進行方向推定装置、携帯端末、制御プログラム、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、および進行方向推定方法
【課題】移動体と装置との相対位置が変化しても、移動体の移動動作から進行方向を精度よく推定する。
【解決手段】加速度微分特徴量ａＷ´を出力する加速度微分特徴量計算部１１０と、加速度微分特徴量ａＷ´を、世界座標系における鉛直方向成分と、当該鉛直方向に直交する方向に設定した仮進行方向成分と、上記仮進行方向および上記鉛直方向に直交する仮横方向成分とに成分分解する鉛直／水平面分解部１３０と、仮進行方向成分および仮横方向成分に現れるパターンそれぞれについて、上記歩行動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表す特徴的パターンとの比較を行うパターン比較部１５０と、仮値を更新して比較した結果、最も合致度が高い仮値を、推定した進行方向として出力する推定進行方向出力部１７０とを備える。
【解決手段】加速度微分特徴量ａＷ´を出力する加速度微分特徴量計算部１１０と、加速度微分特徴量ａＷ´を、世界座標系における鉛直方向成分と、当該鉛直方向に直交する方向に設定した仮進行方向成分と、上記仮進行方向および上記鉛直方向に直交する仮横方向成分とに成分分解する鉛直／水平面分解部１３０と、仮進行方向成分および仮横方向成分に現れるパターンそれぞれについて、上記歩行動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表す特徴的パターンとの比較を行うパターン比較部１５０と、仮値を更新して比較した結果、最も合致度が高い仮値を、推定した進行方向として出力する推定進行方向出力部１７０とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は移動体の進行方向を推定する進行方向推定装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
人の腰部やつま先などに装着する端末や、人が自由姿勢で保持する端末等に内蔵された自蔵センサ（加速度・ジャイロ・磁気・温度・気圧センサなど）を用いて、歩行者としての人の歩行動作に特化して、その位置・方位を計測する技術を歩行者デッドレコニング（ＰＤＲ＝Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ Ｄｅａｄ Ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ）と呼び、従来からよく研究されている（非特許文献１）。
【０００３】
歩行者はほとんどの場合に平面上を歩行して移動するという制約条件を受ける。ＰＤＲでは、このような制約条件を勘案して、歩行者の位置・方位を計測する。このため、ＰＤＲには、大きく分けて、以下の二つの要素技術が含まれる。
【０００４】
すなわち、（ｉ）平面上における歩行者の移動方位角の推定を行う技術と、（ii）その歩幅（歩行速度）の推定を行う技術との２つである。本発明は、上記（ｉ）の移動方位角の推定を行う技術に関する。なお、上記（ii）の歩幅（歩行速度）推定の技術は、例えば、特許文献１に開示されている。
【０００５】
さて、上記（ｉ）では、図１４に示す３つのベクトルについて推定（トラッキング）を行うことにより、平面上における歩行者の移動方位角の推定を行う。すなわち、
（１）センサ座標系における重力方位ベクトル５０１
（２）センサ座標系における水平基準方位ベクトル５０２（例えば、真北方位）
（３）センサ座標系における進行方位ベクトル５０３
の３つである。
【０００６】
上記（１）〜（３）のベクトルについて推定（トラッキング）を行うことによって、水平基準方位に対する進行方位のなす角（＝方位角５０４）の推定がなされ、平面上における歩行者の移動方位角の推定を行うことができる。
【０００７】
上記（１）〜（３）のベクトルを推定（トラッキング）する手法について説明すると以下のとおりである。
【０００８】
まず、上記（１）の重力方位ベクトル５０１については、次のようにして推定等を行うことができる。重力方位ベクトル５０１は基本的に重力加速度ベクトルと同一方向である。よって、加速度センサと角速度センサの出力とその信号処理の組み合わせにより、カルマンフィルタなどの枠組みを用いて、重力方位のトラッキングを実現可能である。
【０００９】
例えば、非特許文献１には重力方位ベクトル５０１のトラッキングを行う具体的手法が開示されている。また、重力方位ベクトル５０１のトラッキングにおいて、磁気を用いる手法も知られている。
【００１０】
次に、上記（２）の水平基準方位ベクトル５０２については、磁気センサによって観測可能な地磁気ベクトルの水平分力を偏角補正することによって、原理的には真北方位を推定することが可能である。また、こうしたトラッキングは、加速度・角速度・磁気センサの出力とその信号処理を組み合わせることで実現可能である。例えば、非特許文献１には水平基準方位ベクトル５０２のトラッキングの具体的な手法について示されている。
【００１１】
次に、上記（３）の進行方位ベクトル５０３についていえば、センシング手段（例えば、 加速度・角速度・温度・磁気センサ）が歩行者の腰部等に固定して装着されている場合と、そうでない場合とで考慮すべきことが異なる。
【００１２】
センシング手段と歩行者との姿勢の関係が固定である場合、そのセンシング手段と歩行者との姿勢の関係が固定されているため、その進行方向は概ね既知となる。よって、この場合、進行方位ベクトル５０３のトラッキングを行わなくてもすむ。
【００１３】
一方、センシング手段と歩行者との姿勢の関係が固定でない場合、歩行者との進行方向を既知のパラメータとして取り扱うことができなくなるので、歩行者の進行方向を求めることが技術的な課題となる。このような場合の例としては、センシング手段を備えるスマートフォンや携帯端末等が、利用者によって任意の姿勢・位置で保持されている場合、あるいは、ポケットや鞄の中に入れられた状態で持ち運ばれる場合などが挙げられる。
【００１４】
そこで、従来、上記の技術的課題に対し種々の提案がなされてきた（特許文献２〜４）。
【００１５】
例えば、特許文献２には、概ね姿勢固定で歩行する場合や、端末をスイングさせた場合において、加速度から歩行者の進行方向を計測する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１６】
【特許文献１】特開２００５−１１４５３７号公報（２００５年４月２８日公開）
【特許文献２】国際公開第２００６／１０４１４０号明細書（２００６年１０月５日）
【特許文献３】特開２００３−３０２４１９号公報（２００３年１０月２４日公開）
【特許文献４】特開２００８―１１６３１５号公報（２００８年５月２２日公開）
【非特許文献】
【００１７】
【非特許文献１】興梠正克、大隈隆史、蔵田武志、「歩行者ナビのための自蔵センサモジュールを用いた屋内測位システムとその評価」、シンポジウム「モバイル０８」予稿集、2008、pp151-156
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
しかしながら、上記従来技術においては、移動体と装置との相対位置が変化した場合において、最適な進行方向を推定することができない場合があった。
【００１９】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、移動体と装置との相対位置が変化しても、移動体の移動動作から進行方位を精度よく推定することができる進行方向推定装置等を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
上記課題を解決するために、本発明に係る進行方向推定装置は、移動体の運動状態を計測するセンサの計測データを用いて、移動体が一定の移動動作により移動するときの進行方向を推定する進行方向推定装置において、上記センサである３次元加速度センサまたは３次元角速度センサにおいて計測され、予め定められた座標系により表された計測データを取得するデータ取得手段と、上記データ取得手段が取得した上記計測データを、上記座標系における鉛直方向成分と、当該鉛直方向に直交する方向に設定した仮進行方向成分と、上記仮進行方向および上記鉛直方向に直交する仮横方向成分とに成分分解する成分分解手段と、上記成分分解手段により得られた上記仮進行方向成分および上記仮横方向成分に現れるパターンそれぞれについて、上記移動動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表す所定のパターンとの比較を行うパターン比較手段と、上記パターン比較手段による比較の結果、パターンが所定程度以上に合致しているとき、上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【００２１】
また、上記課題を解決するために、本発明に係る進行方向推定方法は、移動体の運動状態を計測するセンサの計測データを用いて、移動体が一定の移動動作により移動するときの進行方向を推定する進行方向推定方法において、上記センサである３次元加速度センサまたは３次元角速度センサにおいて計測され、予め定められた座標系により表された計測データを取得するデータ取得ステップと、上記データ取得ステップにおいて取得した上記計測データを、上記座標系における鉛直方向成分と、当該鉛直方向に直交する方向に設定した仮進行方向成分と、上記仮進行方向および上記鉛直方向に直交する仮横方向成分とに成分分解する成分分解ステップと、上記成分分解ステップにより得られた上記仮進行方向成分および上記仮横方向成分に現れるパターンそれぞれについて、上記移動動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表す所定のパターンとの比較を行うパターン比較ステップと、上記パターン比較ステップにおける比較の結果、パターンが所定程度以上に合致しているとき、上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力する出力ステップとを含むことを特徴とする。
【００２２】
上記構成から導かれる作用・効果について述べる前に、本発明に適用される一般的概念のフレームワークについて説明する。
【００２３】
（理論的なフレームワーク）
移動体の移動動作の運動パターンには、再現性および周期性が現れる場合がある。移動動作とは、例えば、人が両足で移動するときの動作のことをいう。人が移動するときの動作の例としては、平地を小走りする、歩行する、あるいは斜面や階段を上る、といった動作などが挙げられる。
【００２４】
また、人間の歩行動作は高度に統制された再現性の高い運動であり、人（歩行者）の重心にかかる運動のパターンは再現性と周期性の高いものである。このため、人の歩行時には、その重心にかかる加速度ベクトルと角速度ベクトルには、特徴的な周期性の高いパターンが現れる。
【００２５】
また、携帯電話やスマートフォン等に内蔵されたセンサが人の手に保持された場合や、衣服のポケットや手提げカバンなどに入れられた場合であっても、基本的にはその重心の運動が伝達されるため、同様の運動が観測される傾向がある。つまり、移動体の重心の運動が、進行方向推定装置を搭載する携帯電話等にも伝達される。
【００２６】
よって、移動体の移動動作に特徴的なパターンを、移動体にかかる加速度または角速度を示す加速度ベクトルまたは角速度ベクトルを解析することで、移動体の進行方向を予測することができる。
【００２７】
以下、歩行動作時における加速度ベクトル、および、角速度ベクトルについての特徴的パターンについて説明する。
【００２８】
［加速度ベクトルの特徴的パターン］
加速度ベクトルについては、その鉛直方向の成分には１歩を１周期とするパターンが現れ、進行方向の成分にも１歩を１周期とするパターンが現れる。また、左右方向の成分には２歩を１周期とするパターンが現れる。
【００２９】
また、このような波形をフーリエ変換して得られるパワースペクトラムにも、このような特徴点が現れる。
【００３０】
［角速度ベクトルの特徴的パターン］
角速度ベクトルについては、ヨー軸（すなわち鉛直方向の軸）周りの角速度成分には、２歩を１周期とするパターンが現れ、ピッチ軸（すなわち横方向の軸）周りの角速度成分には、１歩を１周期とするパターンが現れる。また、ロール軸（すなわち進行方向の軸）周りの角速度成分には、２歩を１周期とするパターンが現れる。
【００３１】
［進行方向の推定］
前述した特徴が、加速度ベクトルまたは角速度ベクトルについて観測されることが事前に分かっている。このため、この特徴が各軸に現れるように軸決めを行うことで、進行方向を推定することができる。なお、鉛直方向成分の軸決めは、例えば、重力方位べクトルを求めることによって行うことができる。重力方位ベクトルは、加速度センサ、ジャイロセンサ、および地磁気センサ等のセンサデータを用いて測定することができる。
【００３２】
なお、前述の特徴は、加速度微分ベクトルおよび角加速度ベクトルについても観測されるが、これらについては後に詳しく述べる。
【００３３】
（上記構成について）
上記構成によれば、仮進行方向を用いて分解した計測データの成分について、移動動作の特徴を表す所定パターンとの比較を行う。なお、予め定められた座標系としては、任意の座標系を採用することができ、例えば、世界座標系などを採用することができる。世界座標系とは、センサ固有の座標系を全地球的な座標系に変換したものであり、全地球的測地系と称することもある。
【００３４】
成分分解において、上記座標系における鉛直方向成分は、事前に、重力方位べクトルを求めることによって得られる。よって、鉛直軸に直交する平面は、このようにして求めた鉛直方向成分を基準に得ることができる。
【００３５】
上記仮進行方向とは、上記平面上における進行方向を仮に示すものであり、任意に設定することができる。そして、上記構成では、上記平面において仮進行方向の軸と、仮進行方向に直交する軸、すなわち仮横方向の軸とを決定する。
【００３６】
このようにして、計測データを、鉛直方向成分、仮進行方向成分、および仮横方向成分に成分分解する。
【００３７】
また、移動動作の周期性を表すパターンとは、上記例示した移動動作において、実際に、進行方向、横方向に生じる加速度または角速度を計測した場合に現れる周期性を示す特徴的パターンのことである。移動動作の周期性を表すパターンとしては、例えば、歩行動作における上記特徴的パターンが挙げられる。この特徴的パターンとして、事前に移動動作における進行方向および横方向の加速度または角速度を計測して記憶されたものを用いてもよい。
【００３８】
パターンの比較とは、このような周期性を有する波形のパターンを照合したり、パワースペクトラムの特徴点との比較を行ったりすることである。
【００３９】
そして、上記構成によれば、パターンの比較の結果、所定程度以上パターンが合致しているとき、上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力する。
【００４０】
すなわち、仮進行方向成分と、上記特徴的パターンの進行方向成分とのパターン合致、および、仮横方向成分と、上記特徴的パターンの横方向成分とのパターン合致の少なくとも一方が、所定程度以上であれば、所定程度以上パターンが合致していると判定してもよい。
【００４１】
このように、上記構成によれば、仮進行方向成分および仮横方向成分に現れるパターンと、実際の特徴的パターンとのパターンが所定程度以上合致しているか否かに応じて、仮進行方向を、推定した進行方向として出力することができる。上記パターンの合致が所定程度以上である場合、仮進行方向は、実際の進行方向により近いといえる。
【００４２】
この結果、移動体と装置との相対位置が変化しても、移動体の移動動作から進行方向を精度よく推定することができるという効果を奏する。
【００４３】
なお、鉛直方向成分についても、上記パターン比較を行ってもかまわない。
【００４４】
本発明に係る進行方向推定装置では、上記座標系により表された計測データを時間微分する時間微分手段を備え、上記データ取得手段は、上記時間微分手段によって時間微分された上記計測データを取得することが好ましい。
【００４５】
近年、よく用いられるＭＥＭＳ（MicroElectroMechanical System）タイプの加速度センサにおいては、その出力には、ゼロＧオフセット（すなわち、加速度がまったく加わっていない状態でのオフセット出力）が無視できないレベルで存在する。このため、加速度センサの出力を用いる場合、適切に補正する必要があるが、その手順は煩雑である。
【００４６】
さらに、温度などの外的要因によって加速度センサから出力されるオフセット出力の特性が変化する。このため、加速度センサの素の出力を解析対象の特徴量として用いると、そのオフセット出力の影響を補正したり、外的要因による特性変化に対応したりすることは困難が伴う。
【００４７】
ところで、十分に高速にサンプリングされている加速度センサの出力については、姿勢の変化が小さく無視できる場合、時刻ｔと時刻ｔ+Δｔとにおける加速度センサのサンプルの差分データから加速度微分（いわば加加速度）を得ることができる。
【００４８】
ここで、非常に短い間隔でサンプルされている場合、近接する（例えば、時刻ｔと時刻ｔ+Δｔとにおける）加速度センサの出力に含まれるゼロＧオフセット出力は同一とみなせる。このため、その差分データでは、ゼロＧオフセット出力が相殺され、オフセット出力の影響を受けない。
【００４９】
しかも、加速度の時間微分には、基本的に前述の加速度のパターンと同一の周期的な性質を持つパターンが現れる（ただし、位相は９０度ずれている）。
【００５０】
従って、加速度の微分量は解析対象の特徴量として、加速度センサが持つオフセット出力の影響を受けない利点がある。
【００５１】
上記構成によれば、微分された計測データを変換して変換後データを得るので、加速度センサのゼロＧオフセットの影響を減少させることができる。角速度についても同様のことが言える。
【００５２】
本発明に係る進行方向推定装置では、上記成分分解手段により得られた上記仮進行方向成分および上記仮横方向成分について、パワースペクトラムを取得するパワースペクトラム取得手段を備え、上記パターン比較手段は、上記パワースペクトラム取得手段が取得したパワースペクトラムと、上記移動動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表すパワースペクトラムパターンとの比較を行うことが好ましい。
【００５３】
上記構成によれば、移動動作の周期性を表すパワースペクトラムパターンとの比較を行うことで、比較的容易に、前述した移動動作の周期性を表すパターンとの比較を行うことができる。なお、パワースペクトラムは、各軸の成分について、それぞれ１次元高速フーリエ変換を適用することにより得ることができる。
【００５４】
本発明に係る進行方向推定装置では、上記成分分解手段は、各方位について設定した上記仮進行方向にて上記成分分解を行い、上記パターン比較手段は、上記成分分解手段により得られた上記各方位の仮進行方向成分および仮横方向成分について、上記所定のパターンとの比較を行い、上記出力手段は、上記パターン比較手段による比較の結果から、各方位の上記仮進行方向うち、最もよく上記所定のパターンに合致する上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力することが好ましい。
【００５５】
上記構成によれば、平面上の全方位について所定の方位から順に仮値を更新して前述した特徴的なパターンに最も合致しているものを進行方向として選ぶことができる。なお、方位は、任意の分解能にて設定することができる。
【００５６】
本発明に係る進行方向推定装置では、上記座標系により表された計測データに低域通過フィルタを適用する低域通過手段を備え、上記データ取得手段は、上記低域通過手段によって低域通過フィルタを適用された上記計測データを取得することが好ましい。
【００５７】
加速度成分または角速度成分には含まれる高周波のノイズ成分が含まれる場合がある。高周波のノイズ成分の例としては、足が着地したときに発生する振動が引き起こす成分などが挙げられる。
【００５８】
上記構成によれば、成分分解に先立って、変換後データに低域通過フィルタを適用して、上記高周波ノイズ成分を事前に取り除くことができる。これにより、進行方向の推定の精度向上を図ることができる。
【００５９】
本発明に係る進行方向推定装置は、携帯端末において搭載することが好ましい。また、本発明に係る進行方向推定装置は、人との相対位置が絶えず変化しても精度よく進行方向を推定できるため、人の体に固定しないで用いられるような携帯端末にも好ましく適用できる。
【００６０】
携帯端末の例としては、携帯電話機、スマートフォン、ポータブル音楽プレーヤ等が挙げられる。
【００６１】
なお、上記進行方向推定装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各手段として動作させることにより進行方向推定装置をコンピュータにて実現させる制御プログラムおよびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００６２】
本発明に係る進行方向推定装置は、３次元加速度センサまたは３次元角速度センサにおいて計測され、予め定められた座標系により表された計測データを取得するデータ取得手段と、上記データ取得手段が取得した上記計測データを、上記座標系における鉛直方向成分と、当該鉛直方向に直交する方向に設定した仮進行方向成分と、上記仮進行方向および上記鉛直方向に直交する仮横方向成分とに成分分解する成分分解手段と、上記成分分解手段により得られた上記仮進行方向成分および上記仮横方向成分に現れるパターンそれぞれについて、上記移動動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表す所定のパターンとの比較を行うパターン比較手段と、上記パターン比較手段による比較の結果、パターンが所定程度以上に合致しているとき、上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力する出力手段とを備える構成である。
【００６３】
また、本発明に係る進行方向推定方法は、３次元加速度センサまたは３次元角速度センサにおいて計測され、予め定められた座標系により表された計測データを取得するデータ取得ステップと、上記データ取得ステップにおいて取得した上記計測データを、上記座標系における鉛直方向成分と、当該鉛直方向に直交する方向に設定した仮進行方向成分と、上記仮進行方向および上記鉛直方向に直交する仮横方向成分とに成分分解する成分分解ステップと、上記成分分解ステップにより得られた上記仮進行方向成分および上記仮横方向成分に現れるパターンそれぞれについて、上記移動動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表す所定のパターンとの比較を行うパターン比較ステップと、上記パターン比較ステップにおける比較の結果、パターンが所定程度以上に合致しているとき、上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力する出力ステップとを含む方法である。
【００６４】
よって、移動体と装置との相対位置が変化しても、移動体の移動動作から進行方向を精度よく推定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明の一実施形態に係る進行方向推定装置の構成例を示す機能ブロック図である。
【図２】上記進行方向推定装置が備える加速度微分特徴量計算部の構成例について示す図である。
【図３】加速度データの特徴的パターンの例を示すグラフであり、（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）は、それぞれ、人が歩行動作により移動する場合に観測できる、鉛直方向、進行方向、および横方向の加速度を表している。
【図４】加速度を微分した加速度微分データの特徴的パターンを示すグラフであり、（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）は、それぞれ、鉛直方向、進行方向、および横方向の加速度微分の特徴量を表している。
【図５】加速度微分データを１次元高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して得られるパワースペクトラムを示すグラフである。
【図６】仮の進行方向が、実際の進行方向と合致していない場合のパワースペクトラムの例を示すグラフである。
【図７】上記加速度微分特徴量計算部における前処理の流れについて例示するフローチャートである。
【図８】上記進行方向推定装置における進行方向の推定処理の流れについて例示するフローチャートである。
【図９】加速度データにＦＦＴを適用して得られるパワースペクトラムの特徴量を示すグラフである。
【図１０】本発明の他の実施形態に係る進行方向推定装置の構成例を示す機能ブロック図である。
【図１１】角速度データの特徴的パターンの例を示すグラフであり、（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）は、それぞれ、ヨー角速度の成分、ロール角速度、およびピッチ角速度について示している。
【図１２】角速度データを１次元高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して得られるパワースペクトラムを示すグラフである。
【図１３】上記進行方向推定装置が備える角速度特徴量計算部の構成例について示す図である。
【図１４】平面上における歩行者の移動方位角を推定するために推定（トラッキング）する３つのベクトルについて示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００６６】
〔実施形態１〕
本発明の一実施形態について図１〜図９を参照して説明する。まず、図１を参照しながら、進行方向推定装置１０の概略的構成について説明する。図１は、進行方向推定装置１０の構成例を示す機能ブロック図である。
【００６７】
図１に示すように、進行方向推定装置１０は、計測部５０、制御部１００、および記憶部２００を備えている。
【００６８】
進行方向推定装置１０は、移動体（人や物体）に装着または保持されて、該移動体の進行方向を示すパラメータを出力する装置である。具体的には、進行方向推定装置１０は、移動体の運動状態、姿勢の変化等を検出するセンサを備える計測部５０が計測した計測データを用いて、当該移動体の移動の進行方向を推定して出力する。
【００６９】
計測部５０は、より具体的には、角速度センサ（３次元角速度センサ）５１および加速度センサ（３次元加速度センサ）５２を備える構成である。
【００７０】
角速度センサ５１には、３軸の角速度センサを用いている。角速度センサ５１は、計測した角速度をベクトルデータである角速度データωＳとして出力する。なお、角速度センサ５１が出力する角速度データωＳは、センサ座標系により表されている。また、角速度センサ５１は、例示的に、ＭＥＭＳ型のものを用いている。しかしながら、これに限られず角速度センサ５１は水晶型のものなどを用いてもよい。
【００７１】
加速度センサ５２には、３軸の加速度センサを用いている。加速度センサ５２は、計測した加速度をベクトルデータである加速度データＡＳとして出力する。なお、加速度センサ５２が出力する加速度データＡＳは、センサ座標系により表されている。また、加速度センサ５２には、例示的に、ＭＥＭＳ型を用いている。
【００７２】
なお、角速度センサ５１および加速度センサ５２は、十分に高速にサンプリングを行っているものとする。以下、その出力のサンプリング間隔をΔｔと表す。また、計測部５０の構成は、上記に示したものに制限されない。例えば、計測部５０は、地磁気センサをさらに備える構成であってもよい。
【００７３】
以後、角速度センサ５１が出力する角速度データωＳおよび加速度センサ５２が出力する加速度データＡＳをまとめて、計測データとも称する。
【００７４】
制御部１００は、進行方向推定装置１０を統括的に制御するものであり、計測部５０が出力する計測データを用いて移動体の進行方向を推定し、出力する制御を行う。
【００７５】
記憶部２００は、進行方向推定装置１０で使用する各種データを記憶する。
【００７６】
（特徴量データについて）
ここで、図３、図４、および図５を用いて、人が歩行動作により移動する場合に得られる加速度に関する各種データの特徴的パターンについて説明すると次のとおりである。
【００７７】
［加速度データの特徴的パターン］
図３は、加速度データの特徴的パターンの例を示すグラフである。同図の（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）は、それぞれ、人が歩行動作により移動する場合に観測できる、鉛直方向、進行方向、および横方向の加速度を表したグラフである。
【００７８】
加速度の計測により得られる加速度ベクトルについては、次のような特徴的パターンが現れる。まず、図３の（ａ）に示す鉛直方向の成分には１歩を１周期とするパターンが現れ、また、図３の（ｂ）に示す進行方向の成分にも１歩を１周期とするパターンが現れる。そして、図３の（ｃ）に示す横方向（左右方向）には２歩を１周期とするパターンが現れる。
【００７９】
なお、この例においては、加速度成分に含まれる高周波のノイズ成分がローパスフィルタを用いて事前に除去されている。
【００８０】
［加速度微分データの特徴的パターン］
図４は、加速度を微分した加速度微分データの特徴的パターンを示すグラフである。同図の（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）は、それぞれ、図３の（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）に示した加速度データを時間微分して得られる加速度微分データを表したグラフである。
【００８１】
加速度データを時間微分して得られる加速度微分データには、図４の（ａ）〜（ｃ）に示すように、上述の加速度データの特徴的パターンと同様の周期性を有する特徴的パターンが現れる。ただし、図４の（ａ）〜（ｃ）に示すグラフは、図３の（ａ）〜（ｃ）に示すグラフと比べて位相が９０度ずれている。
【００８２】
なお、この例においても、加速度微分成分に含まれる高周波のノイズ成分がローパスフィルタを用いて事前に除去されている。
【００８３】
また、加速度の微分量では、加速度データに含まれる誤差やノイズ成分がわずかであっても増幅されるため、加速度の微分量にはローパスフィルタを適用することが好ましい。
【００８４】
［加速度微分のパワースペクトラム］
図５は、加速度微分データを１次元高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して得られるパワースペクトラムを示すグラフである。
【００８５】
図５に示すように、加速度微分のパワースペクトラムには、次のような特徴的パターンが現れる。まず、点線で示す鉛直方向についてのパワースペクトラムには、２Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ１１が現れる。これは、２Ｈｚが歩行動作の基本的な周波数であることを示している。また、実線で示す進行方向についてのパワースペクトラムについても、２Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ１２が現れる。このように、進行方向についても鉛直方向と同様のピークが現れる。
【００８６】
また、破線で示す横方向についてのパワースペクトラムについては、１Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ１３が現れる。横方向では、ピークが現れる周波数は、鉛直方向（あるいは進行方向）においてピークが現れる周波数の１／２となる。
【００８７】
このように、人が歩行動作により移動するときの加速度微分のパワースペクトラムには、特徴的パターンが現れる。
【００８８】
よって、進行方向を推定するには、仮の進行方向を任意に定めて、加速度微分のパワースペクトラムの周波数のピークを調べて上記特徴的パターンが現れるかどうかを判定すればよい。別の表現をすれば、加速度微分の周波数領域における特徴量を調べて、それが歩行動作における特徴的パターンと合致しているかを判定すればよい。
【００８９】
より具体的にいえば、１Ｈｚ付近および２Ｈｚ付近に周波数のピークが上述のように現れるかどうかを判定すればよい。
【００９０】
仮の進行方向が、実際の進行方向と合致していれば、上記特徴的パターンが現れる。言い換えれば、上記特徴的パターンが、鉛直方向、進行方向、および当該進行方向に直交する横方向の各軸に現れるように軸決めを行えばよい。
【００９１】
なお、図５に示す左右方向についてのパワースペクトラムにおいて、３Ｈｚ付近にも山が存在するが、この山は無視してもかまわない。
【００９２】
これに対して、仮の進行方向が、実際の進行方向と合致していない場合、このような特徴的パターンは現れない。図６を用いて、仮の進行方向が、実際の進行方向と合致していない場合の例を示す。図６は、仮の進行方向が、実際の進行方向と合致していない場合のパワースペクトラムの例を示すグラフである。
【００９３】
図６に示すように、まず、点線で示す鉛直方向についてのパワースペクトラムには、図５の例に見られたように、２Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ１１が現れる。
【００９４】
図６において実線で示す仮の進行方向についてのパワースペクトラムについては、２Ｈｚ付近に一番大きな周波数のピークＰＫ１２２が現れるものの、１Ｈｚ付近にもやや大きな周波数のピークＰＫ１２１が現れている。
【００９５】
また、図６において破線で示す仮の横方向についてのパワースペクトラムについては、１Ｈｚ付近に一番大きな周波数のピークＰＫ１３１が現れるものの、２Ｈｚ付近にもやや大きな周波数のピークＰＫ１３２が現れている。
【００９６】
このように、図６に示す仮の進行方向および仮の横方向のパワースペクトラムでは、図５とは異なり、２つのピークが現れる。これは、仮の進行方向が、実際の進行方向と合致していないため、進行方向のピークと、横方向のピークとが混ざって現れるためである。
【００９７】
なお、鉛直方向についてのパワースペクトラムについては、図５と図６とでさほど相違がないが、これは、鉛直方向は、加速度および角速度等により相当程度に高い精度で推定が可能であるからであり、既知のものとして扱えるからである。
【００９８】
（記憶部）
記憶部２００は、仮値記憶部２０１、パターン記憶部２０２、および合致度記憶部２０３を備える構成である。
【００９９】
仮値記憶部２０１には、仮の進行方向を示す方位を示す仮値が記憶される。仮値は、所定の分解能で分割された方位を示す値により表される。方位は、例示的に、０．５度刻みで分割している。しかしながら、これに限られず、方位は、進行方向を所望の精度で推定するのに要求される分解能で分割されていればよい。
【０１００】
パターン記憶部２０２には、人が歩行動作により移動するときに計測される加速度の微分特徴量について得られるパワースペクトラムのピーク周波数の特徴的パターンが記憶されている。具体的には、ピーク周波数の特徴的パターンは、人の歩行動作における世界座標上での鉛直方向と、鉛直方向に直交する水平面における人の進行方向と、当該水平面において進行方向に直交する横方向とのそれぞれについて記憶されている。
【０１０１】
パターン記憶部２０２には、例えば、図５で示したような、パワースペクトラムのピーク周波数の特徴的パターンが記憶されている。
【０１０２】
このピーク周波数の特徴的パターンは、事前に計測した加速度に基づいて得られたものを、パターン記憶部２０２に記憶しておけばよい。
【０１０３】
合致度記憶部２０３には、進行方向の仮値と、パターンの比較により得られる合致度とが対応付けて記憶される。
【０１０４】
（制御部）
制御部１００は、加速度微分特徴量計算部（データ取得手段）１１０、鉛直／水平面分解部（成分分解手段）１３０、１次元離散フーリエ変換部（パワースペクトラム取得手段）１４０、パターン比較部（パターン比較手段）１５０、仮値更新部１６０、および推定進行方向出力部（出力手段）１７０を備える。
【０１０５】
加速度微分特徴量計算部１１０は、計測部５０が出力する計測データから、加速度微分特徴量ａＷを計算するものである。ここで、加速度微分特徴量計算部１１０の詳細について、図２を用いて説明すると次のとおりである。図２は、加速度微分特徴量計算部１１０のさらに詳しい構成例について示す図である。
【０１０６】
図２に示すように、加速度微分特徴量計算部１１０は、姿勢角トラッキング部１１１、座標系変換部１１２、時間微分部（時間微分手段）１１３、および低域通過フィルタ（低域通過手段）１１４を備えている。
【０１０７】
姿勢角トラッキング部１１１は、姿勢角をトラッキングするものである。姿勢角トラッキング部１１１は、具体的には、角速度センサ５１から出力される角速度データωＳと、加速度センサ５２から出力される加速度データＡＳを用いて、姿勢角を算出する。そして、姿勢角トラッキング部１１１は、算出した姿勢角に基づいて、センサ固有の座標系を世界座標系に変換する回転行列Ｒを生成して出力する。
【０１０８】
ここで、世界座標系としては、例えば、ＮＥＤ（North-East-Down）座標系が挙げられる。なお、変換の対象となる座標系は、世界座標系に限られず、任意の点を基準として設定した座標系であってよい。例えば、センサ固有の座標系を、計測部５０が計測を開始した地点を基準とする座標系に変換してもよい。この場合、重力方向の軸と、真北方向の軸と、これらの軸に直行する軸とからなる座標系への変換を行えばよい。なお、図１４を用いて示したように、真北方向は、地磁気センサ等で検出することが可能である。
【０１０９】
座標系変換部１１２は、姿勢角トラッキング部１１１が出力する回転行列Ｒを、時間微分部１１３が出力する加速度微分データＡＳ´に適用し、センサ固有の座標系を世界座標系に変換する。座標系変換部１１２は、世界座標系に変換された加速度微分データＡＷ´を出力する。
【０１１０】
時間微分部１１３は、加速度センサ５２から出力される加速度データＡＳを時間微分した加速度微分データＡＳ´を出力する。時間微分部１１３は、具体的には、時刻ｔにおける加速度データと、時刻（ｔ+Δｔ）における加速度データとの差分を計算することで、加速度微分データＡＳ´（加加速度）を得ることができる。
【０１１１】
低域通過フィルタ１１４は、世界座標系に変換された加速度微分データＡＷ´の高周波成分を除去した加速度微分特徴量ａＷ´を出力する。なお、低域通過フィルタ１１４は、例えば、ＦＩＲ（Finite Impulse Response）型のフィルタによって実現可能である。
【０１１２】
再び図１に戻り、残りの各部について説明する。
【０１１３】
鉛直／水平面分解部１３０は、加速度微分特徴量ａＷ´を鉛直方向成分と、仮進行方向成分と、仮横方向成分とに成分分解するものである。鉛直／水平面分解部１３０は、具体的には、次のようにして上記成分分解を行う。
【０１１４】
まず、鉛直／水平面分解部１３０は、計測部５０から出力される加速度データＡＳおよび角速度データωＳなどを用いて、重力方位ベクトルを算出する。そして、鉛直／水平面分解部１３０は、重力方位ベクトルを用いて、鉛直方向軸を決定し、加速度微分特徴量ａＷ´を鉛直方向軸に従って成分分解して鉛直方向成分を得る。
【０１１５】
また、鉛直／水平面分解部１３０は、仮値記憶部２０１から仮値を取得して、取得した仮値に基づいて、加速度微分特徴量ａＷ´の鉛直方向に直交する水平面についてさらに成分分解を行う。
【０１１６】
すなわち、鉛直／水平面分解部１３０は、水平面について、加速度微分特徴量ａＷ´を、仮値が示す仮進行方向成分と、当該仮進行方向成分に直交する仮横方向成分とに成分分解する。
【０１１７】
これは、別の表現をすれば、鉛直／水平面分解部１３０は、鉛直方向軸に直交する仮進行方向軸と、鉛直軸および仮進行方向軸に直交する仮横方向軸とを決定し、加速度微分特徴量ａＷ´を、上記仮進行方向軸と、上記仮横方向軸とにマッピングするといえる。
【０１１８】
このようにして、鉛直／水平面分解部１３０は、鉛直方向軸（Ｚ軸）、仮進行方向軸（Ｘ軸）、および仮横方向軸（Ｙ軸）を決定し、それぞれの軸に従い、加速度微分特徴量ａＷ´を、鉛直方向成分ａｚ´、仮進行方向成分ａｘ´、および仮横方向成分ａｙ´に成分分解して、それぞれ出力する。
【０１１９】
１次元離散フーリエ変換部１４０は、分解された各軸について、ＦＦＴを適用する。１次元離散フーリエ変換部１４０は、より詳細には、鉛直軸処理部１４１、水平面Ｘ軸処理部１４２、および水平面Ｙ軸処理部１４３を備えている。
【０１２０】
鉛直軸処理部１４１、水平面Ｘ軸処理部１４２、および水平面Ｙ軸処理部１４３は、それぞれ、鉛直方向成分ａｚ´、仮進行方向成分ａｘ´、および仮横方向成分ａｙ´に対してＦＦＴを適用する。
【０１２１】
なお、１次元離散フーリエ変換部１４０における１次元ＦＦＴの時間窓の長さは、たとえば、歩行動作が４、５歩程度収まる範囲にすることが好ましい。よって、時間窓の長さは、例えば、５．１２秒程度に設定することが好ましい。
【０１２２】
鉛直軸処理部１４１、水平面Ｘ軸処理部１４２、および水平面Ｙ軸処理部１４３は、ＦＦＴを適用した結果、Ｚ軸、水平Ｘ軸、および水平Ｙ軸について、それぞれ、鉛直方向パワースペクトラムＰ（ａｚ´）、仮進行方向パワースペクトラムＰ（ａｘ´）、および仮横方向パワースペクトラムＰ（ａｙ´）を出力する。
【０１２３】
パターン比較部１５０は、各方向のパワースペクトラムについて、予め定められたピーク周波数の特徴的パターンとの比較を行う。
【０１２４】
より具体的には、パターン比較部１５０は、鉛直方向パワースペクトラムＰ（ａｚ´）、仮進行方向パワースペクトラムＰ（ａｘ´）、および仮横方向パワースペクトラムＰ（ａｙ´）を、パターン記憶部２０２に記憶されるパワースペクトラムのピーク周波数の特徴的パターンとそれぞれ比較する。
【０１２５】
また、パターン比較部１５０は、上記比較の結果、各方向の成分について、パワースペクトラムのピーク周波数の特徴的パターンとの合致度を計算する。この計算の詳細については、後述する。
【０１２６】
そして、パターン比較部１５０は、計算した合致度を、進行方向の仮値に対応付けて、合致度記憶部２０３に記憶する。
【０１２７】
パターン比較部１５０は、０度から、０．５度刻みで、１８０度までの３６０方位について上記比較を行う。
【０１２８】
仮値更新部１６０は、仮値記憶部２０１に記憶されている進行方向の仮値を補正して、補正後の仮値により進行方向の推定を行うよう制御する。すなわち、パターン比較部１５０における比較が終了すると、仮値更新部１６０は、現在の仮値に０．５度を加えた後、再度、成分分解を行うよう鉛直／水平面分解部１３０に指示する。
【０１２９】
仮値更新部１６０は、例示的に、０度から、０．５度刻みで、１８０度まで、仮値を更新していくものとしている。すなわち、仮値更新部１６０は、３６０方位について順に仮の進行方向を設定する。
【０１３０】
推定進行方向出力部１７０は、すべての方位について比較が終了したときに、合致度記憶部２０３に記憶されている各方位と、合致度との組を参照して、最も合致度が高い方位を推定した進行方向として出力する。
【０１３１】
（処理の流れ）
以下において、図７および図８を用いて、進行方向推定装置１０が実行する処理の流れについて説明する。
【０１３２】
まず、図７を用いて、加速度微分特徴量計算部１１０における処理の流れについて説明する。図７は、加速度微分特徴量計算部１１０における前処理の流れについて例示するフローチャートである。
【０１３３】
図７に示すように、まず、加速度微分特徴量計算部１１０が、加速度センサからセンサデータ（加速度データ）を取得する（Ｓ１１）。
【０１３４】
続いて、時間微分部１１３が、センサデータの時間微分を計算する（Ｓ１２）。続いて座標系変換部１１２が、センサデータの時間微分を世界座標系に座標変換する（Ｓ１３）。続いて、低域通過フィルタ１１４が座標変換されたセンサデータに低域通過フィルタを適用する（Ｓ１４）。
【０１３５】
加速度微分特徴量計算部１１０は、このようにして得られた低域通過フィルタ適用後データを出力する（Ｓ１５）。
【０１３６】
次に、図８を用いて、進行方向推定装置１０における進行方向の推定処理の流れについて説明する。図８は、進行方向推定装置１０における進行方向の推定処理の流れについて例示するフローチャートである。
【０１３７】
図８に示すように、まず、鉛直／水平面分解部１３０が、加速度微分特徴量を取得する（Ｓ２１）。続いて、鉛直／水平面分解部１３０が、進行方向の仮値に基づいて加速度微分特徴量を鉛直軸と、水平面（２軸）に分解する（Ｓ２２）。
【０１３８】
続いて、１次元離散フーリエ変換部１４０が、各軸成分について１次元離散フーリエ変換を適用する（Ｓ２３）。
【０１３９】
続いて、パターン比較部１５０が、ピーク周波数と歩行動作の特徴的パターンとを比較して合致度を計算する（Ｓ２４）。
【０１４０】
ここで、仮値を最後まで更新していない場合（Ｓ２５においてＮＯ）、仮値更新部１６０が、進行方向の仮値を更新する（Ｓ２６）。一方、仮値を最後まで更新している場合（Ｓ２５においてＹＥＳ）、推定進行方向出力部１７０が、最も合致度が高い仮値を推定した進行方向として出力する（Ｓ２７）。
【０１４１】
（作用・効果）
以上のように、進行方向推定装置１０は、自装置に保持されるセンサの計測データを用いて、自装置が人の歩行動作に伴って移動するときの進行方向を推定する進行方向推定装置１０であって、上記センサである加速度センサ５２において計測され、時間微分された後、世界座標系に変換され、低域通過フィルタが適用された加速度微分特徴量ａＷ´を出力する加速度微分特徴量計算部１１０と、加速度微分特徴量ａＷ´を、上記世界座標系における鉛直方向成分と、当該鉛直方向に直交する方向に設定した仮進行方向成分と、上記仮進行方向および上記鉛直方向に直交する仮横方向成分とに成分分解する鉛直／水平面分解部１３０と、仮進行方向成分および仮横方向成分に現れるパターンそれぞれについて、上記歩行動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表す特徴的パターンとの比較を行うパターン比較部１５０と、仮値を更新して比較した結果、最も合致度が高い仮値を、推定した進行方向として出力する推定進行方向出力部１７０とを備える構成である。
【０１４２】
上記構成により、人と自装置との相対位置が変化しても、人の歩行動作から上記世界座標系における進行方向を精度よく推定することができるという効果を奏する。また、図１４に示したように、地磁気センサ等で水平基準方位（真北方向）を検出することで、水平基準方位に対する進行方位についての方位角を好適に求めることができる。
【０１４３】
また、時間微分部１１３は、世界座標系の加速度データではなく、センサ座標系の加速度データを微分しているので、ノイズの低減に効果がある。
【０１４４】
また、加速度センサ５２は、ＭＥＭＳ型を採用しているので、その出力には、ゼロＧオフセット出力の影響が無視できないレベルで存在する。
【０１４５】
ここで、時間微分部１１３は、時刻ｔにおける加速度データと、時刻（ｔ+Δｔ）における加速度データとの差分を計算することで、加速度微分データＡＳ´を出力することとしている。また、Δｔは、非常に短い間隔であるので、加速度センサ５２の出力に含まれるゼロＧオフセット出力は同一とみなせる。よって、その差分データである加速度微分データＡＳ´ではゼロＧオフセット出力が相殺されているので、その影響が低減されている。
【０１４６】
（変形例）
以下において、進行方向推定装置１０の変形例について説明する。
【０１４７】
［時間微分の省略］
以上の説明では、加速度微分特徴量計算部１１０が時間微分部１１３を備える構成としたが、時間微分部１１３を省略した構成とすることも可能である。
【０１４８】
すなわち、加速度センサ５２が出力する加速度データＡＳを座標系変換部１１２にて座標変換し、さらに低域通過フィルタ１１４によるフィルタ処理を適用してもよい。
【０１４９】
そして、このようにして得られた加速度特徴量に対して、鉛直／水平面分解部１３０による成分分解および１次元離散フーリエ変換部１４０によるＦＦＴを行う構成とすることも可能である。
【０１５０】
図９に、加速度データにＦＦＴを適用して得られるパワースペクトラムの特徴量を示す。図９に示すように、加速度のパワースペクトラムには、図５に示したものと同様の特徴的パターンが現れる。
【０１５１】
より具体的に説明すると、まず、点線で示す鉛直方向についてのパワースペクトラムには、２Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ２１が現れる。また、実線で示す進行方向についてのパワースペクトラムについても、２Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ２２が現れる。
【０１５２】
そして、破線で示す横方向についてのパワースペクトラムについては、１Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ２３が現れる。
【０１５３】
［低域通過フィルタについて］
以上の説明では、加速度微分特徴量計算部１１０が低域通過フィルタ１１４を備える構成としたが、低域通過フィルタ１１４を省略した構成とすることも可能である。
【０１５４】
例えば、加速度センサ５２の計測精度が十分であり、高周波成分を除去するまでもない場合や、加速度センサ５２が低域通過フィルタを備えている場合などに、このような構成とすることが考えられる。
【０１５５】
また、低域通過フィルタ１１４は、時間微分部１１３と、座標系変換部１１２との間に設けてもよい。
【０１５６】
なお、上記“時間微分部の省略”の変形例および“低域通過フィルタについて”の変形例を両方同時に採用することも可能である。
【０１５７】
［仮値の更新について］
仮値更新部１６０は、０度から、０．５度刻みで、１８０度まで、総計３６０方位について仮値を設定する構成としたが、これに限られない。例えば、仮値更新部１６０が設定する仮値の初期値は、任意に設定できる。また、進行方向推定装置１０が携帯電話に搭載される場合であって、なおかつ人の手に保持されている状態であれば、進行方向の候補はおおよそ予測できる。よって、仮値更新部１６０は、ある程度予測された進行方向の候補について仮値を更新してもよい。
【０１５８】
［パターン比較］
パターン比較部１５０は、ＦＦＴ後の各軸のパワースペクトラムパターンと、パターン記憶部２０２に記憶される特徴的パターンとの比較を行う構成とした。しかしながら、これに限られず、例えば次のようにパターン判定してもよい。すなわち、パターン比較部１５０が、１Ｈｚにおける強度値（Power）と、２Ｈｚにおける強度値との比が、所定の閾値以上であるか否かを判定してもよい。また、パターン比較部１５０が、１Ｈｚにおける強度値と、２Ｈｚにおける強度値との差が、所定の閾値以上であるか否かを判定してもよい。
【０１５９】
〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について図１０〜１３を参照して説明する。なお、説明の便宜上、前記実施の形態１にて説明した図面と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
【０１６０】
図１０に示す進行方向推定装置１０Ａは、角速度特徴量に基づく進行方向の推定を行う。
【０１６１】
（特徴量データについて）
ここで、進行方向推定装置１０Ａの具体的な構成について説明する前に、図１１および図１２を用いて、人が歩行動作により移動する場合に得られる加速度に関する各種データの特徴的パターンについて説明すると次のとおりである。
【０１６２】
［角速度データの特徴的パターン］
図１１は、角速度データの特徴的パターンの例を示すグラフである。同図の（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）は、それぞれ、人が歩行動作により移動する場合に観測できる、ヨー軸（すなわち鉛直方向の軸）周り、ロール軸（すなわち進行方向の軸）周り、およびピッチ軸（すなわち横方向の軸）周りの角速度を表したグラフである。
【０１６３】
角速度の計測により得られる角速度ベクトルについては、次のような特徴的パターンが現れる。まず、図１１の（ａ）に示すヨー角速度の成分には、２歩を１周期とするパターンが現れる。また、図１１の（ｂ）に示すロール角速度の成分には、２歩を１周期とするパターンが現れる。そして、図１１の（ｃ）に示すピッチ角速度の成分には、１歩を１周期とするパターンが現れる。
【０１６４】
なお、この例においては、角速度成分に含まれる高周波のノイズ成分がローパスフィルタを用いて事前に除去されている。
【０１６５】
［角速度のパワースペクトラム］
図１２は、角速度データを１次元高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して得られるパワースペクトラムを示すグラフである。
【０１６６】
図１２に示すように、角速度のパワースペクトラムには、次のような特徴的パターンが現れる。まず、点線で示すヨー角速度についてのパワースペクトラムには、１Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ３１が現れる。
【０１６７】
また、実線で示すロール角速度についてのパワースペクトラムについても、１Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ３２が現れる。
【０１６８】
また、破線で示すピッチ角速度についてのパワースペクトラムについては、２Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ３３が現れる。
【０１６９】
このように、人が歩行動作により移動するときの角速度のパワースペクトラムには、特徴的パターンが現れる。
【０１７０】
よって、進行方向を推定するには、仮の進行方向を任意に定めて、角速度微分のパワースペクトラムの周波数のピークを調べて上記特徴的パターンが現れるかどうかを判定すればよい。これは、以上で説明した加速度微分のパワースペクトラムの場合と同様である。
【０１７１】
（構成例）
次に、図１０を参照しながら、進行方向推定装置１０Ａの構成について説明する。図１０は、進行方向推定装置１０Ａの構成例を示す機能ブロック図である。
【０１７２】
図１に示した進行方向推定装置１０と、図１０に示す進行方向推定装置１０Ａとの相違点について説明すると次のとおりである。
【０１７３】
進行方向推定装置１０Ａは、図１に示した進行方向推定装置１０において、加速度微分特徴量計算部１１０、鉛直／水平面分解部１３０、１次元離散フーリエ変換部１４０、およびパターン比較部１５０を、それぞれ、角速度特徴量計算部（データ取得手段）１２０、鉛直／水平面分解部（成分分解手段）１３０Ａに変更し、１次元離散フーリエ変換部（パワースペクトラム取得手段）１４０Ａ、およびパターン比較部（パターン比較手段）１５０Ａに変更した構成である。
【０１７４】
（相違点について）
上記相違点について説明すると次のとおりである。
【０１７５】
角速度特徴量計算部１２０は、計測部５０が出力する計測データから、角速度特徴量ωＷｂを計算するものである。ここで、角速度特徴量計算部１２０の詳細について、図１３を用いて説明すると次のとおりである。図１３は、角速度特徴量計算部１２０のさらに詳しい構成例について示す図である。
【０１７６】
図１３に示すように、角速度特徴量計算部１２０は、図２に示した加速度微分特徴量計算部１１０において、座標系変換部１１２を、座標系変換部１２１に変更し、時間微分部１１３を取り除いたものである。
【０１７７】
座標系変換部１２１は、姿勢角トラッキング部１１１が出力する回転行列Ｒを、角速度センサ５１が出力する角速度データωＳに適用し、センサ固有の座標系を世界座標系に変換する。座標系変換部１２１は、世界座標系に変換された角速度データωＷａを出力する。
【０１７８】
なお、低域通過フィルタは、角速度データωＷａの高周波成分を除去した角速度特徴量ωＷｂを出力するよう設計変更している。
【０１７９】
再び図１０に戻り、残りの各部について説明する。
【０１８０】
鉛直／水平面分解部１３０Ａは、仮値記憶部２０１から仮値を取得して、取得した仮値仮値を仮ロール軸とし、角速度特徴量ωＷｂをヨー軸、仮ロール軸、仮ピッチ軸にマッピングする。
【０１８１】
そして、鉛直／水平面分解部１３０Ａは、ヨー軸（Ｚ軸）、仮ロール軸（Ｘ軸）、および仮ピッチ軸（Ｙ軸）を決定し、それぞれの軸に従い、加速度微分特徴量ａＷ´を、ヨー角速度成分ωｚ、仮ロール角速度成分ωｘ、および仮ピッチ角速度成分ωｙに成分分解して、それぞれ出力する。
【０１８２】
１次元離散フーリエ変換部１４０Ａは、分解された各軸について、ＦＦＴを適用する。１次元離散フーリエ変換部１４０Ａは、より詳細には、ヨー軸処理部１４１Ａ、ロール軸処理部１４２Ａ、およびピッチ軸処理部１４３Ａを備えている。
【０１８３】
ヨー軸処理部１４１Ａ、ロール軸処理部１４２Ａ、およびピッチ軸処理部１４３Ａは、それぞれ、ヨー角速度成分ωｚ、仮ロール角速度成分ωｘ、および仮ピッチ角速度成分ωｙに対してＦＦＴを適用する。
【０１８４】
そして、ヨー軸処理部１４１Ａ、ロール軸処理部１４２Ａ、およびピッチ軸処理部１４３Ａは、ＦＦＴを適用した結果、Ｚ軸、水平Ｘ軸、および水平Ｙ軸について、それぞれ、ヨー角速度成分パワースペクトラムＰ（ωｚ）、仮ロール角速度成分パワースペクトラムＰ（ωｘ）、および仮ピッチ角速度成分パワースペクトラムＰ（ωｙ）を出力する。
【０１８５】
パターン比較部１５０Ａは、各角速度成分のパワースペクトラムについて、予め定められた上述のピーク周波数の特徴的パターンとの比較を行う。
【０１８６】
（変形例）
以下において、進行方向推定装置１０Ａの変形例について説明する。
【０１８７】
［時間微分部の追加］
角速度特徴量計算部１２０において、角速度センサ５１と、座標系変換部１２１との間に時間微分部を設ける構成としてもよい。
【０１８８】
すなわち、上述した加速度の場合と同様に角速度の時間微分（角加速度）を特徴量として用いても良い。この場合、角速度のデータに対して位相が９０度ずれる点は留意すべきである。
【０１８９】
［出力補正部の追加］
角速度センサ５１にＭＥＭＳ型もしくは水晶型のものを採用する場合、その出力には加速度センサ５２の出力と同様にヌルオフセット出力が存在する。しかしながら、そもそもＰＤＲにおける姿勢角推定処理では、姿勢角推定の精度を向上させるために、事前に角速度センサのオフセットを十分に補正して除去することが想定される。つまり、角速度センサの角速度データを補正する出力補正部（不図示）を設けることが考えられる。
【０１９０】
このため、出力補正部により角速度センサの出力を補正した補正後データを用いれば、時間微分を行わなくてもオフセットの影響をそれほど受けない可能性もある。出力補正部を設ける場合、温度センサを内蔵もしくは外付けしておき、温度に基づいて出力補正部がヌルオフセット出力を推定して補正する構成が考えられる。
【０１９１】
（その他の構成例）
最後に、上述した進行方向推定装置１０、１０Ａの各ブロックは、集積回路（ＩＣチップ）上に形成された論理回路によってハードウェア的に実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェア的に実現してもよい。
【０１９２】
後者の場合、上記各装置は、各機能を実現するプログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである上記各装置の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記各装置に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
【０１９３】
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ類、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ／ブルーレイディスク（登録商標）等の光ディスクを含むディスク類、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード類、マスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ類、あるいはＰＬＤ（Programmable logic device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の論理回路類などを用いることができる。
【０１９４】
また、上記各装置を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークは、プログラムコードを伝送可能であればよく、特に限定されない。例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（Virtual Private Network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、この通信ネットワークを構成する伝送媒体も、プログラムコードを伝送可能な媒体であればよく、特定の構成または種類のものに限定されない。例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１無線、ＨＤＲ（High Data Rate）、ＮＦＣ（Near Field Communication）、ＤＬＮＡ（Digital Living Network Alliance）、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１９５】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【０１９６】
例えば、進行方向推定装置１０、１０Ａを携帯電話機等の携帯端末に搭載してもよい。携帯端末のように、人と端末との相対位置が絶えず変化する可能性がある場合においても、進行方向を精度よく推定することができ、進行方向についての方位角を好適に求めることができる。
【０１９７】
また、推定した進行方向の時系列データを記憶して、人が歩行動作により移動した履歴をとることもできる。例えば、ＧＯＴ（Graphical Order Terminal）等の発注端末に適用した場合、推定方向の履歴をとることにより、店舗で働く従業員の動きや導線を把握することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１９８】
本発明によれば、歩行により移動する人の移動方位を高精度に推定することができるので、地図上で人の現在地を表示するナビゲーション装置等にも好適に適用することができる。
【符号の説明】
【０１９９】
１０、１０Ａ 進行方向推定装置
５０ 計測部
５１ 角速度センサ（３次元角速度センサ）
５２ 加速度センサ（３次元加速度センサ）
１００ 制御部
１１０ 加速度微分特徴量計算部（データ取得手段）
１１１ 姿勢角トラッキング部
１１２ 座標系変換部
１１３ 時間微分部（時間微分手段）
１１４ 低域通過フィルタ（低域通過手段）
１２０ 角速度特徴量計算部（データ取得手段）
１２１ 座標系変換部
１３０、１３０Ａ 鉛直／水平面分解部（成分分解手段）
１４０ １次元離散フーリエ変換部（パワースペクトラム取得手段）
１４１ 鉛直軸処理部
１４２ 水平面Ｘ軸処理部
１４３ 水平面Ｙ軸処理部
１４０Ａ １次元離散フーリエ変換部（パワースペクトラム取得手段）
１４１Ａ ヨー軸処理部
１４２Ａ ロール軸処理部
１４３Ａ ピッチ軸処理部
１５０、１５０Ａ パターン比較部（パターン比較手段）
１６０ 仮値更新部
１７０ 推定進行方向出力部（出力手段）
２００ 記憶部
２０１ 仮値記憶部
２０２ パターン記憶部
２０３ 合致度記憶部
【技術分野】
【０００１】
本発明は移動体の進行方向を推定する進行方向推定装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
人の腰部やつま先などに装着する端末や、人が自由姿勢で保持する端末等に内蔵された自蔵センサ（加速度・ジャイロ・磁気・温度・気圧センサなど）を用いて、歩行者としての人の歩行動作に特化して、その位置・方位を計測する技術を歩行者デッドレコニング（ＰＤＲ＝Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ Ｄｅａｄ Ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ）と呼び、従来からよく研究されている（非特許文献１）。
【０００３】
歩行者はほとんどの場合に平面上を歩行して移動するという制約条件を受ける。ＰＤＲでは、このような制約条件を勘案して、歩行者の位置・方位を計測する。このため、ＰＤＲには、大きく分けて、以下の二つの要素技術が含まれる。
【０００４】
すなわち、（ｉ）平面上における歩行者の移動方位角の推定を行う技術と、（ii）その歩幅（歩行速度）の推定を行う技術との２つである。本発明は、上記（ｉ）の移動方位角の推定を行う技術に関する。なお、上記（ii）の歩幅（歩行速度）推定の技術は、例えば、特許文献１に開示されている。
【０００５】
さて、上記（ｉ）では、図１４に示す３つのベクトルについて推定（トラッキング）を行うことにより、平面上における歩行者の移動方位角の推定を行う。すなわち、
（１）センサ座標系における重力方位ベクトル５０１
（２）センサ座標系における水平基準方位ベクトル５０２（例えば、真北方位）
（３）センサ座標系における進行方位ベクトル５０３
の３つである。
【０００６】
上記（１）〜（３）のベクトルについて推定（トラッキング）を行うことによって、水平基準方位に対する進行方位のなす角（＝方位角５０４）の推定がなされ、平面上における歩行者の移動方位角の推定を行うことができる。
【０００７】
上記（１）〜（３）のベクトルを推定（トラッキング）する手法について説明すると以下のとおりである。
【０００８】
まず、上記（１）の重力方位ベクトル５０１については、次のようにして推定等を行うことができる。重力方位ベクトル５０１は基本的に重力加速度ベクトルと同一方向である。よって、加速度センサと角速度センサの出力とその信号処理の組み合わせにより、カルマンフィルタなどの枠組みを用いて、重力方位のトラッキングを実現可能である。
【０００９】
例えば、非特許文献１には重力方位ベクトル５０１のトラッキングを行う具体的手法が開示されている。また、重力方位ベクトル５０１のトラッキングにおいて、磁気を用いる手法も知られている。
【００１０】
次に、上記（２）の水平基準方位ベクトル５０２については、磁気センサによって観測可能な地磁気ベクトルの水平分力を偏角補正することによって、原理的には真北方位を推定することが可能である。また、こうしたトラッキングは、加速度・角速度・磁気センサの出力とその信号処理を組み合わせることで実現可能である。例えば、非特許文献１には水平基準方位ベクトル５０２のトラッキングの具体的な手法について示されている。
【００１１】
次に、上記（３）の進行方位ベクトル５０３についていえば、センシング手段（例えば、 加速度・角速度・温度・磁気センサ）が歩行者の腰部等に固定して装着されている場合と、そうでない場合とで考慮すべきことが異なる。
【００１２】
センシング手段と歩行者との姿勢の関係が固定である場合、そのセンシング手段と歩行者との姿勢の関係が固定されているため、その進行方向は概ね既知となる。よって、この場合、進行方位ベクトル５０３のトラッキングを行わなくてもすむ。
【００１３】
一方、センシング手段と歩行者との姿勢の関係が固定でない場合、歩行者との進行方向を既知のパラメータとして取り扱うことができなくなるので、歩行者の進行方向を求めることが技術的な課題となる。このような場合の例としては、センシング手段を備えるスマートフォンや携帯端末等が、利用者によって任意の姿勢・位置で保持されている場合、あるいは、ポケットや鞄の中に入れられた状態で持ち運ばれる場合などが挙げられる。
【００１４】
そこで、従来、上記の技術的課題に対し種々の提案がなされてきた（特許文献２〜４）。
【００１５】
例えば、特許文献２には、概ね姿勢固定で歩行する場合や、端末をスイングさせた場合において、加速度から歩行者の進行方向を計測する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１６】
【特許文献１】特開２００５−１１４５３７号公報（２００５年４月２８日公開）
【特許文献２】国際公開第２００６／１０４１４０号明細書（２００６年１０月５日）
【特許文献３】特開２００３−３０２４１９号公報（２００３年１０月２４日公開）
【特許文献４】特開２００８―１１６３１５号公報（２００８年５月２２日公開）
【非特許文献】
【００１７】
【非特許文献１】興梠正克、大隈隆史、蔵田武志、「歩行者ナビのための自蔵センサモジュールを用いた屋内測位システムとその評価」、シンポジウム「モバイル０８」予稿集、2008、pp151-156
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
しかしながら、上記従来技術においては、移動体と装置との相対位置が変化した場合において、最適な進行方向を推定することができない場合があった。
【００１９】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、移動体と装置との相対位置が変化しても、移動体の移動動作から進行方位を精度よく推定することができる進行方向推定装置等を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
上記課題を解決するために、本発明に係る進行方向推定装置は、移動体の運動状態を計測するセンサの計測データを用いて、移動体が一定の移動動作により移動するときの進行方向を推定する進行方向推定装置において、上記センサである３次元加速度センサまたは３次元角速度センサにおいて計測され、予め定められた座標系により表された計測データを取得するデータ取得手段と、上記データ取得手段が取得した上記計測データを、上記座標系における鉛直方向成分と、当該鉛直方向に直交する方向に設定した仮進行方向成分と、上記仮進行方向および上記鉛直方向に直交する仮横方向成分とに成分分解する成分分解手段と、上記成分分解手段により得られた上記仮進行方向成分および上記仮横方向成分に現れるパターンそれぞれについて、上記移動動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表す所定のパターンとの比較を行うパターン比較手段と、上記パターン比較手段による比較の結果、パターンが所定程度以上に合致しているとき、上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【００２１】
また、上記課題を解決するために、本発明に係る進行方向推定方法は、移動体の運動状態を計測するセンサの計測データを用いて、移動体が一定の移動動作により移動するときの進行方向を推定する進行方向推定方法において、上記センサである３次元加速度センサまたは３次元角速度センサにおいて計測され、予め定められた座標系により表された計測データを取得するデータ取得ステップと、上記データ取得ステップにおいて取得した上記計測データを、上記座標系における鉛直方向成分と、当該鉛直方向に直交する方向に設定した仮進行方向成分と、上記仮進行方向および上記鉛直方向に直交する仮横方向成分とに成分分解する成分分解ステップと、上記成分分解ステップにより得られた上記仮進行方向成分および上記仮横方向成分に現れるパターンそれぞれについて、上記移動動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表す所定のパターンとの比較を行うパターン比較ステップと、上記パターン比較ステップにおける比較の結果、パターンが所定程度以上に合致しているとき、上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力する出力ステップとを含むことを特徴とする。
【００２２】
上記構成から導かれる作用・効果について述べる前に、本発明に適用される一般的概念のフレームワークについて説明する。
【００２３】
（理論的なフレームワーク）
移動体の移動動作の運動パターンには、再現性および周期性が現れる場合がある。移動動作とは、例えば、人が両足で移動するときの動作のことをいう。人が移動するときの動作の例としては、平地を小走りする、歩行する、あるいは斜面や階段を上る、といった動作などが挙げられる。
【００２４】
また、人間の歩行動作は高度に統制された再現性の高い運動であり、人（歩行者）の重心にかかる運動のパターンは再現性と周期性の高いものである。このため、人の歩行時には、その重心にかかる加速度ベクトルと角速度ベクトルには、特徴的な周期性の高いパターンが現れる。
【００２５】
また、携帯電話やスマートフォン等に内蔵されたセンサが人の手に保持された場合や、衣服のポケットや手提げカバンなどに入れられた場合であっても、基本的にはその重心の運動が伝達されるため、同様の運動が観測される傾向がある。つまり、移動体の重心の運動が、進行方向推定装置を搭載する携帯電話等にも伝達される。
【００２６】
よって、移動体の移動動作に特徴的なパターンを、移動体にかかる加速度または角速度を示す加速度ベクトルまたは角速度ベクトルを解析することで、移動体の進行方向を予測することができる。
【００２７】
以下、歩行動作時における加速度ベクトル、および、角速度ベクトルについての特徴的パターンについて説明する。
【００２８】
［加速度ベクトルの特徴的パターン］
加速度ベクトルについては、その鉛直方向の成分には１歩を１周期とするパターンが現れ、進行方向の成分にも１歩を１周期とするパターンが現れる。また、左右方向の成分には２歩を１周期とするパターンが現れる。
【００２９】
また、このような波形をフーリエ変換して得られるパワースペクトラムにも、このような特徴点が現れる。
【００３０】
［角速度ベクトルの特徴的パターン］
角速度ベクトルについては、ヨー軸（すなわち鉛直方向の軸）周りの角速度成分には、２歩を１周期とするパターンが現れ、ピッチ軸（すなわち横方向の軸）周りの角速度成分には、１歩を１周期とするパターンが現れる。また、ロール軸（すなわち進行方向の軸）周りの角速度成分には、２歩を１周期とするパターンが現れる。
【００３１】
［進行方向の推定］
前述した特徴が、加速度ベクトルまたは角速度ベクトルについて観測されることが事前に分かっている。このため、この特徴が各軸に現れるように軸決めを行うことで、進行方向を推定することができる。なお、鉛直方向成分の軸決めは、例えば、重力方位べクトルを求めることによって行うことができる。重力方位ベクトルは、加速度センサ、ジャイロセンサ、および地磁気センサ等のセンサデータを用いて測定することができる。
【００３２】
なお、前述の特徴は、加速度微分ベクトルおよび角加速度ベクトルについても観測されるが、これらについては後に詳しく述べる。
【００３３】
（上記構成について）
上記構成によれば、仮進行方向を用いて分解した計測データの成分について、移動動作の特徴を表す所定パターンとの比較を行う。なお、予め定められた座標系としては、任意の座標系を採用することができ、例えば、世界座標系などを採用することができる。世界座標系とは、センサ固有の座標系を全地球的な座標系に変換したものであり、全地球的測地系と称することもある。
【００３４】
成分分解において、上記座標系における鉛直方向成分は、事前に、重力方位べクトルを求めることによって得られる。よって、鉛直軸に直交する平面は、このようにして求めた鉛直方向成分を基準に得ることができる。
【００３５】
上記仮進行方向とは、上記平面上における進行方向を仮に示すものであり、任意に設定することができる。そして、上記構成では、上記平面において仮進行方向の軸と、仮進行方向に直交する軸、すなわち仮横方向の軸とを決定する。
【００３６】
このようにして、計測データを、鉛直方向成分、仮進行方向成分、および仮横方向成分に成分分解する。
【００３７】
また、移動動作の周期性を表すパターンとは、上記例示した移動動作において、実際に、進行方向、横方向に生じる加速度または角速度を計測した場合に現れる周期性を示す特徴的パターンのことである。移動動作の周期性を表すパターンとしては、例えば、歩行動作における上記特徴的パターンが挙げられる。この特徴的パターンとして、事前に移動動作における進行方向および横方向の加速度または角速度を計測して記憶されたものを用いてもよい。
【００３８】
パターンの比較とは、このような周期性を有する波形のパターンを照合したり、パワースペクトラムの特徴点との比較を行ったりすることである。
【００３９】
そして、上記構成によれば、パターンの比較の結果、所定程度以上パターンが合致しているとき、上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力する。
【００４０】
すなわち、仮進行方向成分と、上記特徴的パターンの進行方向成分とのパターン合致、および、仮横方向成分と、上記特徴的パターンの横方向成分とのパターン合致の少なくとも一方が、所定程度以上であれば、所定程度以上パターンが合致していると判定してもよい。
【００４１】
このように、上記構成によれば、仮進行方向成分および仮横方向成分に現れるパターンと、実際の特徴的パターンとのパターンが所定程度以上合致しているか否かに応じて、仮進行方向を、推定した進行方向として出力することができる。上記パターンの合致が所定程度以上である場合、仮進行方向は、実際の進行方向により近いといえる。
【００４２】
この結果、移動体と装置との相対位置が変化しても、移動体の移動動作から進行方向を精度よく推定することができるという効果を奏する。
【００４３】
なお、鉛直方向成分についても、上記パターン比較を行ってもかまわない。
【００４４】
本発明に係る進行方向推定装置では、上記座標系により表された計測データを時間微分する時間微分手段を備え、上記データ取得手段は、上記時間微分手段によって時間微分された上記計測データを取得することが好ましい。
【００４５】
近年、よく用いられるＭＥＭＳ（MicroElectroMechanical System）タイプの加速度センサにおいては、その出力には、ゼロＧオフセット（すなわち、加速度がまったく加わっていない状態でのオフセット出力）が無視できないレベルで存在する。このため、加速度センサの出力を用いる場合、適切に補正する必要があるが、その手順は煩雑である。
【００４６】
さらに、温度などの外的要因によって加速度センサから出力されるオフセット出力の特性が変化する。このため、加速度センサの素の出力を解析対象の特徴量として用いると、そのオフセット出力の影響を補正したり、外的要因による特性変化に対応したりすることは困難が伴う。
【００４７】
ところで、十分に高速にサンプリングされている加速度センサの出力については、姿勢の変化が小さく無視できる場合、時刻ｔと時刻ｔ+Δｔとにおける加速度センサのサンプルの差分データから加速度微分（いわば加加速度）を得ることができる。
【００４８】
ここで、非常に短い間隔でサンプルされている場合、近接する（例えば、時刻ｔと時刻ｔ+Δｔとにおける）加速度センサの出力に含まれるゼロＧオフセット出力は同一とみなせる。このため、その差分データでは、ゼロＧオフセット出力が相殺され、オフセット出力の影響を受けない。
【００４９】
しかも、加速度の時間微分には、基本的に前述の加速度のパターンと同一の周期的な性質を持つパターンが現れる（ただし、位相は９０度ずれている）。
【００５０】
従って、加速度の微分量は解析対象の特徴量として、加速度センサが持つオフセット出力の影響を受けない利点がある。
【００５１】
上記構成によれば、微分された計測データを変換して変換後データを得るので、加速度センサのゼロＧオフセットの影響を減少させることができる。角速度についても同様のことが言える。
【００５２】
本発明に係る進行方向推定装置では、上記成分分解手段により得られた上記仮進行方向成分および上記仮横方向成分について、パワースペクトラムを取得するパワースペクトラム取得手段を備え、上記パターン比較手段は、上記パワースペクトラム取得手段が取得したパワースペクトラムと、上記移動動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表すパワースペクトラムパターンとの比較を行うことが好ましい。
【００５３】
上記構成によれば、移動動作の周期性を表すパワースペクトラムパターンとの比較を行うことで、比較的容易に、前述した移動動作の周期性を表すパターンとの比較を行うことができる。なお、パワースペクトラムは、各軸の成分について、それぞれ１次元高速フーリエ変換を適用することにより得ることができる。
【００５４】
本発明に係る進行方向推定装置では、上記成分分解手段は、各方位について設定した上記仮進行方向にて上記成分分解を行い、上記パターン比較手段は、上記成分分解手段により得られた上記各方位の仮進行方向成分および仮横方向成分について、上記所定のパターンとの比較を行い、上記出力手段は、上記パターン比較手段による比較の結果から、各方位の上記仮進行方向うち、最もよく上記所定のパターンに合致する上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力することが好ましい。
【００５５】
上記構成によれば、平面上の全方位について所定の方位から順に仮値を更新して前述した特徴的なパターンに最も合致しているものを進行方向として選ぶことができる。なお、方位は、任意の分解能にて設定することができる。
【００５６】
本発明に係る進行方向推定装置では、上記座標系により表された計測データに低域通過フィルタを適用する低域通過手段を備え、上記データ取得手段は、上記低域通過手段によって低域通過フィルタを適用された上記計測データを取得することが好ましい。
【００５７】
加速度成分または角速度成分には含まれる高周波のノイズ成分が含まれる場合がある。高周波のノイズ成分の例としては、足が着地したときに発生する振動が引き起こす成分などが挙げられる。
【００５８】
上記構成によれば、成分分解に先立って、変換後データに低域通過フィルタを適用して、上記高周波ノイズ成分を事前に取り除くことができる。これにより、進行方向の推定の精度向上を図ることができる。
【００５９】
本発明に係る進行方向推定装置は、携帯端末において搭載することが好ましい。また、本発明に係る進行方向推定装置は、人との相対位置が絶えず変化しても精度よく進行方向を推定できるため、人の体に固定しないで用いられるような携帯端末にも好ましく適用できる。
【００６０】
携帯端末の例としては、携帯電話機、スマートフォン、ポータブル音楽プレーヤ等が挙げられる。
【００６１】
なお、上記進行方向推定装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各手段として動作させることにより進行方向推定装置をコンピュータにて実現させる制御プログラムおよびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００６２】
本発明に係る進行方向推定装置は、３次元加速度センサまたは３次元角速度センサにおいて計測され、予め定められた座標系により表された計測データを取得するデータ取得手段と、上記データ取得手段が取得した上記計測データを、上記座標系における鉛直方向成分と、当該鉛直方向に直交する方向に設定した仮進行方向成分と、上記仮進行方向および上記鉛直方向に直交する仮横方向成分とに成分分解する成分分解手段と、上記成分分解手段により得られた上記仮進行方向成分および上記仮横方向成分に現れるパターンそれぞれについて、上記移動動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表す所定のパターンとの比較を行うパターン比較手段と、上記パターン比較手段による比較の結果、パターンが所定程度以上に合致しているとき、上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力する出力手段とを備える構成である。
【００６３】
また、本発明に係る進行方向推定方法は、３次元加速度センサまたは３次元角速度センサにおいて計測され、予め定められた座標系により表された計測データを取得するデータ取得ステップと、上記データ取得ステップにおいて取得した上記計測データを、上記座標系における鉛直方向成分と、当該鉛直方向に直交する方向に設定した仮進行方向成分と、上記仮進行方向および上記鉛直方向に直交する仮横方向成分とに成分分解する成分分解ステップと、上記成分分解ステップにより得られた上記仮進行方向成分および上記仮横方向成分に現れるパターンそれぞれについて、上記移動動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表す所定のパターンとの比較を行うパターン比較ステップと、上記パターン比較ステップにおける比較の結果、パターンが所定程度以上に合致しているとき、上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力する出力ステップとを含む方法である。
【００６４】
よって、移動体と装置との相対位置が変化しても、移動体の移動動作から進行方向を精度よく推定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明の一実施形態に係る進行方向推定装置の構成例を示す機能ブロック図である。
【図２】上記進行方向推定装置が備える加速度微分特徴量計算部の構成例について示す図である。
【図３】加速度データの特徴的パターンの例を示すグラフであり、（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）は、それぞれ、人が歩行動作により移動する場合に観測できる、鉛直方向、進行方向、および横方向の加速度を表している。
【図４】加速度を微分した加速度微分データの特徴的パターンを示すグラフであり、（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）は、それぞれ、鉛直方向、進行方向、および横方向の加速度微分の特徴量を表している。
【図５】加速度微分データを１次元高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して得られるパワースペクトラムを示すグラフである。
【図６】仮の進行方向が、実際の進行方向と合致していない場合のパワースペクトラムの例を示すグラフである。
【図７】上記加速度微分特徴量計算部における前処理の流れについて例示するフローチャートである。
【図８】上記進行方向推定装置における進行方向の推定処理の流れについて例示するフローチャートである。
【図９】加速度データにＦＦＴを適用して得られるパワースペクトラムの特徴量を示すグラフである。
【図１０】本発明の他の実施形態に係る進行方向推定装置の構成例を示す機能ブロック図である。
【図１１】角速度データの特徴的パターンの例を示すグラフであり、（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）は、それぞれ、ヨー角速度の成分、ロール角速度、およびピッチ角速度について示している。
【図１２】角速度データを１次元高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して得られるパワースペクトラムを示すグラフである。
【図１３】上記進行方向推定装置が備える角速度特徴量計算部の構成例について示す図である。
【図１４】平面上における歩行者の移動方位角を推定するために推定（トラッキング）する３つのベクトルについて示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００６６】
〔実施形態１〕
本発明の一実施形態について図１〜図９を参照して説明する。まず、図１を参照しながら、進行方向推定装置１０の概略的構成について説明する。図１は、進行方向推定装置１０の構成例を示す機能ブロック図である。
【００６７】
図１に示すように、進行方向推定装置１０は、計測部５０、制御部１００、および記憶部２００を備えている。
【００６８】
進行方向推定装置１０は、移動体（人や物体）に装着または保持されて、該移動体の進行方向を示すパラメータを出力する装置である。具体的には、進行方向推定装置１０は、移動体の運動状態、姿勢の変化等を検出するセンサを備える計測部５０が計測した計測データを用いて、当該移動体の移動の進行方向を推定して出力する。
【００６９】
計測部５０は、より具体的には、角速度センサ（３次元角速度センサ）５１および加速度センサ（３次元加速度センサ）５２を備える構成である。
【００７０】
角速度センサ５１には、３軸の角速度センサを用いている。角速度センサ５１は、計測した角速度をベクトルデータである角速度データωＳとして出力する。なお、角速度センサ５１が出力する角速度データωＳは、センサ座標系により表されている。また、角速度センサ５１は、例示的に、ＭＥＭＳ型のものを用いている。しかしながら、これに限られず角速度センサ５１は水晶型のものなどを用いてもよい。
【００７１】
加速度センサ５２には、３軸の加速度センサを用いている。加速度センサ５２は、計測した加速度をベクトルデータである加速度データＡＳとして出力する。なお、加速度センサ５２が出力する加速度データＡＳは、センサ座標系により表されている。また、加速度センサ５２には、例示的に、ＭＥＭＳ型を用いている。
【００７２】
なお、角速度センサ５１および加速度センサ５２は、十分に高速にサンプリングを行っているものとする。以下、その出力のサンプリング間隔をΔｔと表す。また、計測部５０の構成は、上記に示したものに制限されない。例えば、計測部５０は、地磁気センサをさらに備える構成であってもよい。
【００７３】
以後、角速度センサ５１が出力する角速度データωＳおよび加速度センサ５２が出力する加速度データＡＳをまとめて、計測データとも称する。
【００７４】
制御部１００は、進行方向推定装置１０を統括的に制御するものであり、計測部５０が出力する計測データを用いて移動体の進行方向を推定し、出力する制御を行う。
【００７５】
記憶部２００は、進行方向推定装置１０で使用する各種データを記憶する。
【００７６】
（特徴量データについて）
ここで、図３、図４、および図５を用いて、人が歩行動作により移動する場合に得られる加速度に関する各種データの特徴的パターンについて説明すると次のとおりである。
【００７７】
［加速度データの特徴的パターン］
図３は、加速度データの特徴的パターンの例を示すグラフである。同図の（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）は、それぞれ、人が歩行動作により移動する場合に観測できる、鉛直方向、進行方向、および横方向の加速度を表したグラフである。
【００７８】
加速度の計測により得られる加速度ベクトルについては、次のような特徴的パターンが現れる。まず、図３の（ａ）に示す鉛直方向の成分には１歩を１周期とするパターンが現れ、また、図３の（ｂ）に示す進行方向の成分にも１歩を１周期とするパターンが現れる。そして、図３の（ｃ）に示す横方向（左右方向）には２歩を１周期とするパターンが現れる。
【００７９】
なお、この例においては、加速度成分に含まれる高周波のノイズ成分がローパスフィルタを用いて事前に除去されている。
【００８０】
［加速度微分データの特徴的パターン］
図４は、加速度を微分した加速度微分データの特徴的パターンを示すグラフである。同図の（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）は、それぞれ、図３の（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）に示した加速度データを時間微分して得られる加速度微分データを表したグラフである。
【００８１】
加速度データを時間微分して得られる加速度微分データには、図４の（ａ）〜（ｃ）に示すように、上述の加速度データの特徴的パターンと同様の周期性を有する特徴的パターンが現れる。ただし、図４の（ａ）〜（ｃ）に示すグラフは、図３の（ａ）〜（ｃ）に示すグラフと比べて位相が９０度ずれている。
【００８２】
なお、この例においても、加速度微分成分に含まれる高周波のノイズ成分がローパスフィルタを用いて事前に除去されている。
【００８３】
また、加速度の微分量では、加速度データに含まれる誤差やノイズ成分がわずかであっても増幅されるため、加速度の微分量にはローパスフィルタを適用することが好ましい。
【００８４】
［加速度微分のパワースペクトラム］
図５は、加速度微分データを１次元高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して得られるパワースペクトラムを示すグラフである。
【００８５】
図５に示すように、加速度微分のパワースペクトラムには、次のような特徴的パターンが現れる。まず、点線で示す鉛直方向についてのパワースペクトラムには、２Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ１１が現れる。これは、２Ｈｚが歩行動作の基本的な周波数であることを示している。また、実線で示す進行方向についてのパワースペクトラムについても、２Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ１２が現れる。このように、進行方向についても鉛直方向と同様のピークが現れる。
【００８６】
また、破線で示す横方向についてのパワースペクトラムについては、１Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ１３が現れる。横方向では、ピークが現れる周波数は、鉛直方向（あるいは進行方向）においてピークが現れる周波数の１／２となる。
【００８７】
このように、人が歩行動作により移動するときの加速度微分のパワースペクトラムには、特徴的パターンが現れる。
【００８８】
よって、進行方向を推定するには、仮の進行方向を任意に定めて、加速度微分のパワースペクトラムの周波数のピークを調べて上記特徴的パターンが現れるかどうかを判定すればよい。別の表現をすれば、加速度微分の周波数領域における特徴量を調べて、それが歩行動作における特徴的パターンと合致しているかを判定すればよい。
【００８９】
より具体的にいえば、１Ｈｚ付近および２Ｈｚ付近に周波数のピークが上述のように現れるかどうかを判定すればよい。
【００９０】
仮の進行方向が、実際の進行方向と合致していれば、上記特徴的パターンが現れる。言い換えれば、上記特徴的パターンが、鉛直方向、進行方向、および当該進行方向に直交する横方向の各軸に現れるように軸決めを行えばよい。
【００９１】
なお、図５に示す左右方向についてのパワースペクトラムにおいて、３Ｈｚ付近にも山が存在するが、この山は無視してもかまわない。
【００９２】
これに対して、仮の進行方向が、実際の進行方向と合致していない場合、このような特徴的パターンは現れない。図６を用いて、仮の進行方向が、実際の進行方向と合致していない場合の例を示す。図６は、仮の進行方向が、実際の進行方向と合致していない場合のパワースペクトラムの例を示すグラフである。
【００９３】
図６に示すように、まず、点線で示す鉛直方向についてのパワースペクトラムには、図５の例に見られたように、２Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ１１が現れる。
【００９４】
図６において実線で示す仮の進行方向についてのパワースペクトラムについては、２Ｈｚ付近に一番大きな周波数のピークＰＫ１２２が現れるものの、１Ｈｚ付近にもやや大きな周波数のピークＰＫ１２１が現れている。
【００９５】
また、図６において破線で示す仮の横方向についてのパワースペクトラムについては、１Ｈｚ付近に一番大きな周波数のピークＰＫ１３１が現れるものの、２Ｈｚ付近にもやや大きな周波数のピークＰＫ１３２が現れている。
【００９６】
このように、図６に示す仮の進行方向および仮の横方向のパワースペクトラムでは、図５とは異なり、２つのピークが現れる。これは、仮の進行方向が、実際の進行方向と合致していないため、進行方向のピークと、横方向のピークとが混ざって現れるためである。
【００９７】
なお、鉛直方向についてのパワースペクトラムについては、図５と図６とでさほど相違がないが、これは、鉛直方向は、加速度および角速度等により相当程度に高い精度で推定が可能であるからであり、既知のものとして扱えるからである。
【００９８】
（記憶部）
記憶部２００は、仮値記憶部２０１、パターン記憶部２０２、および合致度記憶部２０３を備える構成である。
【００９９】
仮値記憶部２０１には、仮の進行方向を示す方位を示す仮値が記憶される。仮値は、所定の分解能で分割された方位を示す値により表される。方位は、例示的に、０．５度刻みで分割している。しかしながら、これに限られず、方位は、進行方向を所望の精度で推定するのに要求される分解能で分割されていればよい。
【０１００】
パターン記憶部２０２には、人が歩行動作により移動するときに計測される加速度の微分特徴量について得られるパワースペクトラムのピーク周波数の特徴的パターンが記憶されている。具体的には、ピーク周波数の特徴的パターンは、人の歩行動作における世界座標上での鉛直方向と、鉛直方向に直交する水平面における人の進行方向と、当該水平面において進行方向に直交する横方向とのそれぞれについて記憶されている。
【０１０１】
パターン記憶部２０２には、例えば、図５で示したような、パワースペクトラムのピーク周波数の特徴的パターンが記憶されている。
【０１０２】
このピーク周波数の特徴的パターンは、事前に計測した加速度に基づいて得られたものを、パターン記憶部２０２に記憶しておけばよい。
【０１０３】
合致度記憶部２０３には、進行方向の仮値と、パターンの比較により得られる合致度とが対応付けて記憶される。
【０１０４】
（制御部）
制御部１００は、加速度微分特徴量計算部（データ取得手段）１１０、鉛直／水平面分解部（成分分解手段）１３０、１次元離散フーリエ変換部（パワースペクトラム取得手段）１４０、パターン比較部（パターン比較手段）１５０、仮値更新部１６０、および推定進行方向出力部（出力手段）１７０を備える。
【０１０５】
加速度微分特徴量計算部１１０は、計測部５０が出力する計測データから、加速度微分特徴量ａＷを計算するものである。ここで、加速度微分特徴量計算部１１０の詳細について、図２を用いて説明すると次のとおりである。図２は、加速度微分特徴量計算部１１０のさらに詳しい構成例について示す図である。
【０１０６】
図２に示すように、加速度微分特徴量計算部１１０は、姿勢角トラッキング部１１１、座標系変換部１１２、時間微分部（時間微分手段）１１３、および低域通過フィルタ（低域通過手段）１１４を備えている。
【０１０７】
姿勢角トラッキング部１１１は、姿勢角をトラッキングするものである。姿勢角トラッキング部１１１は、具体的には、角速度センサ５１から出力される角速度データωＳと、加速度センサ５２から出力される加速度データＡＳを用いて、姿勢角を算出する。そして、姿勢角トラッキング部１１１は、算出した姿勢角に基づいて、センサ固有の座標系を世界座標系に変換する回転行列Ｒを生成して出力する。
【０１０８】
ここで、世界座標系としては、例えば、ＮＥＤ（North-East-Down）座標系が挙げられる。なお、変換の対象となる座標系は、世界座標系に限られず、任意の点を基準として設定した座標系であってよい。例えば、センサ固有の座標系を、計測部５０が計測を開始した地点を基準とする座標系に変換してもよい。この場合、重力方向の軸と、真北方向の軸と、これらの軸に直行する軸とからなる座標系への変換を行えばよい。なお、図１４を用いて示したように、真北方向は、地磁気センサ等で検出することが可能である。
【０１０９】
座標系変換部１１２は、姿勢角トラッキング部１１１が出力する回転行列Ｒを、時間微分部１１３が出力する加速度微分データＡＳ´に適用し、センサ固有の座標系を世界座標系に変換する。座標系変換部１１２は、世界座標系に変換された加速度微分データＡＷ´を出力する。
【０１１０】
時間微分部１１３は、加速度センサ５２から出力される加速度データＡＳを時間微分した加速度微分データＡＳ´を出力する。時間微分部１１３は、具体的には、時刻ｔにおける加速度データと、時刻（ｔ+Δｔ）における加速度データとの差分を計算することで、加速度微分データＡＳ´（加加速度）を得ることができる。
【０１１１】
低域通過フィルタ１１４は、世界座標系に変換された加速度微分データＡＷ´の高周波成分を除去した加速度微分特徴量ａＷ´を出力する。なお、低域通過フィルタ１１４は、例えば、ＦＩＲ（Finite Impulse Response）型のフィルタによって実現可能である。
【０１１２】
再び図１に戻り、残りの各部について説明する。
【０１１３】
鉛直／水平面分解部１３０は、加速度微分特徴量ａＷ´を鉛直方向成分と、仮進行方向成分と、仮横方向成分とに成分分解するものである。鉛直／水平面分解部１３０は、具体的には、次のようにして上記成分分解を行う。
【０１１４】
まず、鉛直／水平面分解部１３０は、計測部５０から出力される加速度データＡＳおよび角速度データωＳなどを用いて、重力方位ベクトルを算出する。そして、鉛直／水平面分解部１３０は、重力方位ベクトルを用いて、鉛直方向軸を決定し、加速度微分特徴量ａＷ´を鉛直方向軸に従って成分分解して鉛直方向成分を得る。
【０１１５】
また、鉛直／水平面分解部１３０は、仮値記憶部２０１から仮値を取得して、取得した仮値に基づいて、加速度微分特徴量ａＷ´の鉛直方向に直交する水平面についてさらに成分分解を行う。
【０１１６】
すなわち、鉛直／水平面分解部１３０は、水平面について、加速度微分特徴量ａＷ´を、仮値が示す仮進行方向成分と、当該仮進行方向成分に直交する仮横方向成分とに成分分解する。
【０１１７】
これは、別の表現をすれば、鉛直／水平面分解部１３０は、鉛直方向軸に直交する仮進行方向軸と、鉛直軸および仮進行方向軸に直交する仮横方向軸とを決定し、加速度微分特徴量ａＷ´を、上記仮進行方向軸と、上記仮横方向軸とにマッピングするといえる。
【０１１８】
このようにして、鉛直／水平面分解部１３０は、鉛直方向軸（Ｚ軸）、仮進行方向軸（Ｘ軸）、および仮横方向軸（Ｙ軸）を決定し、それぞれの軸に従い、加速度微分特徴量ａＷ´を、鉛直方向成分ａｚ´、仮進行方向成分ａｘ´、および仮横方向成分ａｙ´に成分分解して、それぞれ出力する。
【０１１９】
１次元離散フーリエ変換部１４０は、分解された各軸について、ＦＦＴを適用する。１次元離散フーリエ変換部１４０は、より詳細には、鉛直軸処理部１４１、水平面Ｘ軸処理部１４２、および水平面Ｙ軸処理部１４３を備えている。
【０１２０】
鉛直軸処理部１４１、水平面Ｘ軸処理部１４２、および水平面Ｙ軸処理部１４３は、それぞれ、鉛直方向成分ａｚ´、仮進行方向成分ａｘ´、および仮横方向成分ａｙ´に対してＦＦＴを適用する。
【０１２１】
なお、１次元離散フーリエ変換部１４０における１次元ＦＦＴの時間窓の長さは、たとえば、歩行動作が４、５歩程度収まる範囲にすることが好ましい。よって、時間窓の長さは、例えば、５．１２秒程度に設定することが好ましい。
【０１２２】
鉛直軸処理部１４１、水平面Ｘ軸処理部１４２、および水平面Ｙ軸処理部１４３は、ＦＦＴを適用した結果、Ｚ軸、水平Ｘ軸、および水平Ｙ軸について、それぞれ、鉛直方向パワースペクトラムＰ（ａｚ´）、仮進行方向パワースペクトラムＰ（ａｘ´）、および仮横方向パワースペクトラムＰ（ａｙ´）を出力する。
【０１２３】
パターン比較部１５０は、各方向のパワースペクトラムについて、予め定められたピーク周波数の特徴的パターンとの比較を行う。
【０１２４】
より具体的には、パターン比較部１５０は、鉛直方向パワースペクトラムＰ（ａｚ´）、仮進行方向パワースペクトラムＰ（ａｘ´）、および仮横方向パワースペクトラムＰ（ａｙ´）を、パターン記憶部２０２に記憶されるパワースペクトラムのピーク周波数の特徴的パターンとそれぞれ比較する。
【０１２５】
また、パターン比較部１５０は、上記比較の結果、各方向の成分について、パワースペクトラムのピーク周波数の特徴的パターンとの合致度を計算する。この計算の詳細については、後述する。
【０１２６】
そして、パターン比較部１５０は、計算した合致度を、進行方向の仮値に対応付けて、合致度記憶部２０３に記憶する。
【０１２７】
パターン比較部１５０は、０度から、０．５度刻みで、１８０度までの３６０方位について上記比較を行う。
【０１２８】
仮値更新部１６０は、仮値記憶部２０１に記憶されている進行方向の仮値を補正して、補正後の仮値により進行方向の推定を行うよう制御する。すなわち、パターン比較部１５０における比較が終了すると、仮値更新部１６０は、現在の仮値に０．５度を加えた後、再度、成分分解を行うよう鉛直／水平面分解部１３０に指示する。
【０１２９】
仮値更新部１６０は、例示的に、０度から、０．５度刻みで、１８０度まで、仮値を更新していくものとしている。すなわち、仮値更新部１６０は、３６０方位について順に仮の進行方向を設定する。
【０１３０】
推定進行方向出力部１７０は、すべての方位について比較が終了したときに、合致度記憶部２０３に記憶されている各方位と、合致度との組を参照して、最も合致度が高い方位を推定した進行方向として出力する。
【０１３１】
（処理の流れ）
以下において、図７および図８を用いて、進行方向推定装置１０が実行する処理の流れについて説明する。
【０１３２】
まず、図７を用いて、加速度微分特徴量計算部１１０における処理の流れについて説明する。図７は、加速度微分特徴量計算部１１０における前処理の流れについて例示するフローチャートである。
【０１３３】
図７に示すように、まず、加速度微分特徴量計算部１１０が、加速度センサからセンサデータ（加速度データ）を取得する（Ｓ１１）。
【０１３４】
続いて、時間微分部１１３が、センサデータの時間微分を計算する（Ｓ１２）。続いて座標系変換部１１２が、センサデータの時間微分を世界座標系に座標変換する（Ｓ１３）。続いて、低域通過フィルタ１１４が座標変換されたセンサデータに低域通過フィルタを適用する（Ｓ１４）。
【０１３５】
加速度微分特徴量計算部１１０は、このようにして得られた低域通過フィルタ適用後データを出力する（Ｓ１５）。
【０１３６】
次に、図８を用いて、進行方向推定装置１０における進行方向の推定処理の流れについて説明する。図８は、進行方向推定装置１０における進行方向の推定処理の流れについて例示するフローチャートである。
【０１３７】
図８に示すように、まず、鉛直／水平面分解部１３０が、加速度微分特徴量を取得する（Ｓ２１）。続いて、鉛直／水平面分解部１３０が、進行方向の仮値に基づいて加速度微分特徴量を鉛直軸と、水平面（２軸）に分解する（Ｓ２２）。
【０１３８】
続いて、１次元離散フーリエ変換部１４０が、各軸成分について１次元離散フーリエ変換を適用する（Ｓ２３）。
【０１３９】
続いて、パターン比較部１５０が、ピーク周波数と歩行動作の特徴的パターンとを比較して合致度を計算する（Ｓ２４）。
【０１４０】
ここで、仮値を最後まで更新していない場合（Ｓ２５においてＮＯ）、仮値更新部１６０が、進行方向の仮値を更新する（Ｓ２６）。一方、仮値を最後まで更新している場合（Ｓ２５においてＹＥＳ）、推定進行方向出力部１７０が、最も合致度が高い仮値を推定した進行方向として出力する（Ｓ２７）。
【０１４１】
（作用・効果）
以上のように、進行方向推定装置１０は、自装置に保持されるセンサの計測データを用いて、自装置が人の歩行動作に伴って移動するときの進行方向を推定する進行方向推定装置１０であって、上記センサである加速度センサ５２において計測され、時間微分された後、世界座標系に変換され、低域通過フィルタが適用された加速度微分特徴量ａＷ´を出力する加速度微分特徴量計算部１１０と、加速度微分特徴量ａＷ´を、上記世界座標系における鉛直方向成分と、当該鉛直方向に直交する方向に設定した仮進行方向成分と、上記仮進行方向および上記鉛直方向に直交する仮横方向成分とに成分分解する鉛直／水平面分解部１３０と、仮進行方向成分および仮横方向成分に現れるパターンそれぞれについて、上記歩行動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表す特徴的パターンとの比較を行うパターン比較部１５０と、仮値を更新して比較した結果、最も合致度が高い仮値を、推定した進行方向として出力する推定進行方向出力部１７０とを備える構成である。
【０１４２】
上記構成により、人と自装置との相対位置が変化しても、人の歩行動作から上記世界座標系における進行方向を精度よく推定することができるという効果を奏する。また、図１４に示したように、地磁気センサ等で水平基準方位（真北方向）を検出することで、水平基準方位に対する進行方位についての方位角を好適に求めることができる。
【０１４３】
また、時間微分部１１３は、世界座標系の加速度データではなく、センサ座標系の加速度データを微分しているので、ノイズの低減に効果がある。
【０１４４】
また、加速度センサ５２は、ＭＥＭＳ型を採用しているので、その出力には、ゼロＧオフセット出力の影響が無視できないレベルで存在する。
【０１４５】
ここで、時間微分部１１３は、時刻ｔにおける加速度データと、時刻（ｔ+Δｔ）における加速度データとの差分を計算することで、加速度微分データＡＳ´を出力することとしている。また、Δｔは、非常に短い間隔であるので、加速度センサ５２の出力に含まれるゼロＧオフセット出力は同一とみなせる。よって、その差分データである加速度微分データＡＳ´ではゼロＧオフセット出力が相殺されているので、その影響が低減されている。
【０１４６】
（変形例）
以下において、進行方向推定装置１０の変形例について説明する。
【０１４７】
［時間微分の省略］
以上の説明では、加速度微分特徴量計算部１１０が時間微分部１１３を備える構成としたが、時間微分部１１３を省略した構成とすることも可能である。
【０１４８】
すなわち、加速度センサ５２が出力する加速度データＡＳを座標系変換部１１２にて座標変換し、さらに低域通過フィルタ１１４によるフィルタ処理を適用してもよい。
【０１４９】
そして、このようにして得られた加速度特徴量に対して、鉛直／水平面分解部１３０による成分分解および１次元離散フーリエ変換部１４０によるＦＦＴを行う構成とすることも可能である。
【０１５０】
図９に、加速度データにＦＦＴを適用して得られるパワースペクトラムの特徴量を示す。図９に示すように、加速度のパワースペクトラムには、図５に示したものと同様の特徴的パターンが現れる。
【０１５１】
より具体的に説明すると、まず、点線で示す鉛直方向についてのパワースペクトラムには、２Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ２１が現れる。また、実線で示す進行方向についてのパワースペクトラムについても、２Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ２２が現れる。
【０１５２】
そして、破線で示す横方向についてのパワースペクトラムについては、１Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ２３が現れる。
【０１５３】
［低域通過フィルタについて］
以上の説明では、加速度微分特徴量計算部１１０が低域通過フィルタ１１４を備える構成としたが、低域通過フィルタ１１４を省略した構成とすることも可能である。
【０１５４】
例えば、加速度センサ５２の計測精度が十分であり、高周波成分を除去するまでもない場合や、加速度センサ５２が低域通過フィルタを備えている場合などに、このような構成とすることが考えられる。
【０１５５】
また、低域通過フィルタ１１４は、時間微分部１１３と、座標系変換部１１２との間に設けてもよい。
【０１５６】
なお、上記“時間微分部の省略”の変形例および“低域通過フィルタについて”の変形例を両方同時に採用することも可能である。
【０１５７】
［仮値の更新について］
仮値更新部１６０は、０度から、０．５度刻みで、１８０度まで、総計３６０方位について仮値を設定する構成としたが、これに限られない。例えば、仮値更新部１６０が設定する仮値の初期値は、任意に設定できる。また、進行方向推定装置１０が携帯電話に搭載される場合であって、なおかつ人の手に保持されている状態であれば、進行方向の候補はおおよそ予測できる。よって、仮値更新部１６０は、ある程度予測された進行方向の候補について仮値を更新してもよい。
【０１５８】
［パターン比較］
パターン比較部１５０は、ＦＦＴ後の各軸のパワースペクトラムパターンと、パターン記憶部２０２に記憶される特徴的パターンとの比較を行う構成とした。しかしながら、これに限られず、例えば次のようにパターン判定してもよい。すなわち、パターン比較部１５０が、１Ｈｚにおける強度値（Power）と、２Ｈｚにおける強度値との比が、所定の閾値以上であるか否かを判定してもよい。また、パターン比較部１５０が、１Ｈｚにおける強度値と、２Ｈｚにおける強度値との差が、所定の閾値以上であるか否かを判定してもよい。
【０１５９】
〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について図１０〜１３を参照して説明する。なお、説明の便宜上、前記実施の形態１にて説明した図面と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
【０１６０】
図１０に示す進行方向推定装置１０Ａは、角速度特徴量に基づく進行方向の推定を行う。
【０１６１】
（特徴量データについて）
ここで、進行方向推定装置１０Ａの具体的な構成について説明する前に、図１１および図１２を用いて、人が歩行動作により移動する場合に得られる加速度に関する各種データの特徴的パターンについて説明すると次のとおりである。
【０１６２】
［角速度データの特徴的パターン］
図１１は、角速度データの特徴的パターンの例を示すグラフである。同図の（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）は、それぞれ、人が歩行動作により移動する場合に観測できる、ヨー軸（すなわち鉛直方向の軸）周り、ロール軸（すなわち進行方向の軸）周り、およびピッチ軸（すなわち横方向の軸）周りの角速度を表したグラフである。
【０１６３】
角速度の計測により得られる角速度ベクトルについては、次のような特徴的パターンが現れる。まず、図１１の（ａ）に示すヨー角速度の成分には、２歩を１周期とするパターンが現れる。また、図１１の（ｂ）に示すロール角速度の成分には、２歩を１周期とするパターンが現れる。そして、図１１の（ｃ）に示すピッチ角速度の成分には、１歩を１周期とするパターンが現れる。
【０１６４】
なお、この例においては、角速度成分に含まれる高周波のノイズ成分がローパスフィルタを用いて事前に除去されている。
【０１６５】
［角速度のパワースペクトラム］
図１２は、角速度データを１次元高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して得られるパワースペクトラムを示すグラフである。
【０１６６】
図１２に示すように、角速度のパワースペクトラムには、次のような特徴的パターンが現れる。まず、点線で示すヨー角速度についてのパワースペクトラムには、１Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ３１が現れる。
【０１６７】
また、実線で示すロール角速度についてのパワースペクトラムについても、１Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ３２が現れる。
【０１６８】
また、破線で示すピッチ角速度についてのパワースペクトラムについては、２Ｈｚ付近に周波数のピークＰＫ３３が現れる。
【０１６９】
このように、人が歩行動作により移動するときの角速度のパワースペクトラムには、特徴的パターンが現れる。
【０１７０】
よって、進行方向を推定するには、仮の進行方向を任意に定めて、角速度微分のパワースペクトラムの周波数のピークを調べて上記特徴的パターンが現れるかどうかを判定すればよい。これは、以上で説明した加速度微分のパワースペクトラムの場合と同様である。
【０１７１】
（構成例）
次に、図１０を参照しながら、進行方向推定装置１０Ａの構成について説明する。図１０は、進行方向推定装置１０Ａの構成例を示す機能ブロック図である。
【０１７２】
図１に示した進行方向推定装置１０と、図１０に示す進行方向推定装置１０Ａとの相違点について説明すると次のとおりである。
【０１７３】
進行方向推定装置１０Ａは、図１に示した進行方向推定装置１０において、加速度微分特徴量計算部１１０、鉛直／水平面分解部１３０、１次元離散フーリエ変換部１４０、およびパターン比較部１５０を、それぞれ、角速度特徴量計算部（データ取得手段）１２０、鉛直／水平面分解部（成分分解手段）１３０Ａに変更し、１次元離散フーリエ変換部（パワースペクトラム取得手段）１４０Ａ、およびパターン比較部（パターン比較手段）１５０Ａに変更した構成である。
【０１７４】
（相違点について）
上記相違点について説明すると次のとおりである。
【０１７５】
角速度特徴量計算部１２０は、計測部５０が出力する計測データから、角速度特徴量ωＷｂを計算するものである。ここで、角速度特徴量計算部１２０の詳細について、図１３を用いて説明すると次のとおりである。図１３は、角速度特徴量計算部１２０のさらに詳しい構成例について示す図である。
【０１７６】
図１３に示すように、角速度特徴量計算部１２０は、図２に示した加速度微分特徴量計算部１１０において、座標系変換部１１２を、座標系変換部１２１に変更し、時間微分部１１３を取り除いたものである。
【０１７７】
座標系変換部１２１は、姿勢角トラッキング部１１１が出力する回転行列Ｒを、角速度センサ５１が出力する角速度データωＳに適用し、センサ固有の座標系を世界座標系に変換する。座標系変換部１２１は、世界座標系に変換された角速度データωＷａを出力する。
【０１７８】
なお、低域通過フィルタは、角速度データωＷａの高周波成分を除去した角速度特徴量ωＷｂを出力するよう設計変更している。
【０１７９】
再び図１０に戻り、残りの各部について説明する。
【０１８０】
鉛直／水平面分解部１３０Ａは、仮値記憶部２０１から仮値を取得して、取得した仮値仮値を仮ロール軸とし、角速度特徴量ωＷｂをヨー軸、仮ロール軸、仮ピッチ軸にマッピングする。
【０１８１】
そして、鉛直／水平面分解部１３０Ａは、ヨー軸（Ｚ軸）、仮ロール軸（Ｘ軸）、および仮ピッチ軸（Ｙ軸）を決定し、それぞれの軸に従い、加速度微分特徴量ａＷ´を、ヨー角速度成分ωｚ、仮ロール角速度成分ωｘ、および仮ピッチ角速度成分ωｙに成分分解して、それぞれ出力する。
【０１８２】
１次元離散フーリエ変換部１４０Ａは、分解された各軸について、ＦＦＴを適用する。１次元離散フーリエ変換部１４０Ａは、より詳細には、ヨー軸処理部１４１Ａ、ロール軸処理部１４２Ａ、およびピッチ軸処理部１４３Ａを備えている。
【０１８３】
ヨー軸処理部１４１Ａ、ロール軸処理部１４２Ａ、およびピッチ軸処理部１４３Ａは、それぞれ、ヨー角速度成分ωｚ、仮ロール角速度成分ωｘ、および仮ピッチ角速度成分ωｙに対してＦＦＴを適用する。
【０１８４】
そして、ヨー軸処理部１４１Ａ、ロール軸処理部１４２Ａ、およびピッチ軸処理部１４３Ａは、ＦＦＴを適用した結果、Ｚ軸、水平Ｘ軸、および水平Ｙ軸について、それぞれ、ヨー角速度成分パワースペクトラムＰ（ωｚ）、仮ロール角速度成分パワースペクトラムＰ（ωｘ）、および仮ピッチ角速度成分パワースペクトラムＰ（ωｙ）を出力する。
【０１８５】
パターン比較部１５０Ａは、各角速度成分のパワースペクトラムについて、予め定められた上述のピーク周波数の特徴的パターンとの比較を行う。
【０１８６】
（変形例）
以下において、進行方向推定装置１０Ａの変形例について説明する。
【０１８７】
［時間微分部の追加］
角速度特徴量計算部１２０において、角速度センサ５１と、座標系変換部１２１との間に時間微分部を設ける構成としてもよい。
【０１８８】
すなわち、上述した加速度の場合と同様に角速度の時間微分（角加速度）を特徴量として用いても良い。この場合、角速度のデータに対して位相が９０度ずれる点は留意すべきである。
【０１８９】
［出力補正部の追加］
角速度センサ５１にＭＥＭＳ型もしくは水晶型のものを採用する場合、その出力には加速度センサ５２の出力と同様にヌルオフセット出力が存在する。しかしながら、そもそもＰＤＲにおける姿勢角推定処理では、姿勢角推定の精度を向上させるために、事前に角速度センサのオフセットを十分に補正して除去することが想定される。つまり、角速度センサの角速度データを補正する出力補正部（不図示）を設けることが考えられる。
【０１９０】
このため、出力補正部により角速度センサの出力を補正した補正後データを用いれば、時間微分を行わなくてもオフセットの影響をそれほど受けない可能性もある。出力補正部を設ける場合、温度センサを内蔵もしくは外付けしておき、温度に基づいて出力補正部がヌルオフセット出力を推定して補正する構成が考えられる。
【０１９１】
（その他の構成例）
最後に、上述した進行方向推定装置１０、１０Ａの各ブロックは、集積回路（ＩＣチップ）上に形成された論理回路によってハードウェア的に実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェア的に実現してもよい。
【０１９２】
後者の場合、上記各装置は、各機能を実現するプログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである上記各装置の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記各装置に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
【０１９３】
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ類、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ／ブルーレイディスク（登録商標）等の光ディスクを含むディスク類、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード類、マスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ類、あるいはＰＬＤ（Programmable logic device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の論理回路類などを用いることができる。
【０１９４】
また、上記各装置を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークは、プログラムコードを伝送可能であればよく、特に限定されない。例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（Virtual Private Network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、この通信ネットワークを構成する伝送媒体も、プログラムコードを伝送可能な媒体であればよく、特定の構成または種類のものに限定されない。例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１無線、ＨＤＲ（High Data Rate）、ＮＦＣ（Near Field Communication）、ＤＬＮＡ（Digital Living Network Alliance）、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１９５】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【０１９６】
例えば、進行方向推定装置１０、１０Ａを携帯電話機等の携帯端末に搭載してもよい。携帯端末のように、人と端末との相対位置が絶えず変化する可能性がある場合においても、進行方向を精度よく推定することができ、進行方向についての方位角を好適に求めることができる。
【０１９７】
また、推定した進行方向の時系列データを記憶して、人が歩行動作により移動した履歴をとることもできる。例えば、ＧＯＴ（Graphical Order Terminal）等の発注端末に適用した場合、推定方向の履歴をとることにより、店舗で働く従業員の動きや導線を把握することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１９８】
本発明によれば、歩行により移動する人の移動方位を高精度に推定することができるので、地図上で人の現在地を表示するナビゲーション装置等にも好適に適用することができる。
【符号の説明】
【０１９９】
１０、１０Ａ 進行方向推定装置
５０ 計測部
５１ 角速度センサ（３次元角速度センサ）
５２ 加速度センサ（３次元加速度センサ）
１００ 制御部
１１０ 加速度微分特徴量計算部（データ取得手段）
１１１ 姿勢角トラッキング部
１１２ 座標系変換部
１１３ 時間微分部（時間微分手段）
１１４ 低域通過フィルタ（低域通過手段）
１２０ 角速度特徴量計算部（データ取得手段）
１２１ 座標系変換部
１３０、１３０Ａ 鉛直／水平面分解部（成分分解手段）
１４０ １次元離散フーリエ変換部（パワースペクトラム取得手段）
１４１ 鉛直軸処理部
１４２ 水平面Ｘ軸処理部
１４３ 水平面Ｙ軸処理部
１４０Ａ １次元離散フーリエ変換部（パワースペクトラム取得手段）
１４１Ａ ヨー軸処理部
１４２Ａ ロール軸処理部
１４３Ａ ピッチ軸処理部
１５０、１５０Ａ パターン比較部（パターン比較手段）
１６０ 仮値更新部
１７０ 推定進行方向出力部（出力手段）
２００ 記憶部
２０１ 仮値記憶部
２０２ パターン記憶部
２０３ 合致度記憶部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の運動状態を計測するセンサの計測データを用いて、移動体が一定の移動動作により移動するときの進行方向を推定する進行方向推定装置において、
上記センサである３次元加速度センサまたは３次元角速度センサにおいて計測され、予め定められた座標系により表された計測データを取得するデータ取得手段と、
上記データ取得手段が取得した上記計測データを、上記座標系における鉛直方向成分と、当該鉛直方向に直交する方向に設定した仮進行方向成分と、上記仮進行方向および上記鉛直方向に直交する仮横方向成分とに成分分解する成分分解手段と、
上記成分分解手段により得られた上記仮進行方向成分および上記仮横方向成分に現れるパターンそれぞれについて、上記移動動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表す所定のパターンとの比較を行うパターン比較手段と、
上記パターン比較手段による比較の結果、パターンが所定程度以上に合致しているとき、上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力する出力手段とを備えることを特徴とする進行方向推定装置。
【請求項２】
上記座標系により表された計測データを時間微分する時間微分手段を備え、
上記データ取得手段は、上記時間微分手段によって時間微分された上記計測データを取得することを特徴とする請求項１に記載の進行方向推定装置。
【請求項３】
上記成分分解手段により得られた上記仮進行方向成分および上記仮横方向成分について、パワースペクトラムを取得するパワースペクトラム取得手段を備え、
上記パターン比較手段は、上記パワースペクトラム取得手段が取得したパワースペクトラムと、上記移動動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表すパワースペクトラムパターンとの比較を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の進行方向推定装置。
【請求項４】
上記成分分解手段は、各方位について設定した上記仮進行方向にて上記成分分解を行い、
上記パターン比較手段は、上記成分分解手段により得られた上記各方位の仮進行方向成分および仮横方向成分について、上記所定のパターンとの比較を行い、
上記出力手段は、上記パターン比較手段による比較の結果から、各方位の上記仮進行方向のうち、最もよく上記所定のパターンに合致する上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力することを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の進行方向推定装置。
【請求項５】
上記座標系により表された計測データに低域通過フィルタを適用する低域通過手段を備え、
上記データ取得手段は、上記低域通過手段によって低域通過フィルタを適用された上記計測データを取得することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の進行方向推定装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載の進行方向推定装置を備える携帯端末。
【請求項７】
請求項１から５の何れか１項に記載の進行方向推定装置を動作させるための制御プログラムであって、コンピュータを上記各手段として機能させるための制御プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載の制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項９】
移動体の運動状態を計測するセンサの計測データを用いて、移動体が一定の移動動作により移動するときの進行方向を推定する進行方向推定方法において、
上記センサである３次元加速度センサまたは３次元角速度センサにおいて計測され、予め定められた座標系により表された計測データを取得するデータ取得ステップと、
上記データ取得ステップにおいて取得した上記計測データを、上記座標系における鉛直方向成分と、当該鉛直方向に直交する方向に設定した仮進行方向成分と、上記仮進行方向および上記鉛直方向に直交する仮横方向成分とに成分分解する成分分解ステップと、
上記成分分解ステップにより得られた上記仮進行方向成分および上記仮横方向成分に現れるパターンそれぞれについて、上記移動動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表す所定のパターンとの比較を行うパターン比較ステップと、
上記パターン比較ステップにおける比較の結果、パターンが所定程度以上に合致しているとき、上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力する出力ステップとを含むことを特徴とする進行方向推定方法。
【請求項１】
移動体の運動状態を計測するセンサの計測データを用いて、移動体が一定の移動動作により移動するときの進行方向を推定する進行方向推定装置において、
上記センサである３次元加速度センサまたは３次元角速度センサにおいて計測され、予め定められた座標系により表された計測データを取得するデータ取得手段と、
上記データ取得手段が取得した上記計測データを、上記座標系における鉛直方向成分と、当該鉛直方向に直交する方向に設定した仮進行方向成分と、上記仮進行方向および上記鉛直方向に直交する仮横方向成分とに成分分解する成分分解手段と、
上記成分分解手段により得られた上記仮進行方向成分および上記仮横方向成分に現れるパターンそれぞれについて、上記移動動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表す所定のパターンとの比較を行うパターン比較手段と、
上記パターン比較手段による比較の結果、パターンが所定程度以上に合致しているとき、上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力する出力手段とを備えることを特徴とする進行方向推定装置。
【請求項２】
上記座標系により表された計測データを時間微分する時間微分手段を備え、
上記データ取得手段は、上記時間微分手段によって時間微分された上記計測データを取得することを特徴とする請求項１に記載の進行方向推定装置。
【請求項３】
上記成分分解手段により得られた上記仮進行方向成分および上記仮横方向成分について、パワースペクトラムを取得するパワースペクトラム取得手段を備え、
上記パターン比較手段は、上記パワースペクトラム取得手段が取得したパワースペクトラムと、上記移動動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表すパワースペクトラムパターンとの比較を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の進行方向推定装置。
【請求項４】
上記成分分解手段は、各方位について設定した上記仮進行方向にて上記成分分解を行い、
上記パターン比較手段は、上記成分分解手段により得られた上記各方位の仮進行方向成分および仮横方向成分について、上記所定のパターンとの比較を行い、
上記出力手段は、上記パターン比較手段による比較の結果から、各方位の上記仮進行方向のうち、最もよく上記所定のパターンに合致する上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力することを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の進行方向推定装置。
【請求項５】
上記座標系により表された計測データに低域通過フィルタを適用する低域通過手段を備え、
上記データ取得手段は、上記低域通過手段によって低域通過フィルタを適用された上記計測データを取得することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の進行方向推定装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載の進行方向推定装置を備える携帯端末。
【請求項７】
請求項１から５の何れか１項に記載の進行方向推定装置を動作させるための制御プログラムであって、コンピュータを上記各手段として機能させるための制御プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載の制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項９】
移動体の運動状態を計測するセンサの計測データを用いて、移動体が一定の移動動作により移動するときの進行方向を推定する進行方向推定方法において、
上記センサである３次元加速度センサまたは３次元角速度センサにおいて計測され、予め定められた座標系により表された計測データを取得するデータ取得ステップと、
上記データ取得ステップにおいて取得した上記計測データを、上記座標系における鉛直方向成分と、当該鉛直方向に直交する方向に設定した仮進行方向成分と、上記仮進行方向および上記鉛直方向に直交する仮横方向成分とに成分分解する成分分解ステップと、
上記成分分解ステップにより得られた上記仮進行方向成分および上記仮横方向成分に現れるパターンそれぞれについて、上記移動動作時における、移動体の進行方向および横方向の加速度または角速度の周期性を表す所定のパターンとの比較を行うパターン比較ステップと、
上記パターン比較ステップにおける比較の結果、パターンが所定程度以上に合致しているとき、上記仮進行方向を、推定した進行方向として出力する出力ステップとを含むことを特徴とする進行方向推定方法。
【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】
【公開番号】特開２０１２−１４５４５７（Ｐ２０１２−１４５４５７Ａ）
【公開日】平成２４年８月２日（２０１２．８．２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−４３０３（Ｐ２０１１−４３０３）
【出願日】平成２３年１月１２日（２０１１．１．１２）
【出願人】（３０１０２１５３３）独立行政法人産業技術総合研究所 (6,529)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年８月２日（２０１２．８．２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１月１２日（２０１１．１．１２）
【出願人】（３０１０２１５３３）独立行政法人産業技術総合研究所 (6,529)
【Ｆターム（参考）】
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