れているかにより、確率的に混雑度を判定してもよい。
【００７４】
次に、図１４を参照しながら、この混雑判定処理の他の一例について説明する。まず揺れ検出部１０１は、揺れ検出データを取得する（Ｓ２０１）。そして、揺れ検出部１０１は取得した揺れ検出データを計測部１０３に供給する。計測部１０３は、供給された揺れ検出データの振幅とピッチとを計測する（Ｓ２０３）。計測部１０３は、計測して得た揺れ検出データの振幅とピッチとを混雑判定部１０７に供給する。混雑判定部１０７は、計測部１０３から供給された現時点の振幅及びピッチの値と、通常歩行学習部１０５から取得した通常歩行時の振幅及びピッチの値との大小を比較する（Ｓ２０５）。
【００７５】
そして、混雑判定部１０７は、計測部１０３から供給された値が通常時よりも閾値以上振幅が小さいか否かを判断する（Ｓ２０７）。そして、通常時よりも閾値以上振幅が小さい場合には、混雑判定部１０７は、次に計測部１０３から供給された値が通常時よりも閾値以上ピッチが小さいか否かを判断する（Ｓ２０９）。そして、通常時よりも閾値以上ピッチが小さいと判断された場合には、混雑判定部１０７は、混雑状態であると判定する（Ｓ２１１）。
【００７６】
混雑判定部１０７は、端末装置１００ａのユーザが混雑状態であると判定すると、位置情報取得部１１５に現在の位置情報を取得させる（Ｓ２１３）。そして、混雑判定部１０７は、混雑状態と判定された場所、及び時刻の記録を更新する（Ｓ２１５）。このとき、混雑判定部１０７は、混雑状態と判定されている状態の継続時間を計測して記録してもよい。
【００７７】
なお、図１３及び図１４に示された混雑判定処理の結果を用いて、端末装置１００ａは、図１５示されるフローチャートのように動作してもよい。すなわち、ステップＳ３０１の混雑判定処理は、図１３に示される混雑判定処理であってもよいし、図１４に示される混雑判定処理であってもよい。混雑度判定処理（Ｓ３０１）が実行されると、コンテンツ提供部１１３は、判定結果が混雑状態であるか否かを判断する（Ｓ３０３）。そして、コンテンツ提供部１１３は、混雑状態であると判定された場合に、混雑状態に合わせたコンテンツを選択する（Ｓ３０５）。コンテンツ提供部１１３は、選択されたコンテンツを提供する（Ｓ３０７）。
【００７８】
ここでステップＳ３０５のコンテンツ選択の詳細について説明する。コンテンツ提供部１１３は、例えばユーザが混雑状態であると判定されたときに、ユーザのストレスを軽減するコンテンツを選択してもよい。例えば、ユーザのストレスを軽減するコンテンツとは、曲調解析や映像解析によりストレス緩和に効果があるとされる音楽コンテンツや映像コンテンツであってもよい。このとき、コンテンツの選択にはコンテンツの属性を判断するための様々なアルゴリズムが用いられてよい。
【００７９】
また、混雑状態であるときには、ユーザは通常のペースで歩いているときよりも、端末装置１００により提供されるコンテンツに興味を持ちやすいと考えられる。このため、コンテンツ提供部１１３は、混雑状態であると判定されたときにプッシュ式でユーザにコンテンツを提供してもよい。またコンテンツ提供部１１３は、このプッシュ式でユーザにコンテンツを提供する頻度を混雑状態に応じて変更してもよい。コンテンツ提供部１１３は、混雑状態であるとき、通常時よりも高い頻度でユーザにコンテンツを提供することができる。
【００８０】
なお、ここでは、混雑状態であると判定されたときにのみ混雑状態に合わせたコンテンツが選択されることとしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、混雑状態ではないと判定された場合にも、判定結果に応じてコンテンツが選択されてもよい。
【００８１】
（２−５．効果の例）
以上、第１の実施形態に係る端末装置１００ａについて説明してきた。かかる構成によれば、ユーザの所有する端末装置１００ａにより取得される揺れ検出データに基づいて、少なくとも歩行のピッチを通常歩行時と比較することによりユーザ個人の混雑状態を判定することができる。このとき、揺れ検出データから歩行のピッチを検出することにより、ユーザが歩いていることと、そのペースが低下したことを検知することができる。例えば単に速度が低下したことを検知する方法では、動く歩道、やエスカレータに乗っている状態で速度が低下しているときにも混雑状態であると誤って判定されてしまう恐れがある。しかし、本実施形態に係る端末装置１００ａは、乗り物に乗って速度が低下しているときには混雑状態と判定されず、歩行しているときに混雑状態であることを精度よく判定することができる。
【００８２】
このとき、端末装置１００ａは、通常歩行時との差異に基づいて混雑判定を行う。単純に速度の変化により混雑判定する場合には、元々足の遅いご老人はいつも混雑状態であると判定されてしまう。しかし、端末装置１００ａによれば、通常歩行時との差異に基づいて判定されるため、混雑判定の精度が向上する。
【００８３】
また、さらに揺れ検出データの振幅を混雑判定に用いることにより、混雑判定の精度が向上する。例えば、背の高い人がゆっくり進むには歩幅が小さくなる。このとき、歩幅が小さくなると、身体の上下動が小さくなるため、検出される揺れ検出データの振幅は小さくなる。この歩幅の変化を混雑判定に用いることで、混雑判定の精度が向上する。
【００８４】
この混雑判定によれば、上述の通り、精度よく歩行時の混雑判定を行うことができる。このため、ユーザにコンテンツを提供するタイミングや提供するコンテンツの選択に混雑判定結果を利用することが有効である。例えば通常歩行時には、端末装置１００ａのコンテンツ提供部１１３がプッシュ通知を行ったとしてもユーザが気づかない可能性が高い。しかし、混雑時には、ユーザは低速で移動している上に周囲の動きに合わせて進むため、端末装置１００ａの画面に目を向ける余裕がある可能性が非常に高い。したがって、混雑状態のときにプッシュ通知を行う場合には、通常歩行時にプッシュ通知を行う場合に比べてユーザが通知されたコンテンツに興味を持つ可能性が高まる。
【００８５】
＜３．第２の実施形態（サーバに混雑情報をアップロードする例）＞
（３−１．システム構成例）
次に、本開示の第２の実施形態に係る混雑情報生成システムの構成例について図１６を参照しながら説明する。図１６は、本開示の第２の実施形態に係る混雑情報生成システムの構成図である。
【００８６】
混雑情報生成システム１は、端末装置１００ｂと、混雑度マップ生成サーバ２００ｂと、サービスサーバ３００ｂとを主に有する。ここで、混雑度マップ生成サーバ２００ｂとサービスサーバ３００ｂとは別体のサーバであることとしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、混雑度マップ生成サーバ２００ｂとサービスサーバ３００ｂとは一体のサーバで構成されてもよい。
【００８７】
端末装置１００ｂは、揺れ検出データから混雑度を判定する混雑状態判定装置の一例であり、混雑状態であると判定されたときに現在の位置情報を取得して混雑度マップ生成サーバ２００ｂに位置情報をアップロードする。また、端末装置１００ｂは、混雑度マップ生成サーバ２００ｂから混雑度マップを取得することができる。例えば現在の位置情報に基づいて現在位置周辺の混雑度を示す混雑度マップが取得されてよい。さらに端末装置１００ｂは、サービスサーバ３００にサービスの提供を要求することにより情報を取得することができてもよい。
【００８８】
混雑度マップ生成サーバ２００ｂは、複数の端末装置１００ｂから混雑状態である位置情報を取得することにより混雑度マップを生成する機能を有する。例えば混雑度マップは、地図上に混雑状態にある端末装置１００ｂの位置を重畳したものであってよい。このとき、混雑度マップ生成サーバ２００ｂは、端末装置１００ｂの位置に加えて端末装置１００ｂの進行方向、すなわち混雑の向きを混雑度マップ上に示してもよい。
【００８９】
サービスサーバ３００ｂは、混雑度マップに基づいて、ユーザに提供する情報を生成するサーバである。例えばサービスサーバ３００ｂは、混雑度マップに基づいて、ユーザが混雑を回避するためのルートを探索して提供することができる。またはサービスサーバ３００ｂは、過去の混雑状態継続時間に基づいて、混雑が解消されるまでの時間を予想して端末装置１００ｂに提供することができる。
【００９０】
（３−２．端末装置の機能構成例）
次に、本開示の第２の実施形態に係る端末装置１００ｂの機能構成例について図１７を参照しながら説明する。図１７は、同実施形態に係る端末装置の機能構成図である。端末装置１００ｂは、揺れ検出部１０１と、計測部１０３と、通常歩行学習部１０５と、混雑判定部１０７と、記憶部１０９と、コンテンツ提供部１１３と、位置情報取得部１１５と、送受信部１１７とを主に有する。
【００９１】
なお、ここでは第１の実施形態に係る端末装置１００ａと異なる構成要素について主に説明し、端末装置１００ａと同様の部分については説明を省略する。
【００９２】
端末装置１００ｂは、送受信部１１７を介して混雑度マップを混雑度マップ生成サーバ２００ｂから取得することができる。混雑判定部１０７は、取得した混雑度マップの情報に基づいて、混雑判定に用いる閾値を調整してもよい。例えば、混雑度マップより、端末装置１００ｂの周囲にある端末が混雑状態であると判定していることがわかると、端末装置１００ｂも混雑状態である可能性が高い。このため、ギリギリ閾値を超えておらず、かつ周囲が混雑状態である場合には、端末装置１００ｂは、その時点において混雑状態と判定されるように閾値を調整することが望ましい。また、コンテンツ提供部１１３は、送受信部１１７を介して外部のサーバから取得したコンテンツをユーザに提供することができる。例えば、コンテンツ提供部１１３は、サービスサーバ３００ｂから取得したコンテンツをユーザに提供してもよい。
【００９３】
また、混雑判定部１０７は、混雑状態であると判定されたとき、送受信部１１７を介して現在の位置情報を混雑度マップ生成サーバ２００に送信することができる。ここで、現在の位置情報には、ユーザの進行方位から算出された混雑の向きを含むことができる。このとき、混雑判定部１０７は、端末装置１００ｂを識別するための情報を混雑度マップ生成サーバ２００に送信してもよい。
【００９４】
（３−３．動作例）
次に、図１８及び図１９を参照しながら、本開示の第２の実施形態に係る混雑情報生成システムの動作例について説明する。図１８は、同実施形態に係る混雑情報生成システムの動作の一例を示すシーケンス図である。図１９は、同実施形態に係る混雑情報生成システムの動作の他の一例を示すシーケンス図である。なお、図１８の動作例と図１９の動作例とは、混雑状態に関する情報を端末装置１００ｂが混雑度マップ生成サーバ２００ｂに送信するタイミングが相違する。
【００９５】
図１８を参照すると、まず端末装置１００ｂは、混雑判定処理を実行する（Ｓ４０１）。そして、混雑判定部１０７は、混雑状態であると判定されたか否かを判断し（Ｓ４０３）、混雑状態であると判定された場合には、混雑度マップ生成サーバ２００ｂに現在の位置情報と端末装置１００ｂを識別するための情報を送信する（Ｓ４０５）。
【００９６】
そして、端末装置１００ｂの現在の位置情報と端末識別情報とを受信した混雑度マップ生成サーバ２００ｂは、当該端末装置１００ｂについての混雑状態の継続時間と場所と時刻との記録を更新する（Ｓ４０７）。
【００９７】
一方、端末装置１００ｂは、再び混雑判定処理を実行する（Ｓ４０９）。そして、混雑判定部１０７は、混雑状態が継続中であるか否かを判断する（Ｓ４１１）。混雑状態が継続中である場合には、混雑判定部１０７は、再び混雑度マップ生成サーバ２００ｂに現在の位置情報と端末装置１００ｂを識別するための情報を送信する。このステップＳ４０５〜ステップＳ４１１の処理は、端末装置１００ｂが混雑状態から抜け出すまで繰り返される。
【００９８】
なお、ステップＳ４０１及びステップＳ４０９の混雑判定処理は、例えば図１３に示される混雑判定処理であってよい。或いは、ステップＳ４０１及びステップＳ４０９の混雑判定処理は、図１４に示される混雑判定処理であってもよい。
【００９９】
また、本実施形態に係る混雑情報生成システムは、図１９に示すように動作してもよい。この場合、端末装置１００ｂは、まず混雑判定処理を実行する（Ｓ５０１）。ここでステップＳ５０１の混雑判定処理は、例えば図１３に示される混雑判定処理であってよい。或いは、ステップＳ５０１の混雑判定処理は、図１４に示される混雑判定処理であってもよい。
【０１００】
そして、混雑判定部１０７は、端末装置１００ｂが混雑状態を抜け出したか否かを判断する（Ｓ５０３）。そして、混雑判定部１０７は、端末装置１００ｂが混雑状態を抜け出したときに、混雑状態の継続時間と現在の位置情報とを取得して混雑度マップ生成サーバ２００ｂに送信する（Ｓ５０５）。混雑度マップ生成サーバ２００ｂは、混雑状態の継続時間、場所、時刻を記録する（Ｓ５０７）。
【０１０１】
（３−４．効果の例）
以上、本開示の第２の実施形態に係る混雑情報生成システムについて説明してきた。本実施形態においては、端末装置１００ｂは、混雑状態であるという情報を混雑度マップ生成サーバ２００ｂに送信することができる。混雑度マップは、上述の通り、混雑判定に用いる閾値を調整するために利用される。これにより、混雑判定の精度が向上する。なお、ここで提供される混雑度マップとサービスサーバにより提供されるサービスの例については、次に説明する第３の実施形態と共通するため、後に適用例として説明される。
【０１０２】
＜４．第３の実施形態（サーバ側で混雑判定を実行する例）＞
（４−１．システム構成例）
次に、本開示の第３の実施形態に係る混雑情報生成システムの構成について図２０を参照しながら説明する。図２０は、本開示の第３の実施形態に係る混雑情報生成システムの構成図である。
【０１０３】
本実施形態に係る混雑情報生成システムは、端末装置１００ｃと、混雑度マップ生成サーバ２００ｃと、サービスサーバ３００ｃとを主に有する。第１及び第２の実施形態においては、端末装置１００が混雑判定処理を実行していた。本実施形態においては、端末装置１００ｃにより取得された揺れ検出データを混雑度マップ生成サーバ２００ｃに送信し、混雑度マップ生成サーバ２００ｃにおいて混雑判定処理が行われる。
【０１０４】
（４−２．機能構成例）
次に、本実施形態にかかる混雑情報生成システムのうち、端末装置１００ｃ及び混雑度マップ生成サーバ２００ｃについての機能構成を図２１を参照しながら説明する。図２１は、同実施形態に係る混雑情報生成システムの機能構成図である。
【０１０５】
端末装置１００ｃは、揺れ検出部１０１と、コンテンツ提供部１１３と、位置情報取得部１１５と、送受信部１１７とを主に有する。送受信部１１７は、揺れ検出部１０１が検出した揺れ検出データを混雑度マップ生成サーバ２００ｃに送信する。
【０１０６】
混雑度マップ生成装置２００ｃは、送受信部２０１と、計測部２０３と、通常歩行学習部２０５と、混雑判定部２０７と、記憶部２０９と、混雑度マップ生成部２１１とを主に有する。
【０１０７】
ここで、計測部２０３は、計測部１０３と同様の機能を有する。通常歩行学習部２０５は、通常歩行学習部２０５と同様の機能を有する。混雑判定部２０７は、混雑判定部１０７と同様の機能を有する。また記憶部２０９は記憶部１０９と同様の機能を有する。
【０１０８】
ただし、混雑度マップ生成サーバ２００ｃは、複数の端末装置１００ｃについての混雑状態の情報を記憶するため、記憶部２０９は、端末装置１００ｃを識別するための情報と共に混雑状態の情報を記憶することが好ましい。このとき、端末装置１００ｃを識別するための情報は、同じ端末装置１００ｃについての情報であることを識別できればよく、端末装置１００ｃ又はそのユーザを特定する情報でなくてもよい。ユーザのプライバシーを考慮すると、端末装置１００ｃ又はそのユーザを特定できない情報である方が好ましい場合もある。
【０１０９】
（４−３．動作例）
次に、図２２を参照しながら本実施形態に係る混雑情報生成システムの動作の一例について説明する。図２２は、同実施形態に係る混雑情報生成システムの動作の一例を示すシーケンス図である。
【０１１０】
まず、端末装置１００ｃの揺れ検出部１０１が揺れ検出データを取得する（Ｓ６０１）。そして、位置情報取得部１１５は、端末装置１００ｃの現在の位置情報を取得する（Ｓ６０３）。端末装置１００ｃは、送受信部１１７を介して、取得した揺れ検出データ及び位置情報を混雑度マップ生成サーバ２００ｃに送信する（Ｓ６０５）。揺れ検出データ及び位置情報を受信した混雑度マップ生成サーバ２００ｃは、混雑判定、記録処理を実行する（Ｓ６０７）。なお、ステップＳ６０７の混雑判定、記録処理は、例えば図１４に示される処理であってよい。
【０１１１】
（４−４．効果の例）
以上説明したように、本実施形態に係る混雑情報生成システムによれば、サーバ側で混雑判定処理が実行される。このため、端末装置１００ｃの処理負荷が軽くなるという効果を奏する。すなわち、処理能力の低い端末装置１００ｃについても混雑判定処理を行うことができる。
【０１１２】
＜５．適用例＞
次に、図２３〜図２８を参照しながら、本開示の第２及び第３の実施形態に係る混雑情報生成システムを利用して提供することのできるサービスの一例について説明する。図２３〜図２８は、本開示の第２及び第３の実施形態に係る混雑情報生成システムにより提供される混雑情報の一例を示す説明図である。
【０１１３】
例えば混雑度マップ生成サーバ２００は、図２３に示す混雑度マップを提供してもよい。ここでは、エリアＡ１及びエリアＡ２付近で混雑が発生していることがわかる。このとき、例えばサービスサーバ３００は、混雑度マップに加え、さらに混雑しているエリアＡ１及びエリアＡ２を回避するためのルートを探索して端末装置１００のユーザに提供してもよい。
【０１１４】
また、図２４に示されるように、お店Ｓにできた行列に並んでいるユーザの端末装置１００に対して、サービスサーバ３００は、推定待ち時間の情報を提供してもよい。例えばサービスサーバ３００は、過去の同じ曜日の同じ時間帯における同じ位置からの混雑状態の継続時間の情報から、待ち時間を推定してユーザに提供してもよい。またサービスサーバ３００は、行列の先にあるお店Ｓについての情報をユーザの端末装置１００に対して提供してもよい。例えばお店Ｓが飲食店である場合には、サービスサーバ３００は、メニュー情報をユーザに提供してもよい。或いは、サービスサーバ３００は、お勧めメニューの情報をユーザに提供してもよい。
【０１１５】
或いは、図２５に示されるように、特定のエリアＡ３内で混雑状態であると判定された端末装置１００が密集している場合には、監視カメラＣの方向ＤをエリアＡ３の方向に向けてもよい。或いは、このとき混雑状態であると判定された端末装置１００が密集しているエリアＡ３に対して警備員を派遣するためにこの混雑情報は用いられてもよい。例えば、図２６に示される画面１３のように、地図上で混雑状態の端末装置１００が密集しているエリアを示す画面を警備員の有する端末装置の表示部に表示させることにより、警備員を必要な場所に適切に配置することができる。例えばゲリラライブの開催など、突発的な異常事態に対応することができる。
【０１１６】
また、図２７に示すように、前の駅を出発するときに、電車の扉付近で混雑状態であることが多数検知される（エリアＡ４）ことは、ある程度大勢の人が電車に乗り込むために電車への乗り降りの際に混雑が生じていることを示す。このため、サービスサーバ３００は、混雑状態である端末装置１００の位置から、それぞれの端末装置１００のユーザが乗り込む車両を特定することができる。サービスサーバ３００は、例えば図２８に示す画面１５によりユーザに空いている車両を案内するためにこの混雑情報を利用してもよい。
【０１１７】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本技術はかかる例に限定されない。本開示の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１１８】
例えば、上記実施形態では、揺れ検出データのピッチと振幅の値に基づいて混雑判定を行うこととしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、ピッチのみに基づいて混雑判定が行われてもよい。このとき、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチの一次元分布と取得部により取得されたピッチとの差異に基づいて混雑判定は行われてよい。また、取得部により取得されたピッチと通常歩行時のピッチとの差異量に基づいて混雑判定は行われてよい。例えば揺れ検出データの振幅が、端末装置１００の持ち方などに依存しにくく、混雑度の影響が反映されやすい場合には、ピッチに加えて振幅の値を用いて混雑判定することが望ましい。
【０１１９】
例えば、上記実施第３の形態では、混雑度マップを生成する混雑度マップ生成サーバが混雑判定処理を実行することとしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、混雑度マップ生成サーバとは別体のサーバが混雑判定処理を実行してもよい。
【０１２０】
尚、本明細書において、フローチャート又はシーケンス図に記述されたステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的に又は個別的に実行される処理をも含む。また時系列的に処理されるステップでも、場合によっては適宜順序を変更することが可能であることは言うまでもない。
【０１２１】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、
を備える、情報処理装置。
（２）前記混雑判定部は、前記通常歩行時のピッチの分布と前記取得部により取得されたピッチとの差異に基づいて混雑度を判定する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）前記混雑判定部は、前記取得部により取得されたピッチと前記通常歩行時のピッチとの差異量に基づいて混雑度を判定する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（４）前記取得部は、さらに前記揺れ検出データの振幅を取得し、
前記混雑判定部は、前記取得部により取得された振幅と、前記過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時の振幅と、の差異にさらに基づいて混雑度を判定する、前記（１）〜（３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（５）前記混雑判定部は、前記通常歩行時のピッチ及び振幅の２次元の分布と前記取得部により取得されたピッチ及び振幅との差異に基づいて混雑度を判定する、前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）前記混雑判定部は、前記取得部により取得されたピッチと前記通常歩行時のピッチとの差異量、及び前記取得部により取得された振幅と前記通常歩行時の振幅との差異量、に基づいて、混雑度を判定する、前記（４）に記載の情報処理装置。
（７）前記取得部は、鉛直方向の揺れ検出データから歩行のピッチを取得する、前記（１）〜（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）前記混雑判定部は、周囲のユーザの混雑度に基づいて値が調整された閾値を用いて混雑度を判定する、前記（１）〜（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）前記混雑判定部の判定した混雑度に基づいてコンテンツを選択する選択部と、
前記選択部により選択されたコンテンツを提供するコンテンツ提供部と、
をさらに備える、前記（１）〜（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）前記選択部は、前記混雑判定部の判定した混雑度に基づいてユーザにコンテンツを提供する頻度を変更する、前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）前記選択部は、前記混雑判定部により混雑状態であると判定されたとき、ユーザにコンテンツを提供する頻度を高める、前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）前記混雑度判定部により混雑度が高いと判定されたときに、前記選択部は、ユーザのストレスを軽減する効果のあるコンテンツを選択する、前記（９）または（１０）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１３）現在の位置情報を取得する位置情報取得部、
をさらに備え、
前記選択部は、さらに前記現在の位置情報に基づいてコンテンツを選択する、前記（９）〜（１２）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１４）前記選択部は、前記現在の位置情報に基づいて、ユーザが並んでいる行列の先にある店舗に関するコンテンツを選択する、前記（１３）に記載の情報処理装置。
（１５）複数の端末装置により取得された揺れ検出データから検出される歩行のピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑状態であると判定されたユーザの位置情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された位置情報を地図上に重畳した混雑度マップを生成する混雑度マップ生成部と、
を備える、混雑度マップ生成装置。
（１６）揺れ検出データから歩行のピッチを取得することと、
取得された前記ピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定することと、
を含む、情報処理方法。
（１７）コンピュータを、
揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、
を備える、情報処理装置として機能させるためのプログラム。
（１８）コンピュータを、
揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、
を備える、情報処理装置として機能させるためのプログラムを記録した、コンピュータに読取り可能な記録媒体。
【符号の説明】
【０１２２】
１００ 端末装置
１０１ 揺れ検出部
１０３ 計測部
１０５ 通常歩行学習部
１０７ 混雑判定部
１０９ 記憶部
１１３ コンテンツ提供部
１１５ 位置情報取得部
１１７ 送受信部
２００ 混雑度マップ生成サーバ
３００ サービスサーバ
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、混雑度マップ生成装置、情報処理方法、プログラム、及び記録媒体に関し、特に、ユーザの状態を判定する情報処理装置、混雑度マップ生成装置、情報処理方法、プログラム、及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ある人の周りが混雑状態であるか否かは、その人の行動を左右する重要な情報である。例えば特許文献１には、位置情報に基づいてエリア内にいる人の人数をカウントし、この人数に基づいて混雑度を解析するサービスが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１３３９０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記特許文献１の方法では、各個人が混雑の影響を受けているか否かまで把握することはできなかった。上記事情に鑑みれば、ユーザが歩いているときに、周囲が混雑していて、且つ当人が混雑の影響を受けている場合に混雑度が高いと判定されることが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示によれば、揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、を有する情報処理装置が提供される。
【０００６】
また、本開示によれば、複数の端末装置により取得された揺れ検出データから検出される歩行のピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑状態であると判定されたユーザの位置情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された位置情報を地図上に重畳した混雑度マップを生成する混雑度マップ生成部と、を有する混雑度マップ生成装置が提供される。
【０００７】
また、本開示によれば、揺れ検出データから歩行のピッチを取得することと、取得された前記ピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定することと、を含む情報処理方法が提供される。
【０００８】
また、本開示によれば、コンピュータを、揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、を有する情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。
【０００９】
また、本開示によれば、コンピュータを、揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、を有する情報処理装置として機能させるためのプログラムを記録した、コンピュータに読取り可能な記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【００１０】
以上説明したように本開示によれば、ユーザが歩いているときに、周囲が混雑していて、且つ当人が混雑の影響を受けている場合に混雑度が高いと判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の一実施形態に係る混雑状態判定方法の概要を示す説明図である。
【図２】通常時の揺れ検出データの一例を示すグラフである。
【図３】混雑時の揺れ検出データの一例を示すグラフである。
【図４】本開示の第１の実施形態に係る端末装置の機能構成図である。
【図５】本開示の第１〜第３の実施形態に係る端末装置の位置情報取得部の構成例を示すブロック図である。
【図６】本開示の第１〜第３の実施形態に係る端末装置のハードウェア構成図である。
【図７】端末装置をポケット内に入れて持ち歩いた場合の通常時の揺れ検出データ（加速度センサにより検出）の一例を示すグラフである。
【図８】端末装置を手持ちで持ち歩いた場合の通常時の揺れ検出データ（加速度センサにより検出）の一例を示すグラフである。
【図９】混雑時の揺れ検出データ（加速度センサにより検出）の一例を示すグラフである。
【図１０】端末装置を腰に設置した場合の通常時の揺れ検出データ（ジャイロセンサにより検出）の一例を示すグラフである。
【図１１】端末装置をポケット内に入れて持ち歩いた場合の通常時の揺れ検出データ（ジャイロセンサにより検出）の一例を示すグラフである。
【図１２】端末装置を手持ちで持ち歩いた場合の通常時の揺れ検出データ（ジャイロセンサにより検出）の一例を示すグラフである。
【図１３】本開示の一実施形態に係る混雑判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】同実施形態に係る混雑判定処理の他の一例を示すフローチャートである。
【図１５】本開示の第１の実施形態に係る端末装置の動作を示すフローチャートである。
【図１６】本開示の第２の実施形態に係る混雑情報生成システムの構成図である。
【図１７】同実施形態に係る端末装置の機能構成図である。
【図１８】同実施形態に係る混雑情報生成システムの動作の一例を示すシーケンス図である。
【図１９】同実施形態に係る混雑情報生成システムの動作の他の一例を示すシーケンス図である。
【図２０】本開示の第３の実施形態に係る混雑情報生成システムの構成図である。
【図２１】同実施形態に係る混雑情報生成システムの機能構成図である。
【図２２】同実施形態に係る混雑情報生成システムの動作の一例を示すシーケンス図である。
【図２３】本開示の第２及び第３の実施形態に係る混雑情報生成システムにより提供される混雑情報の一例を示す説明図である。
【図２４】本開示の第２及び第３の実施形態に係る混雑情報生成システムにより提供される混雑情報の他の一例を示す説明図である。
【図２５】本開示の第２及び第３の実施形態に係る混雑情報生成システムにより提供される混雑情報の活用例を示す説明図である。
【図２６】本開示の第２及び第３の実施形態に係る混雑情報生成システムにより提供される混雑情報の一例を示す説明図である。
【図２７】本開示の第２及び第３の実施形態に係る混雑情報生成システムにより提供される混雑情報の活用例を示す説明図である。
【図２８】本開示の第２及び第３の実施形態に係る混雑情報生成システムにより提供される混雑情報の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１３】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．概要
２．第１の実施形態
２−１．機能構成例
２−２．ハードウェア構成例
２−３．揺れ検出データ
２−４．動作例
２−５．効果の例
３．第２の実施形態（サーバに混雑情報をアップロードする例）
３−１．システム構成例
３−２．端末装置の機能構成例
３−３．動作例
３−４．効果の例
４．第３の実施形態（サーバ側で混雑判定を実行する例）
４−１．システム構成例
４−２．機能構成例
４−３．動作例
４−４．効果の例
５．適用例
【００１４】
＜１．概要＞
まず、図１〜図３を参照しながら、以下に説明する本開示の一実施形態に係る混雑状態判定方法の概要を説明する。図１は、本開示の一実施形態に係る混雑状態判定方法の概要を示す説明図である。図２は、通常時の揺れ検出データの一例を示すグラフである。図３は、混雑時の揺れ検出データの一例を示すグラフである。
【００１５】
本開示の一実施形態に係る混雑状態判定方法は、ユーザの携帯する端末装置により取得される揺れ検出データに基づいて、各ユーザが混雑状態であるか否かを判定する。このとき、混雑状態とは、実際に当該ユーザが混雑の影響を受けて動き辛い状態となっていることを指す。
【００１６】
この定義に基づけば、例えば、あるエリア内の人の密度が低い場合であっても、そのエリア内にできた行列に並んでいる人にとっては混雑状態であるし、行列の横を通り過ぎるだけの人にとっては混雑状態ではない。本開示の一実施形態に係る混雑状態判定方法によれば、両者の違いを区別することができる。例えばエリア内の人数分布に基づいて混雑状態を判定する方法では、単純にエリア内に人が少なければ混雑状態ではないと判定されてしまう。このため、行列に並んでいる人と行列の横を通り過ぎる人とは区別されない。
【００１７】
また、ユーザそれぞれの状態を検知しようとすると、例えばユーザの移動速度を用いることが考えられる。ところが、ユーザの速度を用いて単純に速度が低下しているから混雑であると判断すると、動く歩道やエスカレータなどでゆっくり移動している場合に誤って混雑と判定されてしまうことがある。
【００１８】
そこで、本開示の一実施形態に係る混雑状態判定方法は、ユーザの携帯する端末装置により取得される揺れ検出データに基づいて、ユーザが混雑状態であるか否かを判定する。揺れ検出データは、端末装置に設けられた揺れを検出することのできるセンサ（例えば加速度センサ、ジャイロセンサ、及び気圧センサなど）により取得される。
【００１９】
図１に示されるように、通常時と混雑時とでは、ユーザが歩くピッチが異なる。通常時のピッチと比較して、混雑時のピッチは遅い。このときの揺れ検出データの一例が、図２及び図３に示される。図２と図３とを比較すればわかるように、揺れ検出データの位相に表れるユーザが歩くピッチは、通常時と比較して混雑時の方が遅い。また揺れ検出データの振幅も通常時と混雑時とでは異なる。この差を利用して混雑状態を判定する、本開示の混雑状態判定装置の実施形態について、次に説明する。
【００２０】
なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合もある。例えば、端末装置１００を実施形態毎に端末装置１００ａ、端末装置１００ｂ、及び端末装置１００ｃのように区別する。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。例えば、端末装置１００ａ、端末装置１００ｂ、及び端末装置１００ｃなどを特に区別する必要が無い場合には、単に端末装置１００と称する。
【００２１】
＜２．第１の実施形態＞
（２−１．機能構成例）
ここで、本開示の第１の実施形態に係る混雑状態判定装置の一例である端末装置１００ａの構成について、図４及び図５を参照しながら説明する。図４は、本開示の第１の実施形態に係る端末装置の機能構成図である。図５は、本開示の第１〜第３の実施形態に係る端末装置の位置情報取得部の構成例を示すブロック図である。
【００２２】
端末装置１００ａは、混雑状態を判定する情報処理装置の一例である。この端末装置１００ａは、例えば携帯電話、ノートＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ＰＮＤ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｄｅｖｉｃｅ）、携帯用音楽再生装置、携帯用映像処理装置、携帯用ゲーム機器などの情報処理装置であってもよい。図４を参照すると、端末装置１００ａは、揺れ検出部１０１と、計測部１０３と、通常歩行学習部１０５と、混雑判定部１０７と、記憶部１０９と、コンテンツ提供部１１３と、位置情報取得部１１５とを主に有する。
【００２３】
揺れ検出部１０１は、揺れを検出するセンサである。例えば揺れ検出部１０１は、加速度センサ、ジャイロセンサ、又は気圧センサのいずれかであってもよい。揺れ検出部１０１は、検出した揺れ検出データを計測部１０３に供給することができる。
【００２４】
計測部１０３は、揺れ検出部１０１により取得された揺れ検出データの振幅及びピッチを計測する機能を有する。なお、この計測部１０３は、揺れ検出データの振幅及びピッチを取得する取得部の一例である。計測部１０３は、揺れ検出部１０１により取得された揺れ検出データの振幅及びピッチを計測すると、計測した振幅及びピッチを通常歩行学習部１０５、及び混雑判定部１０７に供給することができる。
【００２５】
通常歩行学習部１０５は、端末装置１００ａのユーザの通常歩行時の揺れ検出データの振幅及びピッチを学習する機能を有する。通常歩行学習部１０５は、例えば通常歩行していると判断されたときの過去の揺れ検出データの振幅及びピッチの平均値を算出することにより通常歩行時の振幅及びピッチの値を混雑判定部１０７に供給することができる。
【００２６】
混雑判定部１０７は、計測部１０３から供給された揺れ検出データの振幅及びピッチの値と、通常歩行学習部１０５により過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時の振幅及びピッチの値と、の差異に基づいて混雑度を判定する機能を有する。混雑判定部１０７は、コンテンツ提供部１１３が判定結果に応じて提供するコンテンツを選択する構成を有している場合には、判定結果をコンテンツ提供部１１３に供給してもよい。なお、この混雑判定部１０７は、判定結果を端末装置１００ａ内部の記憶部１０９に記憶してもよい。このとき、混雑判定部１０７は、例えば混雑状態であると判定されたときに、判定された時刻と位置情報取得部１１５から供給された端末装置１００ａの位置情報とを対応づけて記憶部１０９に記憶させることができる。ここで混雑判定部１０７は、位置情報に含まれるユーザの進行方向を混雑の向きとして記憶することができる。
【００２７】
記憶部１０９は、データ格納用の装置であり、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置、および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含むことができる。ここで記憶媒体としては、例えばフラッシュメモリ、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive Random Access Memory）、ＦｅＲＡＭ（Ferroelectric Random Access Memory）、ＰＲＡＭ（Phase change Random Access Memory）、及びＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory）などの不揮発性メモリや、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの磁気記録媒体などが用いられてよい。記憶部１０９は、例えば上述のように混雑状態であると判定された日時と位置情報とを対応づけて記憶することができる。また、混雑状態であると判定された状態が継続した継続時間の情報を記憶してもよい。
【００２８】
コンテンツ提供部１１３は、例えば表示部、音声出力部などの出力機能を有し、ユーザにコンテンツを提供することができる。ここでコンテンツとは、例えば音楽、講演およびラジオ番組などの音声データや、映画、テレビジョン番組、ビデオプログラム、写真、文書、絵画および図表などの映像データや、ゲームおよびソフトウェア、アプリケーションの起動やアプリケーションからのプッシュ通知などを含む概念である。なお、コンテンツ提供部１１３は、混雑判定部１０７の判定した混雑度に基づいてコンテンツを選択する選択部の一例でもある。コンテンツ提供部１１３は、混雑判定部１０７による判定結果に基づいてユーザに提供するコンテンツを選択する機能を有してもよい。例えばコンテンツ提供部１１３は、ユーザが混雑状態であると判定された場合に、ユーザのストレスを軽減する効果のあるコンテンツを選択してもよい。また、コンテンツ提供部１１３は、ユーザにコンテンツを提供する頻度を混雑度に応じて変更することも可能である。例えば、アプリケーション等でユーザへのお勧めや情報の到達のお知らせをプッシュ通知する機能がある。混雑状態にあるユーザは、通常歩行をしているときよりも、プッシュ通知に興味を持つ可能性が高い。このため、混雑状態であると判定されたときには、通常時よりもプッシュ通知の頻度を高めてもよい。特に、いわゆる「暇つぶし」に用いられるコンテンツをユーザに提供することも有効である。
【００２９】
また、コンテンツ提供部１１３は、端末装置１００ａの現在の位置情報に基づいて選択されたコンテンツをユーザに提供してもよい。コンテンツ提供部１１５は、混雑判定部１０７により混雑状態であると判定された場合に、現在位置の周辺に関するコンテンツをユーザに提供してもよい。例えば、現在の位置情報により端末装置１００ａが渋谷に位置することが検知されると、コンテンツ提供部１１３は、渋谷に関連するコンテンツをユーザに提供してもよい。或いは、コンテンツ提供部１１３は、現在の位置情報によりユーザが並んでいる行列の先にある店舗が判別できた場合には、当該店舗に関する情報を提供してもよい。
【００３０】
位置情報取得部１１５は、端末装置１００ａの現在の位置情報を取得する機能を有する。この位置情報取得部１１５は、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）測位に基づいた位置情報、Ｗｉ−Ｆｉ測位に基づいた位置情報、ＩＭＥＳ（Ｉｎｄｏｏｒ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）測位に基づいた位置情報、携帯の基地局の位置に基づいた位置情報、又はセンサの検出値に基づいた相対位置情報を取得する機能を有してよい。またこれらの測位機能のうち複数の機能を併せ持っていてもよい。ここで、位置情報取得部１１５の構成の一例について図５を参照しながら説明する。図５には、ＧＰＳ測位機能とセンサによる相対位置測位の機能を併せ持つ位置情報取得部１１５の一例が示される。
【００３１】
位置情報取得部１１５は、ＧＰＳアンテナ２２１と、ＧＰＳ処理部２２３と、３軸地磁気センサ２２９と、３軸加速度センサ２３１と、３軸ジャイロセンサ２３３と、進行方位算出部１３９と、歩行速度算出部１４０と、相対位置算出部１４２と、気圧センサ２３５と、高度算出部１４４と、位置情報生成部１４５とを主に有する。
【００３２】
ＧＰＳアンテナ２２１は、ＧＰＳ衛星からの信号を受信するアンテナの一例である。ＧＰＳアンテナ２２１は、複数のＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信することができ、受信したＧＰＳ信号をＧＰＳ処理部２２１に入力する。
【００３３】
ＧＰＳ処理部２２３は、ＧＰＳ衛星から受信された信号に基づいて位置情報を算出する機能を有する。ＧＰＳ処理部２２３は、ＧＰＳアンテナ２２１から入力された複数のＧＰＳ信号に基づいて当該端末装置２００の現在の位置情報を算出し、算出した位置情報を出力する。具体的には、ＧＰＳ処理部２２３は、ＧＰＳ衛星の軌道データから各ＧＰＳ衛星の位置を算出し、ＧＰＳ信号の送信時刻と受信時刻との差分時間に基づいて、各ＧＰＳ衛星から当該端末装置１００の距離をそれぞれ算出する。そして、算出された各ＧＰＳ衛星の位置と、各ＧＰＳ衛星から当該端末装置１００までの距離とに基づいて、現在の３次元位置を算出する。ここで、ＧＰＳ衛星の軌道データは、ＧＰＳ信号に含まれていてもよい。或いは、ＧＰＳ衛星の軌道データは、通信部を介して外部のサーバから取得するデータであってもよい。
【００３４】
３軸地磁気センサ２２９は、地磁気を電圧値として検出するセンサである。３軸地磁気センサ２２９は、Ｘ軸方向の地磁気データＭｘ、Ｙ軸方向の地磁気データＭｙ、及びＺ軸方向の地磁気データＭｚをそれぞれ検出する。ここで例えばＸ軸は端末装置１００の表示画面の長手方向、Ｙ軸は上記表示画面の短手方向、Ｚ軸はＸ軸及びＹ軸と直交する方向とすることができる。３軸地磁気センサ２２９は、検出した地磁気データを進行方位算出部１３９に供給することができる。
【００３５】
３軸加速度センサ２３１は、加速度を電圧値として検出するセンサである。３軸加速度センサ２３１は、Ｘ軸方向に沿った加速度αｘ、Ｙ軸方向に沿った加速度αｙ、及びＺ軸方向に沿った加速度αｚをそれぞれ検出する。３軸加速度センサ２３１は、検出した加速度データを進行方位算出部１３９、及び歩行速度算出部１４０に供給することができる。
【００３６】
３軸ジャイロセンサ２３３は、回転角の変化する速度（角速度）を電圧値として検出するセンサである。３軸ジャイロセンサ２３３は、X軸周りの角速度であるロールレートωｘ、Y軸周りの角速度であるピッチレートωy、及びZ軸周りの角速度であるヨーレートωｚをそれぞれ検出する。３軸ジャイロセンサ２３３は、検出した角速度データを進行方位算出部１３９に供給することができる。
【００３７】
進行方位算出部１３９は、歩行時の加速度の振動方向と地磁気方向とから進行方位θを算出する機能を有する。このとき、３軸地磁気センサ２２９の検出値は磁場環境により誤差を含む。このため、進行方位算出部１３９は、３軸ジャイロセンサ２３３の検出する角速度データを用いて３軸地磁気センサ２２９により検出される地磁気データを適宜補正することができる。
【００３８】
歩行速度算出部１４０は、歩数と歩幅とを乗算することにより移動距離を算出し、この移動距離と移動にかかった時間とに基づいて歩行の速度Vを算出する機能を有する。歩行速度算出部１４０は、算出した歩行の速度Vを相対位置算出部１４２に供給することができる。
【００３９】
相対位置算出部１４２は、歩行速度算出部１４０により算出された速度Ｖおよび進行方位算出部１３９により算出された進行方位θに基づき、前回算出時の位置から現在位置までの変化量を算出する機能を有する。相対位置算出部１４２は、ここで算出された相対位置の情報を位置情報生成部１４５に供給することができる。
【００４０】
気圧センサ２３５は、周囲の気圧を電圧値として検出する機能を有するセンサである。気圧センサ２３５は、気圧を例えば１Ｈｚのサンプリング周波数で検出し、検出した気圧データを高度算出部１４４に入力する。
【００４１】
高度算出部１４４は、気圧センサ２３５から入力された気圧データに基づいて、端末装置１００の現在の高度を算出し、算出された高度データを位置情報生成部１４５に供給することができる。
【００４２】
位置情報生成部１４５は、ＧＰＳ処理部２２３から供給されたＧＰＳ測位による絶対位置情報、進行方位算出部１３９から供給されたユーザの進行方位、相対位置算出部１４２から供給された相対位置情報、及び高度算出部１４４から供給された高度データに基づいて、端末装置１００の現在の位置情報を生成する機能を有する。位置情報生成部１４５は、例えばＧＰＳ処理部２２３から絶対位置情報が供給されているときは、当該絶対位置情報を現在の位置情報としてもよい。また位置情報生成部１４５は、ＧＰＳ処理部２２３から絶対位置情報が供給されないとき、位置算出部１４２から供給される相対位置に基づいた位置情報を現在の位置情報としてもよい。或いは、位置情報生成部１４５は、絶対位置情報と相対位置情報とを適宜組合せて用いることができる。また位置情報生成部１４５が生成する位置情報は、ユーザの進行方位や高度データを含んでもよい。
【００４３】
以上、図４及び図５を参照しながら端末装置１００ａの機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置がこれらの機能を実現する処理手順を記述した制御プログラムを記憶したＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶媒体から制御プログラムを読出し、そのプログラムを解釈して実行することにより行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。
【００４４】
なお、上述のような本実施形態に係る端末装置１００ａの各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作成し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。
【００４５】
（２−２．ハードウェア構成例）
以上説明した本開示の第１の実施形態に係る端末装置１００ａは、上述の通り本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を選択することが可能である。ここでは、この端末装置１００ａの機能を実現するためのハードウェア構成の一例について図６を参照しながら説明する。図６は、本開示の第１〜第３の実施形態に係る端末装置のハードウェア構成図である。なお、ここで説明するハードウェア構成は一例であり、構成要素の一部を省略及び追加することが可能である。また、ここで説明する構成は、第２の実施形態に係る端末装置１００ｂ、及び第３の実施形態に係る端末装置１００ｃにも適用することができる。このため、ここでは端末装置１００の構成として説明される。
【００４６】
端末装置１００は、例えば、ＧＰＳアンテナ２２１と、ＧＰＳ処理部２２３と、通信アンテナ２２５と、通信処理部２２７と、地磁気センサ２２９と、加速度センサ２３１と、ジャイロセンサ２３３と、気圧センサ２３５と、Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ）変換部２３７と、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２３９と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２４１と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２４３と、操作部２４７と、表示部２４９と、デコーダ２５１と、スピーカ２５３と、エンコーダ２５５と、マイク２５７と、記憶部２５９とを有する。
【００４７】
ＧＰＳアンテナ２２１は、測位衛星からの信号を受信するアンテナの一例である。ＧＰＳアンテナ２２１は、複数のＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信することができ、受信したＧＰＳ信号をＧＰＳ処理部２２３に入力する。
【００４８】
ＧＰＳ処理部２２３は、測位衛星から受信された信号に基づいて位置情報を算出する算出部の一例である。ＧＰＳ処理部２２３は、ＧＰＳアンテナ２２１から入力された複数のＧＰＳ信号に基づいて現在の位置情報を算出し、算出した位置情報を出力する。具体的には、ＧＰＳ処理部２２３は、ＧＰＳ衛星の軌道データからそれぞれのＧＰＳ衛星の位置を算出し、ＧＰＳ信号の送信時刻と受信時刻との差分時間に基づいて、各ＧＰＳ衛星から当該端末装置１００までの距離をそれぞれ算出する。そして、算出された各ＧＰＳ衛星の位置と、各ＧＰＳ衛星から当該端末装置１００までの距離とに基づいて、現在の３次元位置を算出することができる。なお、ここで用いられるＧＰＳ衛星の軌道データは、例えばＧＰＳ信号に含まれていてもよい。或いは、ＧＰＳ衛星の軌道データは、通信アンテナ２２５を介して外部のサーバから取得されてもよい。
【００４９】
通信アンテナ２２５は、例えば携帯通信網や無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）通信網を介して通信信号を受信する機能を有するアンテナである。通信アンテナ２２５は、受信した信号を通信処理部２２７に供給することができる。
【００５０】
通信処理部２２７は、通信アンテナ２２５から供給された信号に各種の信号処理を行う機能を有する。通信処理部２２７は、供給されたアナログ信号から生成したデジタル信号をＣＰＵ２３９に供給することができる。
【００５１】
地磁気センサ２２９は、地磁気を電圧値として検出するセンサである。地磁気センサ２２９は、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向、及びＺ軸方向の地磁気をそれぞれ検出する３軸地磁気センサであってよい。ここで例えばＸ軸は端末装置１００の表示画面の長手方向、Ｙ軸は上記表示画面の短手方向、Ｚ軸はＸ軸及びＹ軸と直交する方向とすることができる。地磁気センサ２２９は、検出した地磁気データをＡ／Ｄ変換部２３７に入力する。
【００５２】
加速度センサ２３１は、加速度を電圧値として検出するセンサである。加速度センサ２３１は、Ｘ軸方向に沿った加速度、Ｙ軸方向に沿った加速度、及びＺ軸方向に沿った加速度をそれぞれ検出する３軸加速度センサであってよい。加速度センサ２３１は、検出した加速度データをＡ／Ｄ変換部２３７に入力する。
【００５３】
ジャイロセンサ２３３は、物体の角度や角速度を検出する計測器の一種である。このジャイロセンサ２３３は、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸周りの回転角の変化する速度（角速度）を電圧値として検出する３軸ジャイロセンサであることが望ましい。ジャイロセンサ２３３は、検出した角速度データをＡ／Ｄ変換部２３７に入力する。
【００５４】
気圧センサ２３５は、周囲の気圧を電圧値として検出するセンサである。気圧センサ２３５は、気圧を所定のサンプリング周波数で検出し、検出した気圧データをＡ／Ｄ変換部２３７に入力する。
【００５５】
Ａ／Ｄ変換部２３７は、入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換して出力する機能を有する。Ａ／Ｄ変換部２３７は、例えばアナログ信号をデジタル信号に変換する変換回路である。なお、このＡ／Ｄ変換部２３７は、各センサに内蔵されていてもよい。
【００５６】
ＣＰＵ２３９は、演算処理装置及び制御装置として機能し、各種プログラムに従って端末装置１００内の動作全般を制御する。またＣＰＵ２３９は、マイクロプロセッサであってもよい。このＣＰＵ２３９は、各種プログラムに従って様々な機能を実現することができる。例えば、ＣＰＵ２３９は、加速度センサ２３１により検出された加速度データに基づいて姿勢角を検出し、この姿勢角と地磁気センサ２２９により検出された地磁気データとを用いることによって方位を算出する方位算出部として機能することができる。またＣＰＵ２３９は、加速度センサ２３１により検出された加速度データとジャイロセンサ２３３により検出された角速度データとに基づいて端末装置１００の移動の速度を算出する速度算出部として機能することができる。また、ＣＰＵ２３９は、気圧センサ２３５により検出される気圧データに基づいて現在位置の高度を算出する高度算出部として機能することもできる。
【００５７】
ＲＯＭ２４１は、ＣＰＵ２３９が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶することができる。ＲＡＭ２４３は、ＣＰＵ２３９の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶することができる。
【００５８】
操作部２４７は、ユーザが所望の操作をするための入力信号を生成する機能を有する。操作部２４７は、例えばタッチパネル、マウス、キーボード、ボタン、マイク、スイッチ及びレバーなどユーザが情報を入力するための入力部と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ２３９に出力する入力制御回路などから構成されてよい。
【００５９】
表示部２４９は、出力装置の一例であり、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）装置、有機ＥＬ（ＯＬＥＤ：Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）ディスプレイ装置などの表示装置であってよい。表示部２４９は、ユーザに対して画面を表示することにより情報を提供することができる。
【００６０】
デコーダ２５１は、ＣＰＵ２３９の制御に従い、入力されたデータのデコード及びアナログ変換などを行う機能を有する。デコーダ２５１は、例えば通信アンテナ２２５及び通信処理部２２７を介して入力された音声データのデコード及びアナログ変換などを行い、音声信号をスピーカ２５３に出力する。スピーカ２５３は、デコーダ２５１から供給される音声信号に基づいて音声を出力することができる。
【００６１】
エンコーダ２５５は、ＣＰＵ２３９の制御に従い、入力されたデータのデジタル変換及びエンコードなどを行う機能を有する。エンコーダ２５５は、マイク２５７から入力される音声信号のデジタル変換及びエンコードなどを行い、音声データを出力することができる。マイク２５７は、音声を集音し、音声信号として出力することができる。
【００６２】
記憶部２５９は、データ格納用の装置であり、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置、および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含むことができる。ここで記憶媒体としては、例えばフラッシュメモリ、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive Random Access Memory）、ＦｅＲＡＭ（Ferroelectric Random Access Memory）、ＰＲＡＭ（Phase change Random Access Memory）、及びＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory）などの不揮発性メモリや、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの磁気記録媒体などが用いられてよい。この記憶部２５９は、例えば地図ＤＢ２６１などを記憶することができる。この地図ＤＢ２６３には、ＰＯＩ（Ｐｏｉｎｔ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の情報や、高度情報、道路情報など位置情報と対応づけられた各種の情報を含むことができる。なお、この地図ＤＢ２６３は、ここでは端末装置１００が有することとしたが本技術はかかる例に限定されない。地図ＤＢ２６１は、外部の装置が有していてもよい。端末装置１００は、外部装置の有する地図ＤＢ２６１に適宜アクセスすることによって位置情報と対応づけられた各種の情報を取得することができる構成であってもよい。また、地図ＤＢ２６１は、外部の装置から適宜現在位置周辺の地図情報を取得する構成であってもよい。
【００６３】
（２−３．揺れ検出データ）
ここで、揺れ検出部１０１が供給する揺れ検出データの詳細について図７〜図１２を参照しながら考えてみよう。図７は、端末装置をポケット内に入れて持ち歩いた場合の通常時の揺れ検出データ（加速度センサにより検出）の一例を示すグラフである。図８は、端末装置を手持ちで持ち歩いた場合の通常時の揺れ検出データ（加速度センサにより検出）の一例を示すグラフである。図９は、混雑時の揺れ検出データ（加速度センサにより検出）の一例を示すグラフである。図１０は、端末装置を腰に設置した場合の通常時の揺れ検出データ（ジャイロセンサにより検出）の一例を示すグラフである。図１１は、端末装置をポケット内に入れて持ち歩いた場合の通常時の揺れ検出データ（ジャイロセンサにより検出）の一例を示すグラフである。図１２は、端末装置を手持ちで持ち歩いた場合の通常時の揺れ検出データ（ジャイロセンサにより検出）の一例を示すグラフである。
【００６４】
まず図７〜図９を参照すると、加速度センサを用いて検出された揺れ検出データについて、端末装置１００をポケット内に入れて持ち歩いた場合、端末装置１００を手持ちで持ち歩いた場合、そして混雑時の揺れ検出データが示される。このとき、端末装置１００をポケット内に入れて持ち歩いた場合と、手持ちで持ち歩いた場合とでは、ポケット内に入れて持ち歩いた場合の方が揺れ検出データの振幅が大きくなる。ところが、図９を参照すると、図７の揺れ検出データの振幅と、図８の揺れ検出データの振幅との差異よりも、図７の揺れ検出データの振幅と図９の揺れ検出データの振幅との差異、及び図８の揺れ検出データの振幅と図９の揺れ検出データの振幅との差異の方が大きい。従って、この場合、端末装置１００の持ち歩きの方法によらず、揺れ検出データを混雑判定に用いることができる。
【００６５】
また、図７〜図９を参照すると、加速度センサにより検出された揺れ検出データについていうと、特に上下方向（鉛直方向）の揺れ検出データは、端末装置１００の持ち歩き方の影響を受けにくい。また、上下方向の揺れ検出データは、ユーザの徒歩のピッチの影響が反映されやすいため、混雑判定部１０７は、上下方向の揺れ検出データの振幅及びピッチの値に基づいて混雑判定することが好ましい。
【００６６】
また、図１０〜図１２を参照すると、ジャイロセンサを用いて検出された揺れ検出データについて、端末装置１００を腰に設置した場合、端末装置１００をポケットに入れて持ち歩いた場合、そして端末装置１００を手持ちで持ち歩いた場合の揺れ検出データが示される。図１０〜図１２から、ジャイロセンサを用いて検出された揺れ検出データは、端末装置１００の持ち歩き方により振幅が大きく変動する。このため、混雑判定部１０７は、ジャイロセンサを用いて検出された揺れ検出データに基づいて混雑判定を行う場合には、揺れ検出データの振幅は用いずに、ピッチを用いて混雑判定を行うことが望ましい。また、ジャイロセンサを用いて検出された揺れ検出データのうちｙａｗ角を示す揺れ検出データは、も比較的端末装置１００の持ち方に影響されにくく、ユーザの歩行ピッチの影響が反映されやすい（２歩で１周期）ため、混雑判定部１０７は、ｙａｗ角を示す揺れ検出データのピッチの値に基づいて混雑判定することが好ましい。
【００６７】
また、混雑判定に用いられる揺れ検出データは、気圧センサにより検出されてもよい。現状の気圧センサの分解能及びサンプリング周期は、未だ歩行のピッチを計測するために十分でない。しかし、歩行に伴う上下動を検出できる程度の性能を有する気圧センサを用いれば、気圧センサにより検出された揺れ検出データを混雑判定に用いることもできる。
【００６８】
なお、気圧センサを用いて取得される揺れ検出データに含まれるノイズを除去するために、フィルタを用いて歩行のピッチを検出するための帯域（例えば１．５〜３．５Ｈｚ）だけを抽出することが好ましい。例えば気圧は、車とすれ違ったり、窓を開閉したりするだけでも大きく変動する。このため、このようなノイズ成分を取り除く処理が重要となる。
【００６９】
（２−４．動作例）
次に、図１３〜図１５を参照しながら本開示の第１の実施形態に係る端末装置１００ａの動作例について説明する。図１３は、本開示の一実施形態に係る混雑判定処理の一例を示すフローチャートである。図１４は、同実施形態に係る混雑判定処理の他の一例を示すフローチャートである。図１５は、本開示の第１の実施形態に係る端末装置の動作を示すフローチャートである。
【００７０】
なお、ここでは２つの混雑判定処理について説明する。図１３に示される混雑判定処理においては、判定結果は、後に説明するコンテンツ提供時に利用するだけで、記憶されない。また、図１４に示される混雑判定処理においては、判定結果は、位置情報とともに記憶される。
【００７１】
まず、図１３を参照すると、揺れ検出部１０１は、揺れ検出データを取得する（Ｓ１０１）。そして、揺れ検出部１０１は取得した揺れ検出データを計測部１０３に供給する。計測部１０３は、供給された揺れ検出データの振幅とピッチとを計測する（Ｓ１０３）。計測部１０３は、計測して得た揺れ検出データの振幅とピッチとを混雑判定部１０７に供給する。混雑判定部１０７は、計測部１０３から供給された現時点の振幅及びピッチの値と、通常歩行学習部１０５から取得した通常歩行時の振幅及びピッチの値との大小を比較する（Ｓ１０５）。
【００７２】
そして、混雑判定部１０７は、計測部１０３から供給された値が通常時よりも閾値以上振幅が小さいか否かを判断する（Ｓ１０７）。そして、通常時よりも閾値以上振幅が小さい場合には、混雑判定部１０７は、次に計測部１０３から供給された値が通常時よりも閾値以上ピッチが小さいか否かを判断する（Ｓ１０９）。そして、通常時よりも閾値以上ピッチが小さいと判断された場合には、混雑判定部１０７は、混雑状態であると判定する（Ｓ１１１）。
【００７３】
なお、ここでは、混雑判定部１０７は、閾値を用いて、混雑状態であるか否かを判断することにより混雑度を判定したが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、通常時のピッチ及び振幅と、現時点のピッチ及び振幅とを比較して、その差異の値に応じて段階的に、あるいは連続的な値をもって混雑度を判定してもよい。また、混雑判定部１０７は、通常時の揺れを、振幅とピッチの2次元の分布（例えば平均値と分散）として記憶し、現在の揺れが通常時の分布から何σ離れているかにより、確率的に混雑度を判定してもよい。
【００７４】
次に、図１４を参照しながら、この混雑判定処理の他の一例について説明する。まず揺れ検出部１０１は、揺れ検出データを取得する（Ｓ２０１）。そして、揺れ検出部１０１は取得した揺れ検出データを計測部１０３に供給する。計測部１０３は、供給された揺れ検出データの振幅とピッチとを計測する（Ｓ２０３）。計測部１０３は、計測して得た揺れ検出データの振幅とピッチとを混雑判定部１０７に供給する。混雑判定部１０７は、計測部１０３から供給された現時点の振幅及びピッチの値と、通常歩行学習部１０５から取得した通常歩行時の振幅及びピッチの値との大小を比較する（Ｓ２０５）。
【００７５】
そして、混雑判定部１０７は、計測部１０３から供給された値が通常時よりも閾値以上振幅が小さいか否かを判断する（Ｓ２０７）。そして、通常時よりも閾値以上振幅が小さい場合には、混雑判定部１０７は、次に計測部１０３から供給された値が通常時よりも閾値以上ピッチが小さいか否かを判断する（Ｓ２０９）。そして、通常時よりも閾値以上ピッチが小さいと判断された場合には、混雑判定部１０７は、混雑状態であると判定する（Ｓ２１１）。
【００７６】
混雑判定部１０７は、端末装置１００ａのユーザが混雑状態であると判定すると、位置情報取得部１１５に現在の位置情報を取得させる（Ｓ２１３）。そして、混雑判定部１０７は、混雑状態と判定された場所、及び時刻の記録を更新する（Ｓ２１５）。このとき、混雑判定部１０７は、混雑状態と判定されている状態の継続時間を計測して記録してもよい。
【００７７】
なお、図１３及び図１４に示された混雑判定処理の結果を用いて、端末装置１００ａは、図１５示されるフローチャートのように動作してもよい。すなわち、ステップＳ３０１の混雑判定処理は、図１３に示される混雑判定処理であってもよいし、図１４に示される混雑判定処理であってもよい。混雑度判定処理（Ｓ３０１）が実行されると、コンテンツ提供部１１３は、判定結果が混雑状態であるか否かを判断する（Ｓ３０３）。そして、コンテンツ提供部１１３は、混雑状態であると判定された場合に、混雑状態に合わせたコンテンツを選択する（Ｓ３０５）。コンテンツ提供部１１３は、選択されたコンテンツを提供する（Ｓ３０７）。
【００７８】
ここでステップＳ３０５のコンテンツ選択の詳細について説明する。コンテンツ提供部１１３は、例えばユーザが混雑状態であると判定されたときに、ユーザのストレスを軽減するコンテンツを選択してもよい。例えば、ユーザのストレスを軽減するコンテンツとは、曲調解析や映像解析によりストレス緩和に効果があるとされる音楽コンテンツや映像コンテンツであってもよい。このとき、コンテンツの選択にはコンテンツの属性を判断するための様々なアルゴリズムが用いられてよい。
【００７９】
また、混雑状態であるときには、ユーザは通常のペースで歩いているときよりも、端末装置１００により提供されるコンテンツに興味を持ちやすいと考えられる。このため、コンテンツ提供部１１３は、混雑状態であると判定されたときにプッシュ式でユーザにコンテンツを提供してもよい。またコンテンツ提供部１１３は、このプッシュ式でユーザにコンテンツを提供する頻度を混雑状態に応じて変更してもよい。コンテンツ提供部１１３は、混雑状態であるとき、通常時よりも高い頻度でユーザにコンテンツを提供することができる。
【００８０】
なお、ここでは、混雑状態であると判定されたときにのみ混雑状態に合わせたコンテンツが選択されることとしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、混雑状態ではないと判定された場合にも、判定結果に応じてコンテンツが選択されてもよい。
【００８１】
（２−５．効果の例）
以上、第１の実施形態に係る端末装置１００ａについて説明してきた。かかる構成によれば、ユーザの所有する端末装置１００ａにより取得される揺れ検出データに基づいて、少なくとも歩行のピッチを通常歩行時と比較することによりユーザ個人の混雑状態を判定することができる。このとき、揺れ検出データから歩行のピッチを検出することにより、ユーザが歩いていることと、そのペースが低下したことを検知することができる。例えば単に速度が低下したことを検知する方法では、動く歩道、やエスカレータに乗っている状態で速度が低下しているときにも混雑状態であると誤って判定されてしまう恐れがある。しかし、本実施形態に係る端末装置１００ａは、乗り物に乗って速度が低下しているときには混雑状態と判定されず、歩行しているときに混雑状態であることを精度よく判定することができる。
【００８２】
このとき、端末装置１００ａは、通常歩行時との差異に基づいて混雑判定を行う。単純に速度の変化により混雑判定する場合には、元々足の遅いご老人はいつも混雑状態であると判定されてしまう。しかし、端末装置１００ａによれば、通常歩行時との差異に基づいて判定されるため、混雑判定の精度が向上する。
【００８３】
また、さらに揺れ検出データの振幅を混雑判定に用いることにより、混雑判定の精度が向上する。例えば、背の高い人がゆっくり進むには歩幅が小さくなる。このとき、歩幅が小さくなると、身体の上下動が小さくなるため、検出される揺れ検出データの振幅は小さくなる。この歩幅の変化を混雑判定に用いることで、混雑判定の精度が向上する。
【００８４】
この混雑判定によれば、上述の通り、精度よく歩行時の混雑判定を行うことができる。このため、ユーザにコンテンツを提供するタイミングや提供するコンテンツの選択に混雑判定結果を利用することが有効である。例えば通常歩行時には、端末装置１００ａのコンテンツ提供部１１３がプッシュ通知を行ったとしてもユーザが気づかない可能性が高い。しかし、混雑時には、ユーザは低速で移動している上に周囲の動きに合わせて進むため、端末装置１００ａの画面に目を向ける余裕がある可能性が非常に高い。したがって、混雑状態のときにプッシュ通知を行う場合には、通常歩行時にプッシュ通知を行う場合に比べてユーザが通知されたコンテンツに興味を持つ可能性が高まる。
【００８５】
＜３．第２の実施形態（サーバに混雑情報をアップロードする例）＞
（３−１．システム構成例）
次に、本開示の第２の実施形態に係る混雑情報生成システムの構成例について図１６を参照しながら説明する。図１６は、本開示の第２の実施形態に係る混雑情報生成システムの構成図である。
【００８６】
混雑情報生成システム１は、端末装置１００ｂと、混雑度マップ生成サーバ２００ｂと、サービスサーバ３００ｂとを主に有する。ここで、混雑度マップ生成サーバ２００ｂとサービスサーバ３００ｂとは別体のサーバであることとしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、混雑度マップ生成サーバ２００ｂとサービスサーバ３００ｂとは一体のサーバで構成されてもよい。
【００８７】
端末装置１００ｂは、揺れ検出データから混雑度を判定する混雑状態判定装置の一例であり、混雑状態であると判定されたときに現在の位置情報を取得して混雑度マップ生成サーバ２００ｂに位置情報をアップロードする。また、端末装置１００ｂは、混雑度マップ生成サーバ２００ｂから混雑度マップを取得することができる。例えば現在の位置情報に基づいて現在位置周辺の混雑度を示す混雑度マップが取得されてよい。さらに端末装置１００ｂは、サービスサーバ３００にサービスの提供を要求することにより情報を取得することができてもよい。
【００８８】
混雑度マップ生成サーバ２００ｂは、複数の端末装置１００ｂから混雑状態である位置情報を取得することにより混雑度マップを生成する機能を有する。例えば混雑度マップは、地図上に混雑状態にある端末装置１００ｂの位置を重畳したものであってよい。このとき、混雑度マップ生成サーバ２００ｂは、端末装置１００ｂの位置に加えて端末装置１００ｂの進行方向、すなわち混雑の向きを混雑度マップ上に示してもよい。
【００８９】
サービスサーバ３００ｂは、混雑度マップに基づいて、ユーザに提供する情報を生成するサーバである。例えばサービスサーバ３００ｂは、混雑度マップに基づいて、ユーザが混雑を回避するためのルートを探索して提供することができる。またはサービスサーバ３００ｂは、過去の混雑状態継続時間に基づいて、混雑が解消されるまでの時間を予想して端末装置１００ｂに提供することができる。
【００９０】
（３−２．端末装置の機能構成例）
次に、本開示の第２の実施形態に係る端末装置１００ｂの機能構成例について図１７を参照しながら説明する。図１７は、同実施形態に係る端末装置の機能構成図である。端末装置１００ｂは、揺れ検出部１０１と、計測部１０３と、通常歩行学習部１０５と、混雑判定部１０７と、記憶部１０９と、コンテンツ提供部１１３と、位置情報取得部１１５と、送受信部１１７とを主に有する。
【００９１】
なお、ここでは第１の実施形態に係る端末装置１００ａと異なる構成要素について主に説明し、端末装置１００ａと同様の部分については説明を省略する。
【００９２】
端末装置１００ｂは、送受信部１１７を介して混雑度マップを混雑度マップ生成サーバ２００ｂから取得することができる。混雑判定部１０７は、取得した混雑度マップの情報に基づいて、混雑判定に用いる閾値を調整してもよい。例えば、混雑度マップより、端末装置１００ｂの周囲にある端末が混雑状態であると判定していることがわかると、端末装置１００ｂも混雑状態である可能性が高い。このため、ギリギリ閾値を超えておらず、かつ周囲が混雑状態である場合には、端末装置１００ｂは、その時点において混雑状態と判定されるように閾値を調整することが望ましい。また、コンテンツ提供部１１３は、送受信部１１７を介して外部のサーバから取得したコンテンツをユーザに提供することができる。例えば、コンテンツ提供部１１３は、サービスサーバ３００ｂから取得したコンテンツをユーザに提供してもよい。
【００９３】
また、混雑判定部１０７は、混雑状態であると判定されたとき、送受信部１１７を介して現在の位置情報を混雑度マップ生成サーバ２００に送信することができる。ここで、現在の位置情報には、ユーザの進行方位から算出された混雑の向きを含むことができる。このとき、混雑判定部１０７は、端末装置１００ｂを識別するための情報を混雑度マップ生成サーバ２００に送信してもよい。
【００９４】
（３−３．動作例）
次に、図１８及び図１９を参照しながら、本開示の第２の実施形態に係る混雑情報生成システムの動作例について説明する。図１８は、同実施形態に係る混雑情報生成システムの動作の一例を示すシーケンス図である。図１９は、同実施形態に係る混雑情報生成システムの動作の他の一例を示すシーケンス図である。なお、図１８の動作例と図１９の動作例とは、混雑状態に関する情報を端末装置１００ｂが混雑度マップ生成サーバ２００ｂに送信するタイミングが相違する。
【００９５】
図１８を参照すると、まず端末装置１００ｂは、混雑判定処理を実行する（Ｓ４０１）。そして、混雑判定部１０７は、混雑状態であると判定されたか否かを判断し（Ｓ４０３）、混雑状態であると判定された場合には、混雑度マップ生成サーバ２００ｂに現在の位置情報と端末装置１００ｂを識別するための情報を送信する（Ｓ４０５）。
【００９６】
そして、端末装置１００ｂの現在の位置情報と端末識別情報とを受信した混雑度マップ生成サーバ２００ｂは、当該端末装置１００ｂについての混雑状態の継続時間と場所と時刻との記録を更新する（Ｓ４０７）。
【００９７】
一方、端末装置１００ｂは、再び混雑判定処理を実行する（Ｓ４０９）。そして、混雑判定部１０７は、混雑状態が継続中であるか否かを判断する（Ｓ４１１）。混雑状態が継続中である場合には、混雑判定部１０７は、再び混雑度マップ生成サーバ２００ｂに現在の位置情報と端末装置１００ｂを識別するための情報を送信する。このステップＳ４０５〜ステップＳ４１１の処理は、端末装置１００ｂが混雑状態から抜け出すまで繰り返される。
【００９８】
なお、ステップＳ４０１及びステップＳ４０９の混雑判定処理は、例えば図１３に示される混雑判定処理であってよい。或いは、ステップＳ４０１及びステップＳ４０９の混雑判定処理は、図１４に示される混雑判定処理であってもよい。
【００９９】
また、本実施形態に係る混雑情報生成システムは、図１９に示すように動作してもよい。この場合、端末装置１００ｂは、まず混雑判定処理を実行する（Ｓ５０１）。ここでステップＳ５０１の混雑判定処理は、例えば図１３に示される混雑判定処理であってよい。或いは、ステップＳ５０１の混雑判定処理は、図１４に示される混雑判定処理であってもよい。
【０１００】
そして、混雑判定部１０７は、端末装置１００ｂが混雑状態を抜け出したか否かを判断する（Ｓ５０３）。そして、混雑判定部１０７は、端末装置１００ｂが混雑状態を抜け出したときに、混雑状態の継続時間と現在の位置情報とを取得して混雑度マップ生成サーバ２００ｂに送信する（Ｓ５０５）。混雑度マップ生成サーバ２００ｂは、混雑状態の継続時間、場所、時刻を記録する（Ｓ５０７）。
【０１０１】
（３−４．効果の例）
以上、本開示の第２の実施形態に係る混雑情報生成システムについて説明してきた。本実施形態においては、端末装置１００ｂは、混雑状態であるという情報を混雑度マップ生成サーバ２００ｂに送信することができる。混雑度マップは、上述の通り、混雑判定に用いる閾値を調整するために利用される。これにより、混雑判定の精度が向上する。なお、ここで提供される混雑度マップとサービスサーバにより提供されるサービスの例については、次に説明する第３の実施形態と共通するため、後に適用例として説明される。
【０１０２】
＜４．第３の実施形態（サーバ側で混雑判定を実行する例）＞
（４−１．システム構成例）
次に、本開示の第３の実施形態に係る混雑情報生成システムの構成について図２０を参照しながら説明する。図２０は、本開示の第３の実施形態に係る混雑情報生成システムの構成図である。
【０１０３】
本実施形態に係る混雑情報生成システムは、端末装置１００ｃと、混雑度マップ生成サーバ２００ｃと、サービスサーバ３００ｃとを主に有する。第１及び第２の実施形態においては、端末装置１００が混雑判定処理を実行していた。本実施形態においては、端末装置１００ｃにより取得された揺れ検出データを混雑度マップ生成サーバ２００ｃに送信し、混雑度マップ生成サーバ２００ｃにおいて混雑判定処理が行われる。
【０１０４】
（４−２．機能構成例）
次に、本実施形態にかかる混雑情報生成システムのうち、端末装置１００ｃ及び混雑度マップ生成サーバ２００ｃについての機能構成を図２１を参照しながら説明する。図２１は、同実施形態に係る混雑情報生成システムの機能構成図である。
【０１０５】
端末装置１００ｃは、揺れ検出部１０１と、コンテンツ提供部１１３と、位置情報取得部１１５と、送受信部１１７とを主に有する。送受信部１１７は、揺れ検出部１０１が検出した揺れ検出データを混雑度マップ生成サーバ２００ｃに送信する。
【０１０６】
混雑度マップ生成装置２００ｃは、送受信部２０１と、計測部２０３と、通常歩行学習部２０５と、混雑判定部２０７と、記憶部２０９と、混雑度マップ生成部２１１とを主に有する。
【０１０７】
ここで、計測部２０３は、計測部１０３と同様の機能を有する。通常歩行学習部２０５は、通常歩行学習部２０５と同様の機能を有する。混雑判定部２０７は、混雑判定部１０７と同様の機能を有する。また記憶部２０９は記憶部１０９と同様の機能を有する。
【０１０８】
ただし、混雑度マップ生成サーバ２００ｃは、複数の端末装置１００ｃについての混雑状態の情報を記憶するため、記憶部２０９は、端末装置１００ｃを識別するための情報と共に混雑状態の情報を記憶することが好ましい。このとき、端末装置１００ｃを識別するための情報は、同じ端末装置１００ｃについての情報であることを識別できればよく、端末装置１００ｃ又はそのユーザを特定する情報でなくてもよい。ユーザのプライバシーを考慮すると、端末装置１００ｃ又はそのユーザを特定できない情報である方が好ましい場合もある。
【０１０９】
（４−３．動作例）
次に、図２２を参照しながら本実施形態に係る混雑情報生成システムの動作の一例について説明する。図２２は、同実施形態に係る混雑情報生成システムの動作の一例を示すシーケンス図である。
【０１１０】
まず、端末装置１００ｃの揺れ検出部１０１が揺れ検出データを取得する（Ｓ６０１）。そして、位置情報取得部１１５は、端末装置１００ｃの現在の位置情報を取得する（Ｓ６０３）。端末装置１００ｃは、送受信部１１７を介して、取得した揺れ検出データ及び位置情報を混雑度マップ生成サーバ２００ｃに送信する（Ｓ６０５）。揺れ検出データ及び位置情報を受信した混雑度マップ生成サーバ２００ｃは、混雑判定、記録処理を実行する（Ｓ６０７）。なお、ステップＳ６０７の混雑判定、記録処理は、例えば図１４に示される処理であってよい。
【０１１１】
（４−４．効果の例）
以上説明したように、本実施形態に係る混雑情報生成システムによれば、サーバ側で混雑判定処理が実行される。このため、端末装置１００ｃの処理負荷が軽くなるという効果を奏する。すなわち、処理能力の低い端末装置１００ｃについても混雑判定処理を行うことができる。
【０１１２】
＜５．適用例＞
次に、図２３〜図２８を参照しながら、本開示の第２及び第３の実施形態に係る混雑情報生成システムを利用して提供することのできるサービスの一例について説明する。図２３〜図２８は、本開示の第２及び第３の実施形態に係る混雑情報生成システムにより提供される混雑情報の一例を示す説明図である。
【０１１３】
例えば混雑度マップ生成サーバ２００は、図２３に示す混雑度マップを提供してもよい。ここでは、エリアＡ１及びエリアＡ２付近で混雑が発生していることがわかる。このとき、例えばサービスサーバ３００は、混雑度マップに加え、さらに混雑しているエリアＡ１及びエリアＡ２を回避するためのルートを探索して端末装置１００のユーザに提供してもよい。
【０１１４】
また、図２４に示されるように、お店Ｓにできた行列に並んでいるユーザの端末装置１００に対して、サービスサーバ３００は、推定待ち時間の情報を提供してもよい。例えばサービスサーバ３００は、過去の同じ曜日の同じ時間帯における同じ位置からの混雑状態の継続時間の情報から、待ち時間を推定してユーザに提供してもよい。またサービスサーバ３００は、行列の先にあるお店Ｓについての情報をユーザの端末装置１００に対して提供してもよい。例えばお店Ｓが飲食店である場合には、サービスサーバ３００は、メニュー情報をユーザに提供してもよい。或いは、サービスサーバ３００は、お勧めメニューの情報をユーザに提供してもよい。
【０１１５】
或いは、図２５に示されるように、特定のエリアＡ３内で混雑状態であると判定された端末装置１００が密集している場合には、監視カメラＣの方向ＤをエリアＡ３の方向に向けてもよい。或いは、このとき混雑状態であると判定された端末装置１００が密集しているエリアＡ３に対して警備員を派遣するためにこの混雑情報は用いられてもよい。例えば、図２６に示される画面１３のように、地図上で混雑状態の端末装置１００が密集しているエリアを示す画面を警備員の有する端末装置の表示部に表示させることにより、警備員を必要な場所に適切に配置することができる。例えばゲリラライブの開催など、突発的な異常事態に対応することができる。
【０１１６】
また、図２７に示すように、前の駅を出発するときに、電車の扉付近で混雑状態であることが多数検知される（エリアＡ４）ことは、ある程度大勢の人が電車に乗り込むために電車への乗り降りの際に混雑が生じていることを示す。このため、サービスサーバ３００は、混雑状態である端末装置１００の位置から、それぞれの端末装置１００のユーザが乗り込む車両を特定することができる。サービスサーバ３００は、例えば図２８に示す画面１５によりユーザに空いている車両を案内するためにこの混雑情報を利用してもよい。
【０１１７】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本技術はかかる例に限定されない。本開示の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１１８】
例えば、上記実施形態では、揺れ検出データのピッチと振幅の値に基づいて混雑判定を行うこととしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、ピッチのみに基づいて混雑判定が行われてもよい。このとき、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチの一次元分布と取得部により取得されたピッチとの差異に基づいて混雑判定は行われてよい。また、取得部により取得されたピッチと通常歩行時のピッチとの差異量に基づいて混雑判定は行われてよい。例えば揺れ検出データの振幅が、端末装置１００の持ち方などに依存しにくく、混雑度の影響が反映されやすい場合には、ピッチに加えて振幅の値を用いて混雑判定することが望ましい。
【０１１９】
例えば、上記実施第３の形態では、混雑度マップを生成する混雑度マップ生成サーバが混雑判定処理を実行することとしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、混雑度マップ生成サーバとは別体のサーバが混雑判定処理を実行してもよい。
【０１２０】
尚、本明細書において、フローチャート又はシーケンス図に記述されたステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的に又は個別的に実行される処理をも含む。また時系列的に処理されるステップでも、場合によっては適宜順序を変更することが可能であることは言うまでもない。
【０１２１】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、
を備える、情報処理装置。
（２）前記混雑判定部は、前記通常歩行時のピッチの分布と前記取得部により取得されたピッチとの差異に基づいて混雑度を判定する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）前記混雑判定部は、前記取得部により取得されたピッチと前記通常歩行時のピッチとの差異量に基づいて混雑度を判定する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（４）前記取得部は、さらに前記揺れ検出データの振幅を取得し、
前記混雑判定部は、前記取得部により取得された振幅と、前記過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時の振幅と、の差異にさらに基づいて混雑度を判定する、前記（１）〜（３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（５）前記混雑判定部は、前記通常歩行時のピッチ及び振幅の２次元の分布と前記取得部により取得されたピッチ及び振幅との差異に基づいて混雑度を判定する、前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）前記混雑判定部は、前記取得部により取得されたピッチと前記通常歩行時のピッチとの差異量、及び前記取得部により取得された振幅と前記通常歩行時の振幅との差異量、に基づいて、混雑度を判定する、前記（４）に記載の情報処理装置。
（７）前記取得部は、鉛直方向の揺れ検出データから歩行のピッチを取得する、前記（１）〜（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）前記混雑判定部は、周囲のユーザの混雑度に基づいて値が調整された閾値を用いて混雑度を判定する、前記（１）〜（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）前記混雑判定部の判定した混雑度に基づいてコンテンツを選択する選択部と、
前記選択部により選択されたコンテンツを提供するコンテンツ提供部と、
をさらに備える、前記（１）〜（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）前記選択部は、前記混雑判定部の判定した混雑度に基づいてユーザにコンテンツを提供する頻度を変更する、前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）前記選択部は、前記混雑判定部により混雑状態であると判定されたとき、ユーザにコンテンツを提供する頻度を高める、前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）前記混雑度判定部により混雑度が高いと判定されたときに、前記選択部は、ユーザのストレスを軽減する効果のあるコンテンツを選択する、前記（９）または（１０）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１３）現在の位置情報を取得する位置情報取得部、
をさらに備え、
前記選択部は、さらに前記現在の位置情報に基づいてコンテンツを選択する、前記（９）〜（１２）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１４）前記選択部は、前記現在の位置情報に基づいて、ユーザが並んでいる行列の先にある店舗に関するコンテンツを選択する、前記（１３）に記載の情報処理装置。
（１５）複数の端末装置により取得された揺れ検出データから検出される歩行のピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑状態であると判定されたユーザの位置情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された位置情報を地図上に重畳した混雑度マップを生成する混雑度マップ生成部と、
を備える、混雑度マップ生成装置。
（１６）揺れ検出データから歩行のピッチを取得することと、
取得された前記ピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定することと、
を含む、情報処理方法。
（１７）コンピュータを、
揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、
を備える、情報処理装置として機能させるためのプログラム。
（１８）コンピュータを、
揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、
を備える、情報処理装置として機能させるためのプログラムを記録した、コンピュータに読取り可能な記録媒体。
【符号の説明】
【０１２２】
１００ 端末装置
１０１ 揺れ検出部
１０３ 計測部
１０５ 通常歩行学習部
１０７ 混雑判定部
１０９ 記憶部
１１３ コンテンツ提供部
１１５ 位置情報取得部
１１７ 送受信部
２００ 混雑度マップ生成サーバ
３００ サービスサーバ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記混雑判定部は、前記通常歩行時のピッチの分布と前記取得部により取得されたピッチとの差異に基づいて混雑度を判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記混雑判定部は、前記取得部により取得されたピッチと前記通常歩行時のピッチとの差異量に基づいて混雑度を判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得部は、さらに前記揺れ検出データの振幅を取得し、
前記混雑判定部は、前記取得部により取得された振幅と、前記過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時の振幅と、の差異にさらに基づいて混雑度を判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記混雑判定部は、前記通常歩行時のピッチ及び振幅の２次元の分布と前記取得部により取得されたピッチ及び振幅との差異に基づいて混雑度を判定する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記混雑判定部は、前記取得部により取得されたピッチと前記通常歩行時のピッチとの差異量、及び前記取得部により取得された振幅と前記通常歩行時の振幅との差異量、に基づいて、混雑度を判定する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記取得部は、鉛直方向の揺れ検出データから歩行のピッチを取得する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記混雑判定部は、周囲のユーザの混雑度に基づいて値が調整された閾値を用いて混雑度を判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記混雑判定部の判定した混雑度に基づいてコンテンツを選択する選択部と、
前記選択部により選択されたコンテンツを提供するコンテンツ提供部と、
をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記選択部は、前記混雑判定部の判定した混雑度に基づいてユーザにコンテンツを提供する頻度を変更する、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記選択部は、前記混雑判定部により混雑状態であると判定されたとき、ユーザにコンテンツを提供する頻度を高める、請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記混雑度判定部により混雑度が高いと判定されたときに、前記選択部は、ユーザのストレスを軽減する効果のあるコンテンツを選択する、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
現在の位置情報を取得する位置情報取得部、
をさらに備え、
前記選択部は、さらに前記現在の位置情報に基づいてコンテンツを選択する、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記選択部は、前記現在の位置情報に基づいて、ユーザが並んでいる行列の先にある店舗に関するコンテンツを選択する、請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
複数の端末装置により取得された揺れ検出データから検出される歩行のピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑状態であると判定されたユーザの位置情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された位置情報を地図上に重畳した混雑度マップを生成する混雑度マップ生成部と、
を備える、混雑度マップ生成装置。
【請求項１６】
揺れ検出データから歩行のピッチを取得することと、
取得された前記ピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定することと、
を含む、情報処理方法。
【請求項１７】
コンピュータを、
揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、
を備える、情報処理装置として機能させるためのプログラム。
【請求項１８】
コンピュータを、
揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、
を備える、情報処理装置として機能させるためのプログラムを記録した、コンピュータに読取り可能な記録媒体。
【請求項１】
揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記混雑判定部は、前記通常歩行時のピッチの分布と前記取得部により取得されたピッチとの差異に基づいて混雑度を判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記混雑判定部は、前記取得部により取得されたピッチと前記通常歩行時のピッチとの差異量に基づいて混雑度を判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得部は、さらに前記揺れ検出データの振幅を取得し、
前記混雑判定部は、前記取得部により取得された振幅と、前記過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時の振幅と、の差異にさらに基づいて混雑度を判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記混雑判定部は、前記通常歩行時のピッチ及び振幅の２次元の分布と前記取得部により取得されたピッチ及び振幅との差異に基づいて混雑度を判定する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記混雑判定部は、前記取得部により取得されたピッチと前記通常歩行時のピッチとの差異量、及び前記取得部により取得された振幅と前記通常歩行時の振幅との差異量、に基づいて、混雑度を判定する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記取得部は、鉛直方向の揺れ検出データから歩行のピッチを取得する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記混雑判定部は、周囲のユーザの混雑度に基づいて値が調整された閾値を用いて混雑度を判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記混雑判定部の判定した混雑度に基づいてコンテンツを選択する選択部と、
前記選択部により選択されたコンテンツを提供するコンテンツ提供部と、
をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記選択部は、前記混雑判定部の判定した混雑度に基づいてユーザにコンテンツを提供する頻度を変更する、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記選択部は、前記混雑判定部により混雑状態であると判定されたとき、ユーザにコンテンツを提供する頻度を高める、請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記混雑度判定部により混雑度が高いと判定されたときに、前記選択部は、ユーザのストレスを軽減する効果のあるコンテンツを選択する、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
現在の位置情報を取得する位置情報取得部、
をさらに備え、
前記選択部は、さらに前記現在の位置情報に基づいてコンテンツを選択する、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記選択部は、前記現在の位置情報に基づいて、ユーザが並んでいる行列の先にある店舗に関するコンテンツを選択する、請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
複数の端末装置により取得された揺れ検出データから検出される歩行のピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑状態であると判定されたユーザの位置情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された位置情報を地図上に重畳した混雑度マップを生成する混雑度マップ生成部と、
を備える、混雑度マップ生成装置。
【請求項１６】
揺れ検出データから歩行のピッチを取得することと、
取得された前記ピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定することと、
を含む、情報処理方法。
【請求項１７】
コンピュータを、
揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、
を備える、情報処理装置として機能させるためのプログラム。
【請求項１８】
コンピュータを、
揺れ検出データから歩行のピッチを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたピッチと、過去の揺れ検出データに基づいて算出された通常歩行時のピッチと、の差異に基づいて混雑度を判定する混雑判定部と、
を備える、情報処理装置として機能させるためのプログラムを記録した、コンピュータに読取り可能な記録媒体。
【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】
【公開番号】特開２０１２−２１２３６５（Ｐ２０１２−２１２３６５Ａ）
【公開日】平成２４年１１月１日（２０１２．１１．１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−７８３１７（Ｐ２０１１−７８３１７）
【出願日】平成２３年３月３１日（２０１１．３．３１）
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１１月１日（２０１２．１１．１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年３月３１日（２０１１．３．３１）
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【Ｆターム（参考）】
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