ＴＯＡ（到達時刻）とＲＳＳ（受信信号強度）の融合による適応型測位法、装置、およびシステム
【課題】適応性、信頼性、高精度、拡張性、低コストな、適用型測位方法、装置、およびシステムを提供する。
【解決手段】対象から発信された信号のＴＯＡ結果およびＲＳＳ結果を収集する観測結果収集器と、収集されたＴＯＡ結果の数を決定するＴＯＡ結果カウンタと、入力されたＴＯＡ結果の数に基づいて移動体の位置計算法を選択し、選択された計算法を使用して移動体の位置を計算する位置計算器とを備える。ＴＯＡ結果の数に基づいて適応的に適応型測位法を選択することが可能である。
【解決手段】対象から発信された信号のＴＯＡ結果およびＲＳＳ結果を収集する観測結果収集器と、収集されたＴＯＡ結果の数を決定するＴＯＡ結果カウンタと、入力されたＴＯＡ結果の数に基づいて移動体の位置計算法を選択し、選択された計算法を使用して移動体の位置を計算する位置計算器とを備える。ＴＯＡ結果の数に基づいて適応的に適応型測位法を選択することが可能である。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して移動体の測位方式に関し、特に、受信信号強度（ＲＳＳ：Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ）ベースの測位法と到達時刻（ＴＯＡ：Ｔｉｍｅ ｏｆ Ａｒｒｉｖａｌ）ベースの測位法の利点を統合した、安定的に高精度な適応型測位方法およびシステムを提供する。
【背景技術】
【０００２】
急速なデジタル化の進展に伴い、コンピュータネットワークによる「ユビキタス情報社会」の実現はますます近づきつつある。現在、携帯機器、小型無線識別タグ、センサーネットワークなどを使った、エンティティの位置に応答する様々なサービスが提供されている。位置情報は、人々の日常生活にとってきわめて重要である。ＮＴＴ ＤｏＣｏＭｏの調査によれば、実世界でやり取りされる情報の８５％、そして携帯電話システムを利用したデータサービスの５％が、位置に関わる情報やデータで占められるという。位置情報サービス（ＬＢＳ：Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ Ｓｅｒｖｉｃｅ）は、個人の位置を正確に特定することを目指すものであり、位置情報を様々なマーケティングやサービスに適用することにより、さらに個別化されたより満足度の高い携帯電話サービスをユーザに提供することが可能となる。
【０００３】
ＬＢＳは、各種産業や個別用途に不可欠なサービスとして広く受け入れられており、その適用範囲は、職場の生産性向上、病院での相互連携基盤、緊急対応システム、子供やペットの監視、データアクセス制御、ビルのセキュリティ、輸送、ロボット操縦、サプライチェーンマネジメント、Ｅコマースなど多岐にわたる。その典型的な例は、職場の生産性向上である。職場環境では、従業員は、セキュリティが確保された所定のエリアで機密情報データベースにアクセスすることを義務づけられ、それ以外のエリアからのアクセスは禁じられる。各部署のメンバーは、それぞれの作業区域に設置された部署専用の情報データベースにアクセスでき、セキュリティ上重要な一部のコンピュータは所定のエリアでしか利用できない。こうしたセキュリティ対策は、ＬＢＳにより初めて実現できるものであり、他のどのメカニズムを用いても実施は不可能である。そのため、位置情報は、ＡＡＡ（認証、認可、アカウンティング）アプリケーションを強化するための物理キーとみなすことができる。銀行や防衛産業などの高度なセキュリティ保証を必要とする企業内セントラルサーバコンピュータでは、ハッカー攻撃の防止にデジタルキーだけでなく物理キーも必要とされるので、ＬＢＳはとりわけ有効である。また、ＬＢＳにより、ユーザは日常業務の中でまったく新たなヒューマン−マシン・インタラクション経験を得られるようになる。ユーザがコンピュータに向かうと、コンピュータはその人が誰かを認識し、画面にそのユーザ専用のデスクトップを自動的に表示する。例えば、ビデオクリップを見ていたユーザが何かの用事で急にその場を離れると、コンピュータは高度な判断によりビデオの再生を中断し、ユーザが戻ってくるとまた再生を開始する、といったことが可能になる。また、ユーザに電話がかかってくると、その人に最も近い電話機に自動的にルーティングすることもできる。さらに、社員が自分のデスクを持たず、空いたスペースを使って仕事をする職場環境では、オフィス内のどこに誰がいるのかを表示する対話式リアルタイムマップを表示できるＬＢＳが大活躍する。
【０００４】
位置を特定する方法と技術には多数のものがあり、「測位法」の名で広く普及している。しかし、既存の測位法には、あらゆる対象環境（室内、ビルの谷間、開放的な屋外など）で、十分な精度をもって有効に機能するものは一つもない。これらの測位法では、赤外線、可視光、超音波、電波（ＲＦ）など、様々な媒体信号が利用される。各媒体は、特定の状況で有効であるが、固有の欠点も抱えている。ここで、測位法として最も一般的に利用されているＲＳＳとＴＯＡを例に取って説明する。ＲＦベースの方式は、受信信号強度（ＲＳＳ）を利用して、発信者と受信者間の距離をＲＦ信号伝播モデルに基づいて表示するもので、ＲＳＳ方式を採用した位置測定システムでは、最大数百メートルの距離の測定が可能である。しかし、ＲＳＳベースの位置測定システムの性能は、マルチパスやノイズなどの環境変化に対して脆弱である。超音波方式では、超音波の速度にＴＯＡ（到達時刻）を乗じて距離を測定する。ＴＯＡベースの位置測定方式はきわめて正確であるが、超音波の減衰が速いため数メートル以内の距離しか扱うことができない。
【０００５】
ＴＯＡベースとＲＳＳベースの測位法でよく発生する問題としては、以下の２点を挙げることができる。
（１）ＲＳＳベースの方式では、カバレッジは広いが、位置精度が低い。
（２）ＴＯＡベースの方式では、位置精度は高いが、カバレッジが狭い。
【０００６】
したがって、ＲＳＳとＴＯＡとを融合した複合モードの測位法を提案できれば、複数信号の融合によって、信号を個々に使用する場合には実現できない複合的な特性を実現できるはずである。特に、ＲＳＳとＴＯＡのそれぞれの利点（すなわち、ＲＳＳの長距離伝播特性とＴＯＡの高精度測位特性）を組み合わせれば、互いに距離をとって展開された場合でも高精度で低コストな測位システムを得ることができる。
【０００７】
以下では、まず、従来技術による既存の測位技術のいくつかを簡単に紹介する。測位法には多数の解決策が存在する。これらの従来方式は、１）ＲＳＳベースの測位方式、および２）ＴＯＡベースの測位方式、という２つのクラスに分類できるが、いずれも単独モードの測位法として認知されている。
【０００８】
ＲＳＳベースの測位方式の例としては、Ｐａｄｍａｎａｂｈａｎによって提案された「レーダー」システムが挙げられる（Ｂａｈｌ，Ｐ．Ｐａｄｍａｎａｂｈａｎ Ｖ．Ｎ．ＲＡＤＡＲ：ａｎ ｉｎ−ｂｕｉｌｄｉｎｇ ＲＦ−ｂａｓｅｄ ｕｓｅｒ ｌｏｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ（ＲＦベースの室内ユーザ位置追跡システム）．Ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＮＦＯＣＯＭ ２０００）。この方法は、オフライン段階では、経験的に得たＲＳＳを（ｔ，ｘ，ｙ，ｄ，ＲＳＳＩ）の形式で記録して様々な位置・方位のＲＳＳを表示し、リアルタイム段階では、観測されたＲＳＳと記録されたＲＳＳとの間の（信号空間上の）距離を計算して三角測量を行い、観測されたＲＳＳとの一致度が最も高い位置を特定するものである。Ｄｉｅｔｒｉｃｈの米国特許第７１１６９８８号「Ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｎｏｄｅ ｕｓｉｎｇ ｓｉｇｎａｌ ｓｔｒｅｎｇｔｈ ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ ｍｅｔｒｉｃ（信号強度重み付け測定による無線ノードの位置測定）」では、受信信号強度の絶対値や無線ノードから発信されたＲＦ電力を使用する代わりに、様々な無線受信機ペアで検知されたＲＳＳ間の差を計算する信号強度差分測定法が提案されている。この発明は、特に、異なる無線受信機ペアで検知された信号強度値間の差を、ＲＦ環境モデルで特徴付けられた対応する差と比較する。
【０００９】
ＴＯＡベースの測位方式の典型的な例は、Ａ．Ｓｍｉｔｈが提案した「クリケット」システムである（Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｍｏｖｉｎｇ Ｄｅｖｉｃｅｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ Ｃｒｉｃｋｅｔ Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（クリケット測位システムによる移動デバイスの追跡），Ｐｒｏｃ．ＡＣＭ ＭＯＢＩＳＹＳ Ｃｏｎｆ．，Ｂｏｓｔｏｎ，ＭＡ，Ｊｕｎｅ ２００４）。このシステムでは、クリケットビーコンがビル全体に分散される。各ビーコンはＲＦ発信機と超音波発信機を搭載し、ＲＦ信号と超音波パルスを定期的かつ同時に発信する。測定対象のターゲットには、超音波受信機を搭載した超音波リスナーを装着する。受信したＲＦ信号を使用して時刻同期が行われ、後続の超音波のＴＯＡを測定して伝播時間が表示される。ＴＯＡに超音波の速度を乗じて、複数ビーコンからの距離が求められる。次に、リスナーは、最小二乗最小化（ＬＳＱ：Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ Ｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ）と拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ：Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ）法により、自位置を計算する。
【００１０】
ＴＯＡベースの測位方式のもう１つの例に、Ａ．Ｗａｒｄらの「バット」システムがある（Ａ ｎｅｗ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ｏｆｆｉｃｅ（アクティブオフィスのための新測位技術），ＩＥＥＥ Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，４（５）：４２−４７，Ｏｃｔｏｂｅｒ １９９７）。「バット」システムは、「クリケット」と同様に、基本的なＴＯＡベース測位方式を採用しており、最初に超音波信号のＴＯＡ情報からターゲットと基準点間の距離を計算し、次に、多辺測量アルゴリズムによりターゲットの位置を三角法で測定する。「バット」と「クリケット」の相違点は、「バット」は、天井に複数の超音波受信機を取り付け、ターゲットには超音波発信機を取り付けた追跡システムであるのに対し、「クリケット」は、天井に複数の超音波発信機を取り付け、ターゲットには超音波受信機を取り付けたナビゲーションシステムである、という点である。
【００１１】
ＲＳＳベースの解決策では、Ｄｉｅｔｒｉｃｈの差分方式と「レーダー」システムのいずれも、移動ターゲットの信号強度（絶対値と差分値のいずれも可）を、カバレッジエリアのＲＦ物理モデルを含むデータベースと比較するＲＦフィンガープリント技術を利用している。しかし、屋内のＲＦ環境ではマルチパス現象が発生し、ＲＦ信号の反射と吸収が信号強度間の相関関係に影響を及ぼすため、移動ターゲットの正確な位置測定には一定の困難が伴う。特に、「レーダー」システムの場合は、対象とする各物理環境の経験的ＲＳＳデータセットを構築する際に相当な労力を要する。このプロセスは、基準観測者の位置変更などにより物理環境が変化するたびに繰り返す必要がある。局所化エラーは大きく、誤差の５０パーセンタイル値は２．６７ｍを超える。この値は、精細な局所化が必要な用途には不十分である。
【００１２】
ＴＯＡベースの解決策では、超音波の短距離減衰を克服してシステムの拡張性を向上させるために、超音波検知器を高密度に展開するという方法が採られている。「クリケット」と「バット」のいずれのシステムもこの方法を採っているため、システムの展開と保守には高いコストを要する。また、システムを構成するノード数が多いため、位置測定ネットワークが非常に複雑になる。一方、「クリケット」システムにおいては、ＥＫＦは計算集約型のため組み込み式の低速プロセッサには適さず、ＬＳＱは位置推定のために少なくとも３つＴＯＡ測定値を必要とする。
【００１３】
発明者の知る限り、従来技術は、センサーを効果的に融合して、ＲＳＳベースとＴＯＡベースという２つの局所化方式が各々有する利点を統合する解決策を提供し得ていない。従来のＴＯＡベース局所化システムでは、ＲＦ信号が広く普及し、時刻同期信号として使用されているにもかかわらず、ＲＳＳのような貴重な情報が十分に活用されていない。さらに、基盤設備（受信機／発信機）のトポロジー情報はほとんど利用されていないため、距離の測定値が得られない場合には致命的となる。例えば、受信機がターゲットの信号を受信できないときには、ターゲットがその受信機から離れ過ぎていると考えてまず間違いない。一方、三角測量などの従来の測位アルゴリズムでは、位置を特定するために、少なくとも３つの同時ＴＯＡ測定値が必要である。しかし、環境の動的変化、リンクの低信頼性、ターゲットの移動という要因が存在する中でこの条件を満たすことは時に困難であり、高い測位失敗率につながる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】米国特許第７１１６９８８号
【非特許文献】
【００１５】
【非特許文献１】Ｂａｈｌ，Ｐ．Ｐａｄｍａｎａｂｈａｎ Ｖ．Ｎ．ＲＡＤＡＲ：ａｎ ｉｎ−ｂｕｉｌｄｉｎｇ ＲＦ−ｂａｓｅｄ ｕｓｅｒ ｌｏｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ（ＲＦベースの室内ユーザ位置追跡システム）．Ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＮＦＯＣＯＭ ２０００
【非特許文献２】Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｍｏｖｉｎｇ Ｄｅｖｉｃｅｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ Ｃｒｉｃｋｅｔ Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（クリケット測位システムによる移動デバイスの追跡），Ｐｒｏｃ．ＡＣＭ ＭＯＢＩＳＹＳ Ｃｏｎｆ．，Ｂｏｓｔｏｎ，ＭＡ，Ｊｕｎｅ ２００４
【非特許文献３】Ａ ｎｅｗ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ｏｆｆｉｃｅ（アクティブオフィスのための新測位技術），ＩＥＥＥ Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，４（５）：４２−４７，Ｏｃｔｏｂｅｒ １９９７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
上記の分析から、ＲＳＳとＴＯＡとトポロジー情報とを包括的に活用することによって効果的な複合モード測位法を設計し、それにより、必要な精度と拡張性を備え、かつ多様な環境で動作可能な位置決定を実現できることは明らかである。
【００１７】
本発明は、ＲＳＳ測位方式およびＴＯＡ測位方式の利点（ＲＳＳの長距離伝播特性、ＴＯＡの高精度測位特性など）を統合し、かつ、各方式固有の欠点を克服するための、適応型測位法に基づく安定的に高精度な方法、装置、およびシステムを提供する。特に、本発明の適応型測位システムは、ＲＦ信号と超音波信号の両方を使用することにより、超音波のＴＯＡ情報を検知するだけでなく、ＲＦ信号のＲＳＳ情報も測定することができる。ここで注目すべきことは、本発明の適応型測位システムはシステム基盤に依存しないため、ナビゲーションモード（複数の発信機を使用し、移動体に１個の受信機を装着する）だけでなく、追跡モード（複数の受信機を使用し、移動体に１個の発信機を装着する）にも適用できることである。
【００１８】
本発明の測位アルゴリズムは、超音波のＴＯＡ検出数とＲＦ信号のＲＳＳに対して適応性がある。基本的に、ＴＯＡ検出結果が３つ以上の場合には、三角測量を使用して良好な測位精度を得ることができる。ＴＯＡ検出結果が２つの場合には、遠近フィルタ方法を使用して、三角測量を支援し、正確かつ一意の位置推定を行う。ＴＯＡ検出結果が１つしか得られない場合には、ＲＳＳを追加の距離指標として使用して、一意の位置推定を行う。ＴＯＡ検出結果がない場合には、ＲＳＳと移動体の位置履歴を活用して、一意の位置推定を行う。さらに、本発明の適応型測位システムでは、ＴＯＡ測定値の異常値（超音波のエコーの影響などが原因で発生する）を除去して測位精度の安定性を向上させるための前処理ステップとして、高速ＴＯＡ信頼性フィルタを設計することもできる。
【００１９】
特に、本発明の第１の態様によれば、適応型移動体測位方法であって、移動体から発信された信号の到達時刻（ＴＯＡ）結果と受信信号強度（ＲＳＳ）結果とを収集し、収集したＴＯＡ結果数を判定し、入力されたＴＯＡ結果数に基づいて移動体の位置を計算するための測位法を選択し、選択した測位法を使用して移動体の位置を計算するための適応型移動体測位方法が提供される。
【００２０】
本発明の第２の態様によれば、適応型移動体測位装置であって、移動体から発信された信号の到達時刻（ＴＯＡ）結果と受信信号強度（ＲＳＳ）結果とを収集するための観測結果収集器と、収集したＴＯＡ結果数を判定するためのＴＯＡ結果カウンタと、入力されたＴＯＡ結果数に基づいて移動体の位置計算法を選択し、選択した計算法を使用して移動体の位置を計算するための位置計算器とを備えること特徴とする適応型移動体測位装置が提供される。
【００２１】
本発明の第３の態様によれば、適応型移動体測位システムであって、第１の信号を発信し検出する第１信号トランシーバおよび第２の信号を発信し検出する第２信号トランシーバを備える検出装置と、第１の信号を発信し検出する第１信号トランシーバおよび第２の信号を発信し検出する第２信号トランシーバを備える、移動体に装着されたタグ装置と、第１の信号に関する到達時刻（ＴＯＡ）結果および第２の信号に関する受信信号強度（ＲＳＳ）結果に基づいて移動体の位置を計算するための測位法を適応的に選択する適応型測位装置とを備えることを特徴とする適応型移動体測位システムが提供される。
【００２２】
本発明で提案される適応型複合モード測位法は、従来技術と比較していくつかの利点を提供する。有用な効果としては、主に、適応性、信頼性、高精度、拡張性、低コストなどが挙げられる。以下に、これらの効果について詳細に説明する。
・適応性：本発明の適応型測位アルゴリズムは、信頼性の高いＴＯＡ検出結果の数とＲＳＳに基づいて選択が可能である。
・信頼性：高速の異常値排除アルゴリズムにより、ＴＯＡ測定値に含まれる異常値が排除され、測位精度の安定性が改善される。
・高精度：従来の三角測量は、１つの位置を決定するために少なくとも３つのＴＯＡ測定値を必要とする。本発明の適応型測位システムでは、このような制限は不要となり、しかも三角測量が有するすべての長所が維持される。すなわち、３つ以上のＴＯＡ測定値が得られた場合には、従来の三角測量アルゴリズムと同一の精度となる。そして、ＴＯＡ結果が２つしかない場合には、従来の三角測量では解を得ることができないのに対し、本発明のシステムでは、提案される遠近フィルタに基づいて正確な結果を得ることができる。さらに、ＴＯＡ測定値が１つかゼロの場合でも、本発明のシステムの精度は、従来の純粋なＲＳＳベースの測位方式よりもはるかに良好となる。
・拡張性：本発明の適応型測位法は、追跡モードのシステムだけでなく、ナビゲーションモードのシステムにも適用が可能である。そのため、測位システムは、測位精度を十分に保ちながら、より低い展開密度で高度なカバレッジ拡張姓を実現することができる。さらに、本発明の融合法は、より多くのＴＯＡおよびＲＳＳ測定結果に対応して拡張することもできる。
・低コスト：本発明の適応型測位システムでは、システムコストが大幅に低廉化され、計算集約度もきわめて低い。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
本発明の上記およびその他の特徴は、添付図面を参照しつつ以下の説明を読むことにより、より深く理解されるであろう。
【００２４】
【図１】本発明による適応型測位システム１００の全体構造を示すブロック図である。
【図２】追跡モードにおいて、図１に示すシステム１００の動作プロセスを示すフローチャート図である。
【図３】ナビゲーションモードにおける、図１に示すシステム１００の動作プロセスを示すフローチャート図である。
【図４】本発明による適応型測位装置３００の内部構造を示すブロック図である。
【図５】図４に示すＴＯＡ結果フィルタの動作プロセスの例４００を示すフローチャート図である。
【図６】図４に示す適応型測位装置の全動作プロセスの例５００を示すフローチャート図である。
【図７】３つ以上のＴＯＡ結果に基づいて移動体の位置を計算するマルチＴＯＡ位置計算器の一例の内部構造を示すブロック図である。
【図８】３つ以上のＴＯＡ結果が得られた場合に、最大分離基準に基づいてＴＯＡ結果を選択する方法を説明する概念図である。
【図９】ＴＯＡ測定値が２つの場合の測位法を図示する概念図である。
【図１０】ＴＯＡ測定値が１つの場合の測位法を図示する概念図である。
【図１１】ＴＯＡ測定値がない場合の測位法を図示する概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
図１は、本発明による適応型測位システム１００の全体構造を示すブロック図である。一例として図示するシステム１００には、移動体１１０によって搬送されるタグ装置１０２、観測装置としての検出装置１２０、および適応型測位装置１０１を含む中央情報サーバ１１１を備えることができる。一例として図１に示す検出装置１２０は、１個のヘッド装置１０３と数個のリーフ装置１０４で構成されるワンデバイス測位（ＰＯＤ：Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｏｎ Ｏｎｅ Ｄｅｖｉｃｅ）構造を有する。ＰＯＤの詳細な説明は、本出願と同じ出願者が２００８年１月２９日に提出した中国特許出願Ｎｏ．２００８１０００６３１７．０「Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｏｎ Ｏｎｅ Ｄｅｖｉｃｅ（ＰＯＤ）ａｎｄ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ＰＯＤ（ワンデバイス測位（ＰＯＤ）と、ＰＯＤを使用した自律的超音波測位システムおよび方法）」に記載されている。この関連出願は、すべての趣旨においてその全体が援用される。当然ながら、検出装置１２０はこの特定のＰＯＤ構造に限定されるべきではなく、タグ装置から発信される信号を検出する能力を有する他の装置もまた使用可能である。以下では、ヘッド装置とリーフ装置で構成されるＰＯＤを一例として取り上げ、システム１００内の検出装置１２０の動作をさらに詳細に説明する。適応型測位装置１０１は、本発明の中核的な構成要素であり、タグ装置１０２から発信され、検出装置１２０で測定された超音波およびＲＦ信号のＴＯＡ測定値とＲＳＳ測定値とを受信し、適切な測位法を選択し、移動体１１０の位置の追跡と計算を行う。ここでは適応型測位装置１０１は独立した中央情報サーバ１１１の一部として示されているが、これは本発明の一例に過ぎず、本発明の適用範囲はこれに限定されるべきではない。当該技術に精通する当業者であれば、システムの動作モードと適用要件によれば、適応型測位装置１０１を検出装置１２０（例えば、ＰＯＤのヘッド装置１０４）またはタグ装置１０２にも統合が可能なことは容易に理解できるであろう。さらに、図１では、ヘッド装置１０３とリーフ装置１０４とが１つの装置として統合されており、かつ稼働状態においてはヘッド装置とリーフ装置との間に固定した構造的トポロジー関係が存在するが、これもまた一例に過ぎない。本発明の範囲は、この構造に限定されるべきである。当該技術に精通する当業者には、ヘッド装置１０３とリーフ装置１０４とを互いに分離した別個の装置として実装し、ユーザがそれらの空間座標が分かっている限り、各々独立して展開できることは容易に理解できるであろう（該当特許出願Ｎｏ．２００８１０００６３１７．０を参照）。従来技術による既存の測位システムと比較すると、ＰＯＤには、高精度、展開の容易さ、キャリブレーション不要、低コスト、装置内調整、柔軟性など多数の利点がある。したがって、以下の説明と図においてＰＯＤは検出装置の一例として使用されているが、上述したように、検出装置の構造、およびヘッド装置とリーフ装置の展開は、この特定の例に限定されるものではない。
【００２６】
図１に示す適応型測位システム１００は、ナビゲーションモードだけではなく追跡モードでも動作可能である。ナビゲーションモードでは、複数の発信機が基盤設備として動作する。そして、移動体によって搬送される１個の移動受信器が、複数の発信機の信号を待ち受けて自位置（すなわち移動体の位置）を計算する。追跡モードでは、発信器が移動体によって搬送され、複数の受信器が基盤設備として動作する。この場合は、複数の受信器が発信機からの信号を待ち受けて移動する発信機を追跡し、移動体の位置を計算する。図１に示すように、本発明による適応型測位システム１００は、一般的には、検出装置１２０（例えば、ヘッド装置１０３およびリーフ装置１０４で構成されるＰＯＤ）とタグ装置１０２とで構成される階層的測位システムを対象に考案されている。ヘッド装置はＲＦモジュールと超音波モジュールとを備えるマイクロコントローラであり、リーフ装置は超音波モジュールのみを備えるマイクロコントローラである。そして、タグ装置はＲＦモジュールと超音波モジュールを備え、移動体に装着されるマイクロコントローラである。適応型測位システム１００は、ヘッド装置およびリーフ装置の位置情報（すなわち空間座標）を使用し、追跡およびナビゲーションの両モードで動作可能である。
【００２７】
図２と図３に、追跡モードとナビゲーションモードにおけるシステム１００の動作フローを示す。このうち、図２は、図１のシステム１００の追跡モードにおける動作プロセスを示すフローチャート図であり、図３は、ナビゲーションモードにおける動作プロセスを示すフローチャート図である。
【００２８】
まず図２を参照すれば、システム１００の追跡モードにおける動作プロセス２００ａは、タグ装置１０２がヘッド装置１０３との時刻同期のためにＲＦ信号を発信することから開始される（ステップ２０１ａ）。次に、ステップ２０２ａにおいて、ヘッド装置１０３は、タグ装置１０２から発信されたＲＦ信号により時刻をタグ装置１０２と同期させ、そのＲＦ信号のＲＳＳを測定する。そして、複数のリーフ装置１０４を同期させて、タグ装置１０２が次に発信する超音波パルスを待ち受ける。次に、ステップ２０３ａにおいて、タグ装置１０２は超音波をブロードキャストする。ヘッド装置１０３とリーフ装置１０４（複数）がタグ装置１０２からの超音波パルスを検出すると、各リーフ装置１０４は超音波パルスのＴＯＡを測定する（ステップ２０４ａ）。ステップ２０２ａでヘッド装置１０３が測定したＲＦ信号のＲＳＳ結果と、ステップ２０４ａでリーフ装置１０４が測定した超音波のＴＯＡ結果は、その後、移動体の位置計算のために適応型測位装置１０１に送信される。ステップ２０５ａにおいて、適応型測位装置１０１は、ＴＯＡとＲＳＳの測定値に適応型融合アルゴリズムを適用して移動体１１０の位置を計算する。追跡モードにおいては、適応型測位装置１０１は、各用途の実際の使用条件に応じて、独立して設置される中央情報サーバ１１１内に配置するか、またはヘッド装置１０３に含めることができる。適応型測位装置１０１を中央情報サーバ１１１内に配置した場合には、ＴＯＡとＲＳＳの測定値を中央情報サーバ１１１に送信して位置計算を行うことができる。適応型測位装置１０１をヘッド装置１０３内に格納した場合には、リーフ装置１０４が検出したＴＯＡ測定値をヘッド装置１０３に供給し、そこで適応型測位装置１０１が移動体１１０の位置計算を行う。
【００２９】
図３は、ナビゲーションモードにおけるシステム１００の動作プロセス２００ｂを示す。上述したように、ナビゲーションモードでは、移動体１１０によって搬送されるタグ装置１０２は発信機として動作し、ヘッド装置１０３およびリーフ装置１０４は受信機（検出器）として動作する。ナビゲーションモードでは、システム１００のプロセス２００ｂは、ヘッド装置１０３がタグ装置１０２との同期のためにＲＦ信号をブロードキャストすることから開始される。これと同時に、ヘッド装置１０３が、超音波をブロードキャストするためにリーフ装置１０４と同期する（ステップ２０１ｂ）。次に、ステップ２０２ｂにおいて、タグ装置１０２はＲＦ信号によりヘッド装置１０３と同期し、ＲＦ信号のＲＳＳを測定する。その際、タグ装置１０２は、ヘッド装置１０３とリーフ装置１０４がこれから発信する超音波の待ち受けを開始する。ステップ２０３ｂにおいて、ヘッド装置１０３とリーフ装置１０４は超音波をブロードキャストする。ステップ２０４ｂでは、タグ装置１０２は、ヘッド装置／リーフ装置からの超音波を検出すると、その超音波のＴＯＡを測定する。次に、ステップ２０２ｂでタグ装置１０２によって測定されたＲＦ信号のＲＳＳ結果とステップ２０４ｂでタグ装置１０２によって測定された超音波のＴＯＡ結果が、適応型測位装置１０１に送信され、続いて適応型測位装置１０１は取得したＴＯＡおよびＲＳＳ結果に対して適応型融合を実行し、移動体１１０の位置を計算する。ナビゲーションモードでは、適応型測位装置１０１は、各用途の使用条件に従って中央情報サーバ１１１に配置するか、またはタグ装置１０２に格納することができる。適応型測位装置１０１を中央情報サーバ１１１内に配置した場合には、測定されたＴＯＡ結果とＲＳＳ結果を中央情報サーバ１１１に送信して位置計算を行うことができる。適応型測位装置１０１をタグ装置１０２に配置した場合、ＴＯＡ結果とＲＳＳ結果はタグ装置１０２によって測定されるため、タグ装置１０２に格納した適応型測位装置１０１は移動体の位置を直接計算することができる。
【００３０】
上記では、添付図面を参照しつつ、本発明による適応型測位システム１００と、追跡モードおよびナビゲーションモードにおけるその動作プロセスを説明した。以下では、図４〜１０を参照し、本発明の適応型測位法と、その測位法を使用した適応型測位装置１０１を詳細に説明する。
【００３１】
最初に、図４を参照して、本発明による適応型測位装置３００の内部構造について説明する。適応型測位装置３００は、例えば、図１のシステム１００内に示された適応型測位装置１０１である。上記のように、適応型測位装置１０１は、異なる動作モードおよび各用途の実際の使用条件に従って、独立したサーバに配置するか、またはヘッド装置１０３もしくはタグ装置１０２に内蔵することができる。
【００３２】
適応型測位装置３００は、同時に測定されたＴＯＡおよびＲＳＳ測定結果を入力とし、移動体の一意の位置推定結果を出力とする、一般的なリアルタイム情報処理装置として考案されている。ＲＳＳのカバレッジ範囲は、ＴＯＡのカバレッジ範囲よりもはるかに大きいため、ＲＳＳ測定は高い確率で得ることができる。しかし、ＴＯＡの場合には、移動体の運動と超音波の減衰の速さにより、ＴＯＡ検出結果の数は、その時々の条件によって大きく変動する。場合によっては、ＴＯＡ検出結果が２つまたは１つしか得られなかったり、全く得られなかったりすることもある。このような場合に対応するため、本発明による適応型測位装置は、ＴＯＡ結果の数に応じて適応できるように考案されている。そのため、ＲＳＳ結果、システムのトポロジー情報、さらには対象の履歴情報さえも位置の融合処理に利用して、一意の位置推定を行うことが可能である。
【００３３】
図４に示すように、適応型測位装置３００には、観察結果収集器３０１、ＴＯＡ結果フィルタ３０４、ＴＯＡ結果カウンタ３０２、位置計算器３０３、および履歴データメモリ３０５を含めることができる。観察結果収集器３０１は、外部からのＴＯＡ結果およびＲＳＳ結果を収集し、これらのデータが移動体の位置計算のために位置計算器に３０３に送られる。位置計算器３０３は、ＴＯＡおよびＲＳＳ融合法を利用して移動体の位置を計算する。特に、位置計算器３０３は、収集したＴＯＡ結果数に応じて異なる測位法を選択することができるため、安定的に高精度な適応型局所化が実現される。位置計算器３０３が利用する適応型測位法の詳細については、後述する。履歴データメモリ３０５は、移動体の測位履歴データを保存するために使用される。測位履歴データは、得られたＴＯＡデータ数が３つ未満の場合に位置計算器３０３が測位のための参照として利用され、それにより測位精度を改善することができる。
【００３４】
観察結果収集器３０１により収集されたＴＯＡ結果は、まずＴＯＡ結果フィルタ３０４（オプションの前処理部品）に送られ、そこで、すべてのＴＯＡ収集データから信頼性の低いＴＯＡ測定値が除去される。超音波が障害物により反射された場合には、測定された距離は、超音波が直接到達した場合の距離よりもはるかに長くなる。このような反射信号は、予期しない局所化エラーにつながるため「異常値」として取り扱い、局所化アルゴリズムから除去する必要がある。
【００３５】
図５は、図４に示すＴＯＡ結果フィルタの動作プロセス例４００を示すフローチャート図である。フィルタプロセスの基本的な考え方は、２組の発信機−受信機（観測者）ペア間の距離の差は、２つの受信機間の距離よりも大きくなり得ないというものである。しかし、ペア間の測定値を比較するのは時間がかかるため、本発明では、代わりに高速フィルタリングアルゴリズムが提案される。フィルタリングアルゴリズムの詳細を図５に示す。
【００３６】
図５に示すように、ステップ４０１において、すべてのＴＯＡ検出結果｛ＴＯＡｉ｝がフィルタに入力される。ここで、ｉは、ｉ番目の受信機（観測者）を示す。さらに、任意の２つの受信機（ｉ番目の受信機とｊ番目の受信機）間の距離Ｅｉｊも入力される。上述したように、（受信機としての）ヘッド装置およびリーフ装置の空間座標は既知であるため、距離Ｅｉｊを容易に得ることができる。
【００３７】
まず、ステップ４０２において、粗フィルタにより明らかに過大または過小なＴＯＡ測定値が拒絶され、その際に、所要領域から外れた値を排除するための高閾値と低閾値が定義される。ここで各ＴＯＡ結果は、既定の高閾値および低閾値と比較され、ステップ４０３において、高閾値と低閾値により規定された領域外のＴＯＡ結果が排除される。次に、ステップ４０４において、残りのＴＯＡ結果がＴＯＡ結果プール（ＴＯＡ１，ＴＯＡ２，…ＴＯＡｎ）内に収集される。ここで、ｎは粗フィルタ通過後の残留ＴＯＡ結果の数を示す。
【００３８】
次に、ステップ４０５において、各残留ＴＯＡ結果は、後の処理のために距離（ｄｉ＝ＴＯＡｉ＊Ｓｐｅｅｄｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ）に変換される。ステップ４０６おいて、計算されたすべての測定距離が距離値プール（ｄ１，ｄ２，…，ｄｎ）に収集される。次に、プロセス４００は、残留ＴＯＡ結果に対してさらに微細フィルタ処理を実行するための領域外値排除プロセスへと進む。
【００３９】
このアルゴリズムでは、最小残留ＴＯＡ測定値が最も信頼性が高いと想定し、それに基づいてすべての距離が昇順でソートされる。最小距離、最大距離は、それぞれｄｉ、ｄｊで表される（ステップ４０７）。決定ステップ４０８では、ｉ＝ｊが満足される場合には、距離値プール内の残留距離値に一致するＴＯＡ測定値はすべて信頼できるものであり、後の測位処理（ステップ４０９）に使用できるという結論を導くことができる。ステップ４０８においてｉ≠ｊと判定された場合には、距離ｄｉおよびｄｊに対応するＴＯＡ測定値の信頼性は、以下の三角不等式に従ってチェックすることができる。
【数１】
【００４０】
すなわち、ステップ４１０において、距離ｄｉとｄｊがｄｊ-ｄｉ＞Ｅｉ，ｊを満足するかどうかが判定される。満足する場合には、現在の最大距離ｄｊは、信号反射によって発生した異常値である可能性がきわめて高いことになる。そのため、ステップ４１２において、距離ｄｊを排除する必要があり、距離値プール内にある次に大きな距離が考慮される。距離ｄｉとｄｊがｄｊ-ｄｉ＞Ｅｉ，ｊを満足しない場合には、現在の最大距離ｄｊは、超音波信号が直接到達した場合の距離とみなすことが可能であり、それに対応するＴＯＡ結果は信頼できると結論づけることができる。そのため、ステップ４１１では、ｊ＝ｊ-１と距離値プール内の次に大きな距離が考慮される。上記プロセスは、プール内のすべての残留距離が信頼できると結論づけられるまで繰り返される。次に、信頼できる距離に対応するＴＯＡ測定結果が、以下の測位プロセスのために使用される。
【００４１】
図６は、図４に示す適応型測位装置の全動作プロセスの例５００を示すフローチャート図である。
【００４２】
図６に示すように、プロセス５００は、観測結果収集器３０１がＴＯＡおよびＲＳＳの測定結果を収集するステップ５０１から開始される。次に、ステップ５０２において、ＴＯＡ結果フィルタ３０４は、図５で説明したフィルタアルゴリズムを使用して、収集したＴＯＡ結果のフィルタリングを行う。ステップ５０３において、フィルタリング後に残ったＴＯＡ測定結果数に基づいて異なる測位法が選択される。図４に示すように、位置計算器３０３は、ＴＯＡ結果カウンタ３０２がカウントしたＴＯＡ結果数に基づいて異なる位置計算モジュールを選択し、移動体の位置を計算する測位法セレクタ３０３１を含む。例えば、ＴＯＡ結果の数が３つ以上の場合にはマルチＴＯＡ位置計算器３０３２が、ＴＯＡ結果の数が２つの場合には２−ＴＯＡ位置計算器３０３３が、ＴＯＡ結果の数が１つの場合には１−ＴＯＡ位置計算器３０３４が、そしてＴＯＡ結果がゼロの場合には０−ＴＯＡ位置計算器３０３５が、それぞれ呼び出される。ＴＯＡ結果が１つのみかゼロの場合には、履歴データメモリ３０５の測位履歴情報を参照して移動体の位置を計算する必要がある。
【００４３】
図６に戻ると、ステップ５０３においてＴＯＡ結果が３つ以上あると判定された場合には、ステップ５０４ａに進み、マルチＴＯＡ位置計算器３０３２がＴＯＡ三角測量を使用して移動体の位置を計算する。ステップ５０３においてＴＯＡ結果の数が２つの場合には、ステップ５０４ｂに進む。このステップでは、ＴＯＡ結果の数が３未満なので、測位のための参照として測位システムのトポロジー情報を使用する必要がある。そのため、本発明においては、ＴＯＡ結果を組み合わせて移動体の位置を計算する遠近フィルタが提案される。ＴＯＡ結果の数が２つの場合の遠近フィルタと測位法については後述する。さらに、ステップ５０３において、ＴＯＡ結果の数が１つの場合には、ステップ５０４ｃに進む。このステップでは、ＴＯＡ結果に加えて、取得済みのＲＳＳ結果と、履歴データメモリ３０５の測位履歴情報も測位に使用する必要がある。ＴＯＡ結果が１つの場合の測位法についても、詳細は後述する。ステップ５０３においてＴＯＡ結果がゼロと判定された場合は、ステップ５０４ｄに進む。このステップでは、ＲＳＳ結果と履歴データメモリ３０５の測位履歴情報だけが移動体の位置計算に使用される。この詳細についても後述する。次に、ステップ５０５で移動体の位置の計算結果が出力され、これをもってプロセス５００は終了する。
【００４４】
以下では、図７、６Ｂ、および７〜９を参照しながら、ＴＯＡ結果の数が３以上、２、１、および０の場合について、移動体の位置計算を行うための適応型ＴＯＡ／ＲＳＳ融合測位プロセスについて説明する。
（１）ＴＯＡ結果≧3の場合
【００４５】
通常、３つ以上のＴＯＡ測定値が得られた場合には、三角測量を使用して対象の位置を計算することができる。これは、実は、過剰に規定された関数セットを解くための問題である。信頼できるＴＯＡ測定値が全部でｋ個あったとすると、ＴＯＡ測定値から決定される距離により与えられる制約関数は以下のようになる。
【数２】
ここで、（ｘ１，ｙ１，ｚ１）…（ｘｋ，ｙｋ，ｚｋ）は、信頼できるｋ個のＴＯＡ測定値を提供するリーフ装置の座標、（ｄ１，…，ｄｋ）は対応する測定距離である。
【００４６】
【数３】
とすると、
上記方程式（２）は、ＡＸ＝ｂと書き換えることができる。この式は最小２乗誤差（ＬＳＱ）方式を使用して解くことができ、これにより、第２ノルム||AX-b||2を最小化するためのＸ＝［ｘ，ｙ，ｚ］Ｔを見つけることができる。このＬＳＱ問題の正規関数はATX=Abなので、Ａが正則行列の場合には、結果は以下のようになる。
X=(ATA)-1ATb （３）
【００４７】
上記から、ＴＯＡ結果の数が３つ以上の場合には、上記方程式（３）を使用して移動体の一意の位置を計算できることが分かる。
【００４８】
しかし、上記のように、多辺測量（信頼できるＴＯＡ結果すべてを使用して移動体の位置を計算するために使用される）と呼ばれる従来のマルチＴＯＡ測定は、ＰＯＤのような装置に使用された場合には効率が低下することもある。これは、多辺測量アルゴリズムの計算コストは非常に高く、ＰＯＤでは対応しきれないからである。これを考慮して、本発明の一実施例によれば、移動体の測位結果を最適化する構造的三辺測量法が提供される。
【００４９】
具体的には、本発明による構造的三辺測量方式の核心は、ＴＯＡの絞り込み（すなわちＴＯＡ結果の選択）にある。図７に示すように、本発明によれば、観測結果収集器３０１により３つ以上のＴＯＡ測定結果が収集された場合には、マルチＴＯＡ位置計算器３０３２を呼び出して、三辺測量により移動体の位置を計算することができる。本実施例においては、マルチＴＯＡ位置計算器３０３２に、ＴＯＡ結果セレクタ６０１および三辺測量測定手段６０２を含めることができる。収集したＴＯＡ結果の数が４つ以上の場合には、ＴＯＡ結果セレクタ６０１は、収集したすべてのＴＯＡ結果から、三辺測量用に３つの結果を選択する。次に三辺測量測定ユニット６０２は、選択した結果に対して三辺測量アルゴリズムを実行して移動体の位置を計算する。
【００５０】
ここで、ＴＯＡ結果の選択は、「ＴＯＡ結果を収集する受信機同士が離れているほど、局地化の結果は良好になる」という原則に基づいて行うことができる。逆に、受信機同士があまり離れていない（例えば受信機がほとんど１列に並んでいる）場合には、局地化結果にフリップ曖昧性が出現する確率が高くなる。したがって、３つのＴＯＡ結果は、「最大分離基準」（より正確な局地化結果を得るために、受信機間の距離をできるだけ長くする）に基づいて選択することができる。「最大分離基準」では、各ペア間の距離が最大となるようにＴＯＡ結果を選択する、形成される三角形の面積が最大となる３つのＴＯＡ結果を選択する、といったことが可能である。
【００５１】
例えば、図８では、ＰＯＤの場合の「最大分離基準」に基づいたＴＯＡ結果の選択例が示されている。ここで、ＰＯＤ装置は、説明を簡略化するための一例として使用されているに過ぎないことは明らかである。本発明の原理は、ＰＯＤ装置の場合に限定されるものではなく、固定トポロジー構造を有するあらゆる装置に適用することができる。また、本発明は、受信機が空間内に分散して配置されている場合にも同様に適用することができる。
【００５２】
ＰＯＤ装置の場合、ＰＯＤが固定した構造のトポロジーを有するため、ＰＯＤ上の３点分布から受信機同士の分離度を簡単に定めることができる。図８に示すように、この例ではＰＯＤの形状は六角形となっている。そのため、三辺測量に使用できる３点分布は４種類となる（図８の事例（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ））。図８では、ヘッド装置には０、周囲のリーフ装置には順に１〜６の番号が付されている。
【００５３】
事例（ａ）では、例えば受信機（１，３，５）や（２，４，６）が形成する大きな正三角形が３点分布の候補となる。この場合、可能な分布は全部で２種類となる。事例（ｂ）では、例えばノード（１，３，４）や（１，２，４）が形成する三角形を３点分布とすることができる。この場合、可能な分布は全部で１２種類となる。事例（ｃ）では、例えばノード（１，２，６）や（０，２，６）が形成する三角形を３点分布とすることができる。この場合も、可能な分布は全部で１２種類となる。最後に、事例（ｄ）では、例えばノード（０，１，２）や（０，２，３）が形成する三角形を３点分布とすることができる。この場合、可能な分布は全部で６種類となる。
【００５４】
図８に示す例では、受信機の分離度は（ａ）＞（ｂ）＞（ｃ）＞（ｄ）の順となることは明らかである。したがって、３点分布の分離度は事例（ａ）の場合に最大になるので、三辺測量と移動体の位置の計算を行う際には、大きな正三角形を形成する３つのＴＯＡ結果の優先順位を最も高くする必要がある。逆に、事例（ｄ）は分離度が最小なので、ＴＯＡ結果を選択する際には（ｄ）の優先順位を最も低くするべきであるが、位置計算に使用できないというわけではない。（１，０，４）などの図８に示した事例以外の３点分布については、正確な位置結果が得られないため、そのＴＯＡ結果は廃棄される。
【００５５】
当該技術に精通した当業者には、「最大分離基準」の適用はＰＯＤ装置に限定されず、固定構造トポロジーや分散した受信機配置を有するあらゆる装置に拡張できることは明らかである。
（２）ＴＯＡ結果＝２の場合
【００５６】
ＴＯＡ結果が２つしかない場合には、ＴＯＡ結果の数が３未満のため、従来の三角測量を使用することはできない。本発明は、一意の正確な位置推定を可能にするため、システムのトポロジー情報を利用して、移動体の位置計算に必要な制約条件を三角測量アルゴリズムに与える遠近フィルタを提案する。この場合、基本的な想定は、移動体はｚ軸方向には低速で移動するということである。ここでは、最も近いｚの履歴推定値をｚｈとし、ｚ＝ｚｈとする。この想定により、３次元の問題が２次元の問題になり、距離測定値によって与えられた関数は以下の式で表すことができる。
【数４】
上記の関数を解くことにより、２つの曖昧解が得られる。図９に示すように、この２つの解は、２つの観測円Ｃ１およびＣ２の交点Ｘ１、Ｘ２となる。ここで、２つの観測円Ｃ１およびＣ２は、ｚ＝ｚｈ平面上で定義され、それぞれ、対応する１番目および２番目のＴＯＡ結果を提供する受信機（ヘッド装置またはリーフ装置）をその中心とし、
【数５】
、および
【数６】
を半径とする円である。ここで、ｌ１，ＴＯＡおよびｌ２，ＴＯＡは、それぞれ１番目および２番目のＴＯＡ結果に対応する距離である。図９に示す２つの交点Ｘ１およびＸ２は、それぞれＸ１＝｛ｘ１’，ｙ１’｝、Ｘ２＝｛ｘ２’，ｙ２’｝として示される。本発明によれば、曖昧な結果から一意の解を見つけ出すという概念は、移動体とＴＯＡ測定値を提供しないリーフ装置との距離は、超音波の検出可能距離を超えているはずだという想定に基づいている。超音波の検出可能距離は、送信機から発信される超音波を受信機が受信可能な範囲内の距離として定義される。この距離は、送信機の出力や信号対雑音比などに関連するスカラ値である。ここでは、この距離をＵで表す。
【００５７】
したがって、本発明によれば、ＴＯＡ検出結果を提供しないすべてのリーフ装置の中から無作為に１つのリーフ装置（Ａとする）を選択し、このリーフ装置と２つの推定位置（Ｘ１、Ｘ２）との距離を計算することができる。ここでは、ＡＸ１≦ＵおよびＡＸ２＞Ｕとするが、これにより一般性が失われることはない。この場合、Ｘ２はＡの検出可能距離を超えており、一意の位置推定として決定される。あるいは、ＡＸ１＞Ｕ，ＡＸ２＞ＵまたはＡＸ１≦Ｕ，ＡＸ２≦Ｕであれば、ＴＯＡ検出結果を提供しない別のリーフ装置が選択され、移動体の一意の位置推定が決定されるまで、このチェックが繰り返される。したがって、ＴＯＡ結果の数が２つの場合には、測位システムのトポロジー情報を使って三角測量を支援することにより、移動体の位置を決定することができる。
（３）ＴＯＡ結果＝１の場合
【００５８】
ＴＯＡ結果が１つしかない場合には、ヘッド装置（またはタグ装置）によって記録された無線信号強度（ＲＳＳ）結果を、移動体の位置決定を支援するための追加領域指標として使用することができる。本発明のアルゴリズムでは、マルチパスフェーディング効果に応じて調整されたＲＳＳ距離モデルが選択されている。
【数７】
ここで、ｍは距離の増大に伴う伝送路損失の増加率、Ｐ（ｄ０）は基準距離ｄ０における信号電力、ｄは送信機−受信機間の距離を表す。Ｃは、減衰係数に差が生じるまでの最大障害物（壁）数、ｎＷは送信機−受信機間の障害物（壁）数、ＷＡＦは壁の減衰係数である。一般に、ｍとＷＡＦの値は、ビルのレイアウトと建築材料に依存し、経験的に導かれる。Ｐ（ｄ０）の値は経験的に導くか、またはハードウェアの仕様から得ることができる。
【００５９】
図１０に示すように、ＴＯＡ測定が１つしかない場合には、ＴＯＡに基づいた距離と式（５）により計算された距離とにより、ｚ＝ｚｈ平面上にそれぞれＣＴＯＡおよびＣＲＳＳで表される２つの観測円を定めることができる。ここでは、ＴＯＡ結果が２つある場合と同様に、移動体はｚ軸方向に低速で移動すると想定する。一方の円ＣＴＯＡは、ＴＯＡ結果に基づいて規定され、ＴＯＡ結果が得られたリーフ装置をその中心とし、距離
【数８】
を半径とする円である（ＴＯＡ円）。ここで、ｌＴＯＡはＴＯＡ結果に対応する距離である。もう一方の円ＣＲＳＳは、ＲＳＳ結果に基づいて規定され、ヘッド装置をその中心とし、距離
【数９】
を半径とする円である（ＲＳＳ円）。ここで、ｌＲＳＳはＲＳＳ結果に対応する距離である。図１０に示すように、ＲＳＳに基づく距離測定値は変動が大きいため、ＲＳＳ円は実際には円ではなく環である。ここでは、環の幅を２σとする。ＴＯＡ円とＲＳＳ円には、２つの交点ではなく、互いに交差する２つの弧が存在する。一意の位置を決定するために利用できるもう１つの情報は、履歴データメモリ３０５から取得される履歴位置推定である。具体的には、２つの交差する弧を得た後、その２つの弧上で、信頼できる履歴位置に最も近い点を見つけることにより、移動体の一意の位置が推定される。信頼できる履歴位置は、例えば、２つ以上のＴＯＡにより計算される位置であり、信頼性の高い位置推定であると考えられる。したがって、このプロセスは、以下の式（６）で表される。
Xest=argmin||Xi-Xprevious||2（ｉは交差する弧上の点を示す） （６）
（４）ＴＯＡ結果が０の場合
【００６０】
ＴＯＡ結果がゼロの場合には、ＲＳＳ結果しか使用できない。この場合は、位置推定を支援するものとして、履歴位置推定を利用できる。図１１に示すように、図１０のＴＯＡ結果が１つの場合と同様に、ＲＳＳ結果に基づいて、ｚ＝ｚｈ平面上で、ヘッド装置をその中心とし、半径
【数１０】
のＲＳＳ円を定めることができる。ここで、ｌＲＳＳはＲＳＳ結果に対応する距離である。この場合、ＲＳＳ円上にあるすべての候補の中から信頼できる履歴位置に最も近い位置を見つけることによって、移動体の一意の位置が特定される。
【００６１】
ＲＳＳに基づく距離測定はＲＦのマルチパス効果に影響されて不安定なため、ＲＳＳ情報のみに基づいた位置推測はきわめて信頼性が低く、例えば人間が移動しているような複雑な環境では特に信頼性が低くなる。そのため、このＲＳＳベースの方式は、本発明の適応型測位法の中ではワーストケースとなる。しかし現実には、ＲＦだけを受信しＴＯＡ結果は受信しないというケースは、測位システムの中心から遠い場所で常に発生する。ＲＳＳ結果しか受信しないというケースをできるだけ回避するためには、監視領域内に展開する検出器（ＰＯＤなど）の数を増やすことが推奨される。これにより、ＰＯＤ間の融合によって、位置推定に必要な、より信頼性の高いＴＯＡ情報を提供することができる。
【００６２】
これまで、添付図面を参照しつつ、本発明に基づくＴＯＡおよびＲＳＳの融合による適応型測位方法、装置、およびシステムについて説明してきた。上記の説明から、本発明には以下の技術的効果があることが明らかである。
【００６３】
本発明では、信頼性の高いＴＯＡ検出結果数とＲＳＳに基づいて適応的に適応型測位アルゴリズムを選択することができる。さらに、本発明は、ＴＯＡ測定値の異常値を排除するための高速異常値排除アルゴリズムも提案することにより、測位の安定性を改善している。
【００６４】
従来の三角測量では、１つの位置を決定するために少なくとも３つのＴＯＡ結果が必要とされていたが、本発明の適応型測位システムにこのような制約はない。取得できるＴＯＡ測定値が３つ以上の場合には、適応型測位システムの精度は従来の三角測量と同じである。ＴＯＡ検出結果が２つしかない（従来の三角測量では解を得られない）場合においても、本発明のシステムでは、提案される遠近フィルタに基づいて正確な結果を得ることができる。また、ＴＯＡ測定値が１つかゼロの場合でも、本発明のシステムの精度は、従来の純粋なＲＳＳベースの測位方式よりもはるかに良好である。
【００６５】
本発明の適応型測位法は、追跡モードのシステムだけでなく、ナビゲーションモードのシステムにも適用が可能である。そのため、測位システムは、測位精度を十分に保ちながら、より低い展開密度で高度なカバレッジ拡張姓を実現することができる。さらに、本発明の融合法は、より多くのＴＯＡおよびＲＳＳ測定結果に対応して拡張することもできる。
【００６６】
また、本発明の適応型測位システムでは、システムコストが大幅に低廉化され、計算集約度もきわめて低い。
【００６７】
添付図面を参照しながら本発明の特定の実施例を説明してきたが、本発明は、添付図面に示された特定の構成および処理に限定されるものではない。また、説明を簡潔にするために、ここでは、既存の方式および技術についての説明は省略している。
【００６８】
また、上記の実施例では、いくつかの具体的なステップを例示したが、本発明の方法のプロセスはこれらのステップに限定されるものではない。これらのステップは、本発明の精神と実質的な特性から逸脱することなく変更、修正、補完が可能であり、また一部ステップについては順序の入れ替えも可能なことは、当業者には理解されるであろう。
【００６９】
上記では本発明を特定の実施例を参照して説明したが、本発明は上記の特定の実施例や、図面に示した特定の構成に限定されるものではない。例えば、図示した一部のコンポーネントは、互いに組み合わせて１つのコンポーネントとしたり、１つのコンポーネントを複数のサブコンポーネントに分割したり、他の既知のコンポーネントを追加したりすることもできる。また、動作プロセスも同様に、例に示されたものに限定されない。本発明はその精神と主要な特徴から逸脱することなく他の様々な形態で実装できることは、当該技術に精通した当業者により理解されるであろう。したがって、本発明の実施例はあらゆる点において例示的であり、限定的なものではない。本発明の範囲は前述の説明よりむしろ付記した特許請求の範囲に示されており、各請求項と等価な意味と範囲に含まれるあらゆる変更がそれに包含される。
【符号の説明】
【００７０】
１０１：適応型測位装置
１０２：タグ装置
１０３：ヘッド装置
１０４：リーフ装置
１１０：移動体
１１１：中央情報サーバ
１２０：検出装置
３００：適応型測位装置
３０１：観測結果収集器
３０２：ＴＯＡ結果カウンタ
３０３：位置計算器
３０４：ＴＯＡ結果フィルタ
３０５：履歴データメモリ
３０３１：測位法セレクタ
３０３２：マルチＴＯＡ位置計算器
３０３３：２−ＴＯＡ位置計算器
３０３４：１−ＴＯＡ位置計算器
３０３４：０−ＴＯＡ位置計算器
６０１：ＴＯＡ結果セレクタ
６０２：三辺測量測定手段
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して移動体の測位方式に関し、特に、受信信号強度（ＲＳＳ：Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ）ベースの測位法と到達時刻（ＴＯＡ：Ｔｉｍｅ ｏｆ Ａｒｒｉｖａｌ）ベースの測位法の利点を統合した、安定的に高精度な適応型測位方法およびシステムを提供する。
【背景技術】
【０００２】
急速なデジタル化の進展に伴い、コンピュータネットワークによる「ユビキタス情報社会」の実現はますます近づきつつある。現在、携帯機器、小型無線識別タグ、センサーネットワークなどを使った、エンティティの位置に応答する様々なサービスが提供されている。位置情報は、人々の日常生活にとってきわめて重要である。ＮＴＴ ＤｏＣｏＭｏの調査によれば、実世界でやり取りされる情報の８５％、そして携帯電話システムを利用したデータサービスの５％が、位置に関わる情報やデータで占められるという。位置情報サービス（ＬＢＳ：Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ Ｓｅｒｖｉｃｅ）は、個人の位置を正確に特定することを目指すものであり、位置情報を様々なマーケティングやサービスに適用することにより、さらに個別化されたより満足度の高い携帯電話サービスをユーザに提供することが可能となる。
【０００３】
ＬＢＳは、各種産業や個別用途に不可欠なサービスとして広く受け入れられており、その適用範囲は、職場の生産性向上、病院での相互連携基盤、緊急対応システム、子供やペットの監視、データアクセス制御、ビルのセキュリティ、輸送、ロボット操縦、サプライチェーンマネジメント、Ｅコマースなど多岐にわたる。その典型的な例は、職場の生産性向上である。職場環境では、従業員は、セキュリティが確保された所定のエリアで機密情報データベースにアクセスすることを義務づけられ、それ以外のエリアからのアクセスは禁じられる。各部署のメンバーは、それぞれの作業区域に設置された部署専用の情報データベースにアクセスでき、セキュリティ上重要な一部のコンピュータは所定のエリアでしか利用できない。こうしたセキュリティ対策は、ＬＢＳにより初めて実現できるものであり、他のどのメカニズムを用いても実施は不可能である。そのため、位置情報は、ＡＡＡ（認証、認可、アカウンティング）アプリケーションを強化するための物理キーとみなすことができる。銀行や防衛産業などの高度なセキュリティ保証を必要とする企業内セントラルサーバコンピュータでは、ハッカー攻撃の防止にデジタルキーだけでなく物理キーも必要とされるので、ＬＢＳはとりわけ有効である。また、ＬＢＳにより、ユーザは日常業務の中でまったく新たなヒューマン−マシン・インタラクション経験を得られるようになる。ユーザがコンピュータに向かうと、コンピュータはその人が誰かを認識し、画面にそのユーザ専用のデスクトップを自動的に表示する。例えば、ビデオクリップを見ていたユーザが何かの用事で急にその場を離れると、コンピュータは高度な判断によりビデオの再生を中断し、ユーザが戻ってくるとまた再生を開始する、といったことが可能になる。また、ユーザに電話がかかってくると、その人に最も近い電話機に自動的にルーティングすることもできる。さらに、社員が自分のデスクを持たず、空いたスペースを使って仕事をする職場環境では、オフィス内のどこに誰がいるのかを表示する対話式リアルタイムマップを表示できるＬＢＳが大活躍する。
【０００４】
位置を特定する方法と技術には多数のものがあり、「測位法」の名で広く普及している。しかし、既存の測位法には、あらゆる対象環境（室内、ビルの谷間、開放的な屋外など）で、十分な精度をもって有効に機能するものは一つもない。これらの測位法では、赤外線、可視光、超音波、電波（ＲＦ）など、様々な媒体信号が利用される。各媒体は、特定の状況で有効であるが、固有の欠点も抱えている。ここで、測位法として最も一般的に利用されているＲＳＳとＴＯＡを例に取って説明する。ＲＦベースの方式は、受信信号強度（ＲＳＳ）を利用して、発信者と受信者間の距離をＲＦ信号伝播モデルに基づいて表示するもので、ＲＳＳ方式を採用した位置測定システムでは、最大数百メートルの距離の測定が可能である。しかし、ＲＳＳベースの位置測定システムの性能は、マルチパスやノイズなどの環境変化に対して脆弱である。超音波方式では、超音波の速度にＴＯＡ（到達時刻）を乗じて距離を測定する。ＴＯＡベースの位置測定方式はきわめて正確であるが、超音波の減衰が速いため数メートル以内の距離しか扱うことができない。
【０００５】
ＴＯＡベースとＲＳＳベースの測位法でよく発生する問題としては、以下の２点を挙げることができる。
（１）ＲＳＳベースの方式では、カバレッジは広いが、位置精度が低い。
（２）ＴＯＡベースの方式では、位置精度は高いが、カバレッジが狭い。
【０００６】
したがって、ＲＳＳとＴＯＡとを融合した複合モードの測位法を提案できれば、複数信号の融合によって、信号を個々に使用する場合には実現できない複合的な特性を実現できるはずである。特に、ＲＳＳとＴＯＡのそれぞれの利点（すなわち、ＲＳＳの長距離伝播特性とＴＯＡの高精度測位特性）を組み合わせれば、互いに距離をとって展開された場合でも高精度で低コストな測位システムを得ることができる。
【０００７】
以下では、まず、従来技術による既存の測位技術のいくつかを簡単に紹介する。測位法には多数の解決策が存在する。これらの従来方式は、１）ＲＳＳベースの測位方式、および２）ＴＯＡベースの測位方式、という２つのクラスに分類できるが、いずれも単独モードの測位法として認知されている。
【０００８】
ＲＳＳベースの測位方式の例としては、Ｐａｄｍａｎａｂｈａｎによって提案された「レーダー」システムが挙げられる（Ｂａｈｌ，Ｐ．Ｐａｄｍａｎａｂｈａｎ Ｖ．Ｎ．ＲＡＤＡＲ：ａｎ ｉｎ−ｂｕｉｌｄｉｎｇ ＲＦ−ｂａｓｅｄ ｕｓｅｒ ｌｏｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ（ＲＦベースの室内ユーザ位置追跡システム）．Ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＮＦＯＣＯＭ ２０００）。この方法は、オフライン段階では、経験的に得たＲＳＳを（ｔ，ｘ，ｙ，ｄ，ＲＳＳＩ）の形式で記録して様々な位置・方位のＲＳＳを表示し、リアルタイム段階では、観測されたＲＳＳと記録されたＲＳＳとの間の（信号空間上の）距離を計算して三角測量を行い、観測されたＲＳＳとの一致度が最も高い位置を特定するものである。Ｄｉｅｔｒｉｃｈの米国特許第７１１６９８８号「Ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｎｏｄｅ ｕｓｉｎｇ ｓｉｇｎａｌ ｓｔｒｅｎｇｔｈ ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ ｍｅｔｒｉｃ（信号強度重み付け測定による無線ノードの位置測定）」では、受信信号強度の絶対値や無線ノードから発信されたＲＦ電力を使用する代わりに、様々な無線受信機ペアで検知されたＲＳＳ間の差を計算する信号強度差分測定法が提案されている。この発明は、特に、異なる無線受信機ペアで検知された信号強度値間の差を、ＲＦ環境モデルで特徴付けられた対応する差と比較する。
【０００９】
ＴＯＡベースの測位方式の典型的な例は、Ａ．Ｓｍｉｔｈが提案した「クリケット」システムである（Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｍｏｖｉｎｇ Ｄｅｖｉｃｅｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ Ｃｒｉｃｋｅｔ Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（クリケット測位システムによる移動デバイスの追跡），Ｐｒｏｃ．ＡＣＭ ＭＯＢＩＳＹＳ Ｃｏｎｆ．，Ｂｏｓｔｏｎ，ＭＡ，Ｊｕｎｅ ２００４）。このシステムでは、クリケットビーコンがビル全体に分散される。各ビーコンはＲＦ発信機と超音波発信機を搭載し、ＲＦ信号と超音波パルスを定期的かつ同時に発信する。測定対象のターゲットには、超音波受信機を搭載した超音波リスナーを装着する。受信したＲＦ信号を使用して時刻同期が行われ、後続の超音波のＴＯＡを測定して伝播時間が表示される。ＴＯＡに超音波の速度を乗じて、複数ビーコンからの距離が求められる。次に、リスナーは、最小二乗最小化（ＬＳＱ：Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ Ｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ）と拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ：Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ）法により、自位置を計算する。
【００１０】
ＴＯＡベースの測位方式のもう１つの例に、Ａ．Ｗａｒｄらの「バット」システムがある（Ａ ｎｅｗ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ｏｆｆｉｃｅ（アクティブオフィスのための新測位技術），ＩＥＥＥ Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，４（５）：４２−４７，Ｏｃｔｏｂｅｒ １９９７）。「バット」システムは、「クリケット」と同様に、基本的なＴＯＡベース測位方式を採用しており、最初に超音波信号のＴＯＡ情報からターゲットと基準点間の距離を計算し、次に、多辺測量アルゴリズムによりターゲットの位置を三角法で測定する。「バット」と「クリケット」の相違点は、「バット」は、天井に複数の超音波受信機を取り付け、ターゲットには超音波発信機を取り付けた追跡システムであるのに対し、「クリケット」は、天井に複数の超音波発信機を取り付け、ターゲットには超音波受信機を取り付けたナビゲーションシステムである、という点である。
【００１１】
ＲＳＳベースの解決策では、Ｄｉｅｔｒｉｃｈの差分方式と「レーダー」システムのいずれも、移動ターゲットの信号強度（絶対値と差分値のいずれも可）を、カバレッジエリアのＲＦ物理モデルを含むデータベースと比較するＲＦフィンガープリント技術を利用している。しかし、屋内のＲＦ環境ではマルチパス現象が発生し、ＲＦ信号の反射と吸収が信号強度間の相関関係に影響を及ぼすため、移動ターゲットの正確な位置測定には一定の困難が伴う。特に、「レーダー」システムの場合は、対象とする各物理環境の経験的ＲＳＳデータセットを構築する際に相当な労力を要する。このプロセスは、基準観測者の位置変更などにより物理環境が変化するたびに繰り返す必要がある。局所化エラーは大きく、誤差の５０パーセンタイル値は２．６７ｍを超える。この値は、精細な局所化が必要な用途には不十分である。
【００１２】
ＴＯＡベースの解決策では、超音波の短距離減衰を克服してシステムの拡張性を向上させるために、超音波検知器を高密度に展開するという方法が採られている。「クリケット」と「バット」のいずれのシステムもこの方法を採っているため、システムの展開と保守には高いコストを要する。また、システムを構成するノード数が多いため、位置測定ネットワークが非常に複雑になる。一方、「クリケット」システムにおいては、ＥＫＦは計算集約型のため組み込み式の低速プロセッサには適さず、ＬＳＱは位置推定のために少なくとも３つＴＯＡ測定値を必要とする。
【００１３】
発明者の知る限り、従来技術は、センサーを効果的に融合して、ＲＳＳベースとＴＯＡベースという２つの局所化方式が各々有する利点を統合する解決策を提供し得ていない。従来のＴＯＡベース局所化システムでは、ＲＦ信号が広く普及し、時刻同期信号として使用されているにもかかわらず、ＲＳＳのような貴重な情報が十分に活用されていない。さらに、基盤設備（受信機／発信機）のトポロジー情報はほとんど利用されていないため、距離の測定値が得られない場合には致命的となる。例えば、受信機がターゲットの信号を受信できないときには、ターゲットがその受信機から離れ過ぎていると考えてまず間違いない。一方、三角測量などの従来の測位アルゴリズムでは、位置を特定するために、少なくとも３つの同時ＴＯＡ測定値が必要である。しかし、環境の動的変化、リンクの低信頼性、ターゲットの移動という要因が存在する中でこの条件を満たすことは時に困難であり、高い測位失敗率につながる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】米国特許第７１１６９８８号
【非特許文献】
【００１５】
【非特許文献１】Ｂａｈｌ，Ｐ．Ｐａｄｍａｎａｂｈａｎ Ｖ．Ｎ．ＲＡＤＡＲ：ａｎ ｉｎ−ｂｕｉｌｄｉｎｇ ＲＦ−ｂａｓｅｄ ｕｓｅｒ ｌｏｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ（ＲＦベースの室内ユーザ位置追跡システム）．Ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＮＦＯＣＯＭ ２０００
【非特許文献２】Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｍｏｖｉｎｇ Ｄｅｖｉｃｅｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ Ｃｒｉｃｋｅｔ Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（クリケット測位システムによる移動デバイスの追跡），Ｐｒｏｃ．ＡＣＭ ＭＯＢＩＳＹＳ Ｃｏｎｆ．，Ｂｏｓｔｏｎ，ＭＡ，Ｊｕｎｅ ２００４
【非特許文献３】Ａ ｎｅｗ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ｏｆｆｉｃｅ（アクティブオフィスのための新測位技術），ＩＥＥＥ Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，４（５）：４２−４７，Ｏｃｔｏｂｅｒ １９９７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
上記の分析から、ＲＳＳとＴＯＡとトポロジー情報とを包括的に活用することによって効果的な複合モード測位法を設計し、それにより、必要な精度と拡張性を備え、かつ多様な環境で動作可能な位置決定を実現できることは明らかである。
【００１７】
本発明は、ＲＳＳ測位方式およびＴＯＡ測位方式の利点（ＲＳＳの長距離伝播特性、ＴＯＡの高精度測位特性など）を統合し、かつ、各方式固有の欠点を克服するための、適応型測位法に基づく安定的に高精度な方法、装置、およびシステムを提供する。特に、本発明の適応型測位システムは、ＲＦ信号と超音波信号の両方を使用することにより、超音波のＴＯＡ情報を検知するだけでなく、ＲＦ信号のＲＳＳ情報も測定することができる。ここで注目すべきことは、本発明の適応型測位システムはシステム基盤に依存しないため、ナビゲーションモード（複数の発信機を使用し、移動体に１個の受信機を装着する）だけでなく、追跡モード（複数の受信機を使用し、移動体に１個の発信機を装着する）にも適用できることである。
【００１８】
本発明の測位アルゴリズムは、超音波のＴＯＡ検出数とＲＦ信号のＲＳＳに対して適応性がある。基本的に、ＴＯＡ検出結果が３つ以上の場合には、三角測量を使用して良好な測位精度を得ることができる。ＴＯＡ検出結果が２つの場合には、遠近フィルタ方法を使用して、三角測量を支援し、正確かつ一意の位置推定を行う。ＴＯＡ検出結果が１つしか得られない場合には、ＲＳＳを追加の距離指標として使用して、一意の位置推定を行う。ＴＯＡ検出結果がない場合には、ＲＳＳと移動体の位置履歴を活用して、一意の位置推定を行う。さらに、本発明の適応型測位システムでは、ＴＯＡ測定値の異常値（超音波のエコーの影響などが原因で発生する）を除去して測位精度の安定性を向上させるための前処理ステップとして、高速ＴＯＡ信頼性フィルタを設計することもできる。
【００１９】
特に、本発明の第１の態様によれば、適応型移動体測位方法であって、移動体から発信された信号の到達時刻（ＴＯＡ）結果と受信信号強度（ＲＳＳ）結果とを収集し、収集したＴＯＡ結果数を判定し、入力されたＴＯＡ結果数に基づいて移動体の位置を計算するための測位法を選択し、選択した測位法を使用して移動体の位置を計算するための適応型移動体測位方法が提供される。
【００２０】
本発明の第２の態様によれば、適応型移動体測位装置であって、移動体から発信された信号の到達時刻（ＴＯＡ）結果と受信信号強度（ＲＳＳ）結果とを収集するための観測結果収集器と、収集したＴＯＡ結果数を判定するためのＴＯＡ結果カウンタと、入力されたＴＯＡ結果数に基づいて移動体の位置計算法を選択し、選択した計算法を使用して移動体の位置を計算するための位置計算器とを備えること特徴とする適応型移動体測位装置が提供される。
【００２１】
本発明の第３の態様によれば、適応型移動体測位システムであって、第１の信号を発信し検出する第１信号トランシーバおよび第２の信号を発信し検出する第２信号トランシーバを備える検出装置と、第１の信号を発信し検出する第１信号トランシーバおよび第２の信号を発信し検出する第２信号トランシーバを備える、移動体に装着されたタグ装置と、第１の信号に関する到達時刻（ＴＯＡ）結果および第２の信号に関する受信信号強度（ＲＳＳ）結果に基づいて移動体の位置を計算するための測位法を適応的に選択する適応型測位装置とを備えることを特徴とする適応型移動体測位システムが提供される。
【００２２】
本発明で提案される適応型複合モード測位法は、従来技術と比較していくつかの利点を提供する。有用な効果としては、主に、適応性、信頼性、高精度、拡張性、低コストなどが挙げられる。以下に、これらの効果について詳細に説明する。
・適応性：本発明の適応型測位アルゴリズムは、信頼性の高いＴＯＡ検出結果の数とＲＳＳに基づいて選択が可能である。
・信頼性：高速の異常値排除アルゴリズムにより、ＴＯＡ測定値に含まれる異常値が排除され、測位精度の安定性が改善される。
・高精度：従来の三角測量は、１つの位置を決定するために少なくとも３つのＴＯＡ測定値を必要とする。本発明の適応型測位システムでは、このような制限は不要となり、しかも三角測量が有するすべての長所が維持される。すなわち、３つ以上のＴＯＡ測定値が得られた場合には、従来の三角測量アルゴリズムと同一の精度となる。そして、ＴＯＡ結果が２つしかない場合には、従来の三角測量では解を得ることができないのに対し、本発明のシステムでは、提案される遠近フィルタに基づいて正確な結果を得ることができる。さらに、ＴＯＡ測定値が１つかゼロの場合でも、本発明のシステムの精度は、従来の純粋なＲＳＳベースの測位方式よりもはるかに良好となる。
・拡張性：本発明の適応型測位法は、追跡モードのシステムだけでなく、ナビゲーションモードのシステムにも適用が可能である。そのため、測位システムは、測位精度を十分に保ちながら、より低い展開密度で高度なカバレッジ拡張姓を実現することができる。さらに、本発明の融合法は、より多くのＴＯＡおよびＲＳＳ測定結果に対応して拡張することもできる。
・低コスト：本発明の適応型測位システムでは、システムコストが大幅に低廉化され、計算集約度もきわめて低い。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
本発明の上記およびその他の特徴は、添付図面を参照しつつ以下の説明を読むことにより、より深く理解されるであろう。
【００２４】
【図１】本発明による適応型測位システム１００の全体構造を示すブロック図である。
【図２】追跡モードにおいて、図１に示すシステム１００の動作プロセスを示すフローチャート図である。
【図３】ナビゲーションモードにおける、図１に示すシステム１００の動作プロセスを示すフローチャート図である。
【図４】本発明による適応型測位装置３００の内部構造を示すブロック図である。
【図５】図４に示すＴＯＡ結果フィルタの動作プロセスの例４００を示すフローチャート図である。
【図６】図４に示す適応型測位装置の全動作プロセスの例５００を示すフローチャート図である。
【図７】３つ以上のＴＯＡ結果に基づいて移動体の位置を計算するマルチＴＯＡ位置計算器の一例の内部構造を示すブロック図である。
【図８】３つ以上のＴＯＡ結果が得られた場合に、最大分離基準に基づいてＴＯＡ結果を選択する方法を説明する概念図である。
【図９】ＴＯＡ測定値が２つの場合の測位法を図示する概念図である。
【図１０】ＴＯＡ測定値が１つの場合の測位法を図示する概念図である。
【図１１】ＴＯＡ測定値がない場合の測位法を図示する概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
図１は、本発明による適応型測位システム１００の全体構造を示すブロック図である。一例として図示するシステム１００には、移動体１１０によって搬送されるタグ装置１０２、観測装置としての検出装置１２０、および適応型測位装置１０１を含む中央情報サーバ１１１を備えることができる。一例として図１に示す検出装置１２０は、１個のヘッド装置１０３と数個のリーフ装置１０４で構成されるワンデバイス測位（ＰＯＤ：Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｏｎ Ｏｎｅ Ｄｅｖｉｃｅ）構造を有する。ＰＯＤの詳細な説明は、本出願と同じ出願者が２００８年１月２９日に提出した中国特許出願Ｎｏ．２００８１０００６３１７．０「Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｏｎ Ｏｎｅ Ｄｅｖｉｃｅ（ＰＯＤ）ａｎｄ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ＰＯＤ（ワンデバイス測位（ＰＯＤ）と、ＰＯＤを使用した自律的超音波測位システムおよび方法）」に記載されている。この関連出願は、すべての趣旨においてその全体が援用される。当然ながら、検出装置１２０はこの特定のＰＯＤ構造に限定されるべきではなく、タグ装置から発信される信号を検出する能力を有する他の装置もまた使用可能である。以下では、ヘッド装置とリーフ装置で構成されるＰＯＤを一例として取り上げ、システム１００内の検出装置１２０の動作をさらに詳細に説明する。適応型測位装置１０１は、本発明の中核的な構成要素であり、タグ装置１０２から発信され、検出装置１２０で測定された超音波およびＲＦ信号のＴＯＡ測定値とＲＳＳ測定値とを受信し、適切な測位法を選択し、移動体１１０の位置の追跡と計算を行う。ここでは適応型測位装置１０１は独立した中央情報サーバ１１１の一部として示されているが、これは本発明の一例に過ぎず、本発明の適用範囲はこれに限定されるべきではない。当該技術に精通する当業者であれば、システムの動作モードと適用要件によれば、適応型測位装置１０１を検出装置１２０（例えば、ＰＯＤのヘッド装置１０４）またはタグ装置１０２にも統合が可能なことは容易に理解できるであろう。さらに、図１では、ヘッド装置１０３とリーフ装置１０４とが１つの装置として統合されており、かつ稼働状態においてはヘッド装置とリーフ装置との間に固定した構造的トポロジー関係が存在するが、これもまた一例に過ぎない。本発明の範囲は、この構造に限定されるべきである。当該技術に精通する当業者には、ヘッド装置１０３とリーフ装置１０４とを互いに分離した別個の装置として実装し、ユーザがそれらの空間座標が分かっている限り、各々独立して展開できることは容易に理解できるであろう（該当特許出願Ｎｏ．２００８１０００６３１７．０を参照）。従来技術による既存の測位システムと比較すると、ＰＯＤには、高精度、展開の容易さ、キャリブレーション不要、低コスト、装置内調整、柔軟性など多数の利点がある。したがって、以下の説明と図においてＰＯＤは検出装置の一例として使用されているが、上述したように、検出装置の構造、およびヘッド装置とリーフ装置の展開は、この特定の例に限定されるものではない。
【００２６】
図１に示す適応型測位システム１００は、ナビゲーションモードだけではなく追跡モードでも動作可能である。ナビゲーションモードでは、複数の発信機が基盤設備として動作する。そして、移動体によって搬送される１個の移動受信器が、複数の発信機の信号を待ち受けて自位置（すなわち移動体の位置）を計算する。追跡モードでは、発信器が移動体によって搬送され、複数の受信器が基盤設備として動作する。この場合は、複数の受信器が発信機からの信号を待ち受けて移動する発信機を追跡し、移動体の位置を計算する。図１に示すように、本発明による適応型測位システム１００は、一般的には、検出装置１２０（例えば、ヘッド装置１０３およびリーフ装置１０４で構成されるＰＯＤ）とタグ装置１０２とで構成される階層的測位システムを対象に考案されている。ヘッド装置はＲＦモジュールと超音波モジュールとを備えるマイクロコントローラであり、リーフ装置は超音波モジュールのみを備えるマイクロコントローラである。そして、タグ装置はＲＦモジュールと超音波モジュールを備え、移動体に装着されるマイクロコントローラである。適応型測位システム１００は、ヘッド装置およびリーフ装置の位置情報（すなわち空間座標）を使用し、追跡およびナビゲーションの両モードで動作可能である。
【００２７】
図２と図３に、追跡モードとナビゲーションモードにおけるシステム１００の動作フローを示す。このうち、図２は、図１のシステム１００の追跡モードにおける動作プロセスを示すフローチャート図であり、図３は、ナビゲーションモードにおける動作プロセスを示すフローチャート図である。
【００２８】
まず図２を参照すれば、システム１００の追跡モードにおける動作プロセス２００ａは、タグ装置１０２がヘッド装置１０３との時刻同期のためにＲＦ信号を発信することから開始される（ステップ２０１ａ）。次に、ステップ２０２ａにおいて、ヘッド装置１０３は、タグ装置１０２から発信されたＲＦ信号により時刻をタグ装置１０２と同期させ、そのＲＦ信号のＲＳＳを測定する。そして、複数のリーフ装置１０４を同期させて、タグ装置１０２が次に発信する超音波パルスを待ち受ける。次に、ステップ２０３ａにおいて、タグ装置１０２は超音波をブロードキャストする。ヘッド装置１０３とリーフ装置１０４（複数）がタグ装置１０２からの超音波パルスを検出すると、各リーフ装置１０４は超音波パルスのＴＯＡを測定する（ステップ２０４ａ）。ステップ２０２ａでヘッド装置１０３が測定したＲＦ信号のＲＳＳ結果と、ステップ２０４ａでリーフ装置１０４が測定した超音波のＴＯＡ結果は、その後、移動体の位置計算のために適応型測位装置１０１に送信される。ステップ２０５ａにおいて、適応型測位装置１０１は、ＴＯＡとＲＳＳの測定値に適応型融合アルゴリズムを適用して移動体１１０の位置を計算する。追跡モードにおいては、適応型測位装置１０１は、各用途の実際の使用条件に応じて、独立して設置される中央情報サーバ１１１内に配置するか、またはヘッド装置１０３に含めることができる。適応型測位装置１０１を中央情報サーバ１１１内に配置した場合には、ＴＯＡとＲＳＳの測定値を中央情報サーバ１１１に送信して位置計算を行うことができる。適応型測位装置１０１をヘッド装置１０３内に格納した場合には、リーフ装置１０４が検出したＴＯＡ測定値をヘッド装置１０３に供給し、そこで適応型測位装置１０１が移動体１１０の位置計算を行う。
【００２９】
図３は、ナビゲーションモードにおけるシステム１００の動作プロセス２００ｂを示す。上述したように、ナビゲーションモードでは、移動体１１０によって搬送されるタグ装置１０２は発信機として動作し、ヘッド装置１０３およびリーフ装置１０４は受信機（検出器）として動作する。ナビゲーションモードでは、システム１００のプロセス２００ｂは、ヘッド装置１０３がタグ装置１０２との同期のためにＲＦ信号をブロードキャストすることから開始される。これと同時に、ヘッド装置１０３が、超音波をブロードキャストするためにリーフ装置１０４と同期する（ステップ２０１ｂ）。次に、ステップ２０２ｂにおいて、タグ装置１０２はＲＦ信号によりヘッド装置１０３と同期し、ＲＦ信号のＲＳＳを測定する。その際、タグ装置１０２は、ヘッド装置１０３とリーフ装置１０４がこれから発信する超音波の待ち受けを開始する。ステップ２０３ｂにおいて、ヘッド装置１０３とリーフ装置１０４は超音波をブロードキャストする。ステップ２０４ｂでは、タグ装置１０２は、ヘッド装置／リーフ装置からの超音波を検出すると、その超音波のＴＯＡを測定する。次に、ステップ２０２ｂでタグ装置１０２によって測定されたＲＦ信号のＲＳＳ結果とステップ２０４ｂでタグ装置１０２によって測定された超音波のＴＯＡ結果が、適応型測位装置１０１に送信され、続いて適応型測位装置１０１は取得したＴＯＡおよびＲＳＳ結果に対して適応型融合を実行し、移動体１１０の位置を計算する。ナビゲーションモードでは、適応型測位装置１０１は、各用途の使用条件に従って中央情報サーバ１１１に配置するか、またはタグ装置１０２に格納することができる。適応型測位装置１０１を中央情報サーバ１１１内に配置した場合には、測定されたＴＯＡ結果とＲＳＳ結果を中央情報サーバ１１１に送信して位置計算を行うことができる。適応型測位装置１０１をタグ装置１０２に配置した場合、ＴＯＡ結果とＲＳＳ結果はタグ装置１０２によって測定されるため、タグ装置１０２に格納した適応型測位装置１０１は移動体の位置を直接計算することができる。
【００３０】
上記では、添付図面を参照しつつ、本発明による適応型測位システム１００と、追跡モードおよびナビゲーションモードにおけるその動作プロセスを説明した。以下では、図４〜１０を参照し、本発明の適応型測位法と、その測位法を使用した適応型測位装置１０１を詳細に説明する。
【００３１】
最初に、図４を参照して、本発明による適応型測位装置３００の内部構造について説明する。適応型測位装置３００は、例えば、図１のシステム１００内に示された適応型測位装置１０１である。上記のように、適応型測位装置１０１は、異なる動作モードおよび各用途の実際の使用条件に従って、独立したサーバに配置するか、またはヘッド装置１０３もしくはタグ装置１０２に内蔵することができる。
【００３２】
適応型測位装置３００は、同時に測定されたＴＯＡおよびＲＳＳ測定結果を入力とし、移動体の一意の位置推定結果を出力とする、一般的なリアルタイム情報処理装置として考案されている。ＲＳＳのカバレッジ範囲は、ＴＯＡのカバレッジ範囲よりもはるかに大きいため、ＲＳＳ測定は高い確率で得ることができる。しかし、ＴＯＡの場合には、移動体の運動と超音波の減衰の速さにより、ＴＯＡ検出結果の数は、その時々の条件によって大きく変動する。場合によっては、ＴＯＡ検出結果が２つまたは１つしか得られなかったり、全く得られなかったりすることもある。このような場合に対応するため、本発明による適応型測位装置は、ＴＯＡ結果の数に応じて適応できるように考案されている。そのため、ＲＳＳ結果、システムのトポロジー情報、さらには対象の履歴情報さえも位置の融合処理に利用して、一意の位置推定を行うことが可能である。
【００３３】
図４に示すように、適応型測位装置３００には、観察結果収集器３０１、ＴＯＡ結果フィルタ３０４、ＴＯＡ結果カウンタ３０２、位置計算器３０３、および履歴データメモリ３０５を含めることができる。観察結果収集器３０１は、外部からのＴＯＡ結果およびＲＳＳ結果を収集し、これらのデータが移動体の位置計算のために位置計算器に３０３に送られる。位置計算器３０３は、ＴＯＡおよびＲＳＳ融合法を利用して移動体の位置を計算する。特に、位置計算器３０３は、収集したＴＯＡ結果数に応じて異なる測位法を選択することができるため、安定的に高精度な適応型局所化が実現される。位置計算器３０３が利用する適応型測位法の詳細については、後述する。履歴データメモリ３０５は、移動体の測位履歴データを保存するために使用される。測位履歴データは、得られたＴＯＡデータ数が３つ未満の場合に位置計算器３０３が測位のための参照として利用され、それにより測位精度を改善することができる。
【００３４】
観察結果収集器３０１により収集されたＴＯＡ結果は、まずＴＯＡ結果フィルタ３０４（オプションの前処理部品）に送られ、そこで、すべてのＴＯＡ収集データから信頼性の低いＴＯＡ測定値が除去される。超音波が障害物により反射された場合には、測定された距離は、超音波が直接到達した場合の距離よりもはるかに長くなる。このような反射信号は、予期しない局所化エラーにつながるため「異常値」として取り扱い、局所化アルゴリズムから除去する必要がある。
【００３５】
図５は、図４に示すＴＯＡ結果フィルタの動作プロセス例４００を示すフローチャート図である。フィルタプロセスの基本的な考え方は、２組の発信機−受信機（観測者）ペア間の距離の差は、２つの受信機間の距離よりも大きくなり得ないというものである。しかし、ペア間の測定値を比較するのは時間がかかるため、本発明では、代わりに高速フィルタリングアルゴリズムが提案される。フィルタリングアルゴリズムの詳細を図５に示す。
【００３６】
図５に示すように、ステップ４０１において、すべてのＴＯＡ検出結果｛ＴＯＡｉ｝がフィルタに入力される。ここで、ｉは、ｉ番目の受信機（観測者）を示す。さらに、任意の２つの受信機（ｉ番目の受信機とｊ番目の受信機）間の距離Ｅｉｊも入力される。上述したように、（受信機としての）ヘッド装置およびリーフ装置の空間座標は既知であるため、距離Ｅｉｊを容易に得ることができる。
【００３７】
まず、ステップ４０２において、粗フィルタにより明らかに過大または過小なＴＯＡ測定値が拒絶され、その際に、所要領域から外れた値を排除するための高閾値と低閾値が定義される。ここで各ＴＯＡ結果は、既定の高閾値および低閾値と比較され、ステップ４０３において、高閾値と低閾値により規定された領域外のＴＯＡ結果が排除される。次に、ステップ４０４において、残りのＴＯＡ結果がＴＯＡ結果プール（ＴＯＡ１，ＴＯＡ２，…ＴＯＡｎ）内に収集される。ここで、ｎは粗フィルタ通過後の残留ＴＯＡ結果の数を示す。
【００３８】
次に、ステップ４０５において、各残留ＴＯＡ結果は、後の処理のために距離（ｄｉ＝ＴＯＡｉ＊Ｓｐｅｅｄｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ）に変換される。ステップ４０６おいて、計算されたすべての測定距離が距離値プール（ｄ１，ｄ２，…，ｄｎ）に収集される。次に、プロセス４００は、残留ＴＯＡ結果に対してさらに微細フィルタ処理を実行するための領域外値排除プロセスへと進む。
【００３９】
このアルゴリズムでは、最小残留ＴＯＡ測定値が最も信頼性が高いと想定し、それに基づいてすべての距離が昇順でソートされる。最小距離、最大距離は、それぞれｄｉ、ｄｊで表される（ステップ４０７）。決定ステップ４０８では、ｉ＝ｊが満足される場合には、距離値プール内の残留距離値に一致するＴＯＡ測定値はすべて信頼できるものであり、後の測位処理（ステップ４０９）に使用できるという結論を導くことができる。ステップ４０８においてｉ≠ｊと判定された場合には、距離ｄｉおよびｄｊに対応するＴＯＡ測定値の信頼性は、以下の三角不等式に従ってチェックすることができる。
【数１】
【００４０】
すなわち、ステップ４１０において、距離ｄｉとｄｊがｄｊ-ｄｉ＞Ｅｉ，ｊを満足するかどうかが判定される。満足する場合には、現在の最大距離ｄｊは、信号反射によって発生した異常値である可能性がきわめて高いことになる。そのため、ステップ４１２において、距離ｄｊを排除する必要があり、距離値プール内にある次に大きな距離が考慮される。距離ｄｉとｄｊがｄｊ-ｄｉ＞Ｅｉ，ｊを満足しない場合には、現在の最大距離ｄｊは、超音波信号が直接到達した場合の距離とみなすことが可能であり、それに対応するＴＯＡ結果は信頼できると結論づけることができる。そのため、ステップ４１１では、ｊ＝ｊ-１と距離値プール内の次に大きな距離が考慮される。上記プロセスは、プール内のすべての残留距離が信頼できると結論づけられるまで繰り返される。次に、信頼できる距離に対応するＴＯＡ測定結果が、以下の測位プロセスのために使用される。
【００４１】
図６は、図４に示す適応型測位装置の全動作プロセスの例５００を示すフローチャート図である。
【００４２】
図６に示すように、プロセス５００は、観測結果収集器３０１がＴＯＡおよびＲＳＳの測定結果を収集するステップ５０１から開始される。次に、ステップ５０２において、ＴＯＡ結果フィルタ３０４は、図５で説明したフィルタアルゴリズムを使用して、収集したＴＯＡ結果のフィルタリングを行う。ステップ５０３において、フィルタリング後に残ったＴＯＡ測定結果数に基づいて異なる測位法が選択される。図４に示すように、位置計算器３０３は、ＴＯＡ結果カウンタ３０２がカウントしたＴＯＡ結果数に基づいて異なる位置計算モジュールを選択し、移動体の位置を計算する測位法セレクタ３０３１を含む。例えば、ＴＯＡ結果の数が３つ以上の場合にはマルチＴＯＡ位置計算器３０３２が、ＴＯＡ結果の数が２つの場合には２−ＴＯＡ位置計算器３０３３が、ＴＯＡ結果の数が１つの場合には１−ＴＯＡ位置計算器３０３４が、そしてＴＯＡ結果がゼロの場合には０−ＴＯＡ位置計算器３０３５が、それぞれ呼び出される。ＴＯＡ結果が１つのみかゼロの場合には、履歴データメモリ３０５の測位履歴情報を参照して移動体の位置を計算する必要がある。
【００４３】
図６に戻ると、ステップ５０３においてＴＯＡ結果が３つ以上あると判定された場合には、ステップ５０４ａに進み、マルチＴＯＡ位置計算器３０３２がＴＯＡ三角測量を使用して移動体の位置を計算する。ステップ５０３においてＴＯＡ結果の数が２つの場合には、ステップ５０４ｂに進む。このステップでは、ＴＯＡ結果の数が３未満なので、測位のための参照として測位システムのトポロジー情報を使用する必要がある。そのため、本発明においては、ＴＯＡ結果を組み合わせて移動体の位置を計算する遠近フィルタが提案される。ＴＯＡ結果の数が２つの場合の遠近フィルタと測位法については後述する。さらに、ステップ５０３において、ＴＯＡ結果の数が１つの場合には、ステップ５０４ｃに進む。このステップでは、ＴＯＡ結果に加えて、取得済みのＲＳＳ結果と、履歴データメモリ３０５の測位履歴情報も測位に使用する必要がある。ＴＯＡ結果が１つの場合の測位法についても、詳細は後述する。ステップ５０３においてＴＯＡ結果がゼロと判定された場合は、ステップ５０４ｄに進む。このステップでは、ＲＳＳ結果と履歴データメモリ３０５の測位履歴情報だけが移動体の位置計算に使用される。この詳細についても後述する。次に、ステップ５０５で移動体の位置の計算結果が出力され、これをもってプロセス５００は終了する。
【００４４】
以下では、図７、６Ｂ、および７〜９を参照しながら、ＴＯＡ結果の数が３以上、２、１、および０の場合について、移動体の位置計算を行うための適応型ＴＯＡ／ＲＳＳ融合測位プロセスについて説明する。
（１）ＴＯＡ結果≧3の場合
【００４５】
通常、３つ以上のＴＯＡ測定値が得られた場合には、三角測量を使用して対象の位置を計算することができる。これは、実は、過剰に規定された関数セットを解くための問題である。信頼できるＴＯＡ測定値が全部でｋ個あったとすると、ＴＯＡ測定値から決定される距離により与えられる制約関数は以下のようになる。
【数２】
ここで、（ｘ１，ｙ１，ｚ１）…（ｘｋ，ｙｋ，ｚｋ）は、信頼できるｋ個のＴＯＡ測定値を提供するリーフ装置の座標、（ｄ１，…，ｄｋ）は対応する測定距離である。
【００４６】
【数３】
とすると、
上記方程式（２）は、ＡＸ＝ｂと書き換えることができる。この式は最小２乗誤差（ＬＳＱ）方式を使用して解くことができ、これにより、第２ノルム||AX-b||2を最小化するためのＸ＝［ｘ，ｙ，ｚ］Ｔを見つけることができる。このＬＳＱ問題の正規関数はATX=Abなので、Ａが正則行列の場合には、結果は以下のようになる。
X=(ATA)-1ATb （３）
【００４７】
上記から、ＴＯＡ結果の数が３つ以上の場合には、上記方程式（３）を使用して移動体の一意の位置を計算できることが分かる。
【００４８】
しかし、上記のように、多辺測量（信頼できるＴＯＡ結果すべてを使用して移動体の位置を計算するために使用される）と呼ばれる従来のマルチＴＯＡ測定は、ＰＯＤのような装置に使用された場合には効率が低下することもある。これは、多辺測量アルゴリズムの計算コストは非常に高く、ＰＯＤでは対応しきれないからである。これを考慮して、本発明の一実施例によれば、移動体の測位結果を最適化する構造的三辺測量法が提供される。
【００４９】
具体的には、本発明による構造的三辺測量方式の核心は、ＴＯＡの絞り込み（すなわちＴＯＡ結果の選択）にある。図７に示すように、本発明によれば、観測結果収集器３０１により３つ以上のＴＯＡ測定結果が収集された場合には、マルチＴＯＡ位置計算器３０３２を呼び出して、三辺測量により移動体の位置を計算することができる。本実施例においては、マルチＴＯＡ位置計算器３０３２に、ＴＯＡ結果セレクタ６０１および三辺測量測定手段６０２を含めることができる。収集したＴＯＡ結果の数が４つ以上の場合には、ＴＯＡ結果セレクタ６０１は、収集したすべてのＴＯＡ結果から、三辺測量用に３つの結果を選択する。次に三辺測量測定ユニット６０２は、選択した結果に対して三辺測量アルゴリズムを実行して移動体の位置を計算する。
【００５０】
ここで、ＴＯＡ結果の選択は、「ＴＯＡ結果を収集する受信機同士が離れているほど、局地化の結果は良好になる」という原則に基づいて行うことができる。逆に、受信機同士があまり離れていない（例えば受信機がほとんど１列に並んでいる）場合には、局地化結果にフリップ曖昧性が出現する確率が高くなる。したがって、３つのＴＯＡ結果は、「最大分離基準」（より正確な局地化結果を得るために、受信機間の距離をできるだけ長くする）に基づいて選択することができる。「最大分離基準」では、各ペア間の距離が最大となるようにＴＯＡ結果を選択する、形成される三角形の面積が最大となる３つのＴＯＡ結果を選択する、といったことが可能である。
【００５１】
例えば、図８では、ＰＯＤの場合の「最大分離基準」に基づいたＴＯＡ結果の選択例が示されている。ここで、ＰＯＤ装置は、説明を簡略化するための一例として使用されているに過ぎないことは明らかである。本発明の原理は、ＰＯＤ装置の場合に限定されるものではなく、固定トポロジー構造を有するあらゆる装置に適用することができる。また、本発明は、受信機が空間内に分散して配置されている場合にも同様に適用することができる。
【００５２】
ＰＯＤ装置の場合、ＰＯＤが固定した構造のトポロジーを有するため、ＰＯＤ上の３点分布から受信機同士の分離度を簡単に定めることができる。図８に示すように、この例ではＰＯＤの形状は六角形となっている。そのため、三辺測量に使用できる３点分布は４種類となる（図８の事例（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ））。図８では、ヘッド装置には０、周囲のリーフ装置には順に１〜６の番号が付されている。
【００５３】
事例（ａ）では、例えば受信機（１，３，５）や（２，４，６）が形成する大きな正三角形が３点分布の候補となる。この場合、可能な分布は全部で２種類となる。事例（ｂ）では、例えばノード（１，３，４）や（１，２，４）が形成する三角形を３点分布とすることができる。この場合、可能な分布は全部で１２種類となる。事例（ｃ）では、例えばノード（１，２，６）や（０，２，６）が形成する三角形を３点分布とすることができる。この場合も、可能な分布は全部で１２種類となる。最後に、事例（ｄ）では、例えばノード（０，１，２）や（０，２，３）が形成する三角形を３点分布とすることができる。この場合、可能な分布は全部で６種類となる。
【００５４】
図８に示す例では、受信機の分離度は（ａ）＞（ｂ）＞（ｃ）＞（ｄ）の順となることは明らかである。したがって、３点分布の分離度は事例（ａ）の場合に最大になるので、三辺測量と移動体の位置の計算を行う際には、大きな正三角形を形成する３つのＴＯＡ結果の優先順位を最も高くする必要がある。逆に、事例（ｄ）は分離度が最小なので、ＴＯＡ結果を選択する際には（ｄ）の優先順位を最も低くするべきであるが、位置計算に使用できないというわけではない。（１，０，４）などの図８に示した事例以外の３点分布については、正確な位置結果が得られないため、そのＴＯＡ結果は廃棄される。
【００５５】
当該技術に精通した当業者には、「最大分離基準」の適用はＰＯＤ装置に限定されず、固定構造トポロジーや分散した受信機配置を有するあらゆる装置に拡張できることは明らかである。
（２）ＴＯＡ結果＝２の場合
【００５６】
ＴＯＡ結果が２つしかない場合には、ＴＯＡ結果の数が３未満のため、従来の三角測量を使用することはできない。本発明は、一意の正確な位置推定を可能にするため、システムのトポロジー情報を利用して、移動体の位置計算に必要な制約条件を三角測量アルゴリズムに与える遠近フィルタを提案する。この場合、基本的な想定は、移動体はｚ軸方向には低速で移動するということである。ここでは、最も近いｚの履歴推定値をｚｈとし、ｚ＝ｚｈとする。この想定により、３次元の問題が２次元の問題になり、距離測定値によって与えられた関数は以下の式で表すことができる。
【数４】
上記の関数を解くことにより、２つの曖昧解が得られる。図９に示すように、この２つの解は、２つの観測円Ｃ１およびＣ２の交点Ｘ１、Ｘ２となる。ここで、２つの観測円Ｃ１およびＣ２は、ｚ＝ｚｈ平面上で定義され、それぞれ、対応する１番目および２番目のＴＯＡ結果を提供する受信機（ヘッド装置またはリーフ装置）をその中心とし、
【数５】
、および
【数６】
を半径とする円である。ここで、ｌ１，ＴＯＡおよびｌ２，ＴＯＡは、それぞれ１番目および２番目のＴＯＡ結果に対応する距離である。図９に示す２つの交点Ｘ１およびＸ２は、それぞれＸ１＝｛ｘ１’，ｙ１’｝、Ｘ２＝｛ｘ２’，ｙ２’｝として示される。本発明によれば、曖昧な結果から一意の解を見つけ出すという概念は、移動体とＴＯＡ測定値を提供しないリーフ装置との距離は、超音波の検出可能距離を超えているはずだという想定に基づいている。超音波の検出可能距離は、送信機から発信される超音波を受信機が受信可能な範囲内の距離として定義される。この距離は、送信機の出力や信号対雑音比などに関連するスカラ値である。ここでは、この距離をＵで表す。
【００５７】
したがって、本発明によれば、ＴＯＡ検出結果を提供しないすべてのリーフ装置の中から無作為に１つのリーフ装置（Ａとする）を選択し、このリーフ装置と２つの推定位置（Ｘ１、Ｘ２）との距離を計算することができる。ここでは、ＡＸ１≦ＵおよびＡＸ２＞Ｕとするが、これにより一般性が失われることはない。この場合、Ｘ２はＡの検出可能距離を超えており、一意の位置推定として決定される。あるいは、ＡＸ１＞Ｕ，ＡＸ２＞ＵまたはＡＸ１≦Ｕ，ＡＸ２≦Ｕであれば、ＴＯＡ検出結果を提供しない別のリーフ装置が選択され、移動体の一意の位置推定が決定されるまで、このチェックが繰り返される。したがって、ＴＯＡ結果の数が２つの場合には、測位システムのトポロジー情報を使って三角測量を支援することにより、移動体の位置を決定することができる。
（３）ＴＯＡ結果＝１の場合
【００５８】
ＴＯＡ結果が１つしかない場合には、ヘッド装置（またはタグ装置）によって記録された無線信号強度（ＲＳＳ）結果を、移動体の位置決定を支援するための追加領域指標として使用することができる。本発明のアルゴリズムでは、マルチパスフェーディング効果に応じて調整されたＲＳＳ距離モデルが選択されている。
【数７】
ここで、ｍは距離の増大に伴う伝送路損失の増加率、Ｐ（ｄ０）は基準距離ｄ０における信号電力、ｄは送信機−受信機間の距離を表す。Ｃは、減衰係数に差が生じるまでの最大障害物（壁）数、ｎＷは送信機−受信機間の障害物（壁）数、ＷＡＦは壁の減衰係数である。一般に、ｍとＷＡＦの値は、ビルのレイアウトと建築材料に依存し、経験的に導かれる。Ｐ（ｄ０）の値は経験的に導くか、またはハードウェアの仕様から得ることができる。
【００５９】
図１０に示すように、ＴＯＡ測定が１つしかない場合には、ＴＯＡに基づいた距離と式（５）により計算された距離とにより、ｚ＝ｚｈ平面上にそれぞれＣＴＯＡおよびＣＲＳＳで表される２つの観測円を定めることができる。ここでは、ＴＯＡ結果が２つある場合と同様に、移動体はｚ軸方向に低速で移動すると想定する。一方の円ＣＴＯＡは、ＴＯＡ結果に基づいて規定され、ＴＯＡ結果が得られたリーフ装置をその中心とし、距離
【数８】
を半径とする円である（ＴＯＡ円）。ここで、ｌＴＯＡはＴＯＡ結果に対応する距離である。もう一方の円ＣＲＳＳは、ＲＳＳ結果に基づいて規定され、ヘッド装置をその中心とし、距離
【数９】
を半径とする円である（ＲＳＳ円）。ここで、ｌＲＳＳはＲＳＳ結果に対応する距離である。図１０に示すように、ＲＳＳに基づく距離測定値は変動が大きいため、ＲＳＳ円は実際には円ではなく環である。ここでは、環の幅を２σとする。ＴＯＡ円とＲＳＳ円には、２つの交点ではなく、互いに交差する２つの弧が存在する。一意の位置を決定するために利用できるもう１つの情報は、履歴データメモリ３０５から取得される履歴位置推定である。具体的には、２つの交差する弧を得た後、その２つの弧上で、信頼できる履歴位置に最も近い点を見つけることにより、移動体の一意の位置が推定される。信頼できる履歴位置は、例えば、２つ以上のＴＯＡにより計算される位置であり、信頼性の高い位置推定であると考えられる。したがって、このプロセスは、以下の式（６）で表される。
Xest=argmin||Xi-Xprevious||2（ｉは交差する弧上の点を示す） （６）
（４）ＴＯＡ結果が０の場合
【００６０】
ＴＯＡ結果がゼロの場合には、ＲＳＳ結果しか使用できない。この場合は、位置推定を支援するものとして、履歴位置推定を利用できる。図１１に示すように、図１０のＴＯＡ結果が１つの場合と同様に、ＲＳＳ結果に基づいて、ｚ＝ｚｈ平面上で、ヘッド装置をその中心とし、半径
【数１０】
のＲＳＳ円を定めることができる。ここで、ｌＲＳＳはＲＳＳ結果に対応する距離である。この場合、ＲＳＳ円上にあるすべての候補の中から信頼できる履歴位置に最も近い位置を見つけることによって、移動体の一意の位置が特定される。
【００６１】
ＲＳＳに基づく距離測定はＲＦのマルチパス効果に影響されて不安定なため、ＲＳＳ情報のみに基づいた位置推測はきわめて信頼性が低く、例えば人間が移動しているような複雑な環境では特に信頼性が低くなる。そのため、このＲＳＳベースの方式は、本発明の適応型測位法の中ではワーストケースとなる。しかし現実には、ＲＦだけを受信しＴＯＡ結果は受信しないというケースは、測位システムの中心から遠い場所で常に発生する。ＲＳＳ結果しか受信しないというケースをできるだけ回避するためには、監視領域内に展開する検出器（ＰＯＤなど）の数を増やすことが推奨される。これにより、ＰＯＤ間の融合によって、位置推定に必要な、より信頼性の高いＴＯＡ情報を提供することができる。
【００６２】
これまで、添付図面を参照しつつ、本発明に基づくＴＯＡおよびＲＳＳの融合による適応型測位方法、装置、およびシステムについて説明してきた。上記の説明から、本発明には以下の技術的効果があることが明らかである。
【００６３】
本発明では、信頼性の高いＴＯＡ検出結果数とＲＳＳに基づいて適応的に適応型測位アルゴリズムを選択することができる。さらに、本発明は、ＴＯＡ測定値の異常値を排除するための高速異常値排除アルゴリズムも提案することにより、測位の安定性を改善している。
【００６４】
従来の三角測量では、１つの位置を決定するために少なくとも３つのＴＯＡ結果が必要とされていたが、本発明の適応型測位システムにこのような制約はない。取得できるＴＯＡ測定値が３つ以上の場合には、適応型測位システムの精度は従来の三角測量と同じである。ＴＯＡ検出結果が２つしかない（従来の三角測量では解を得られない）場合においても、本発明のシステムでは、提案される遠近フィルタに基づいて正確な結果を得ることができる。また、ＴＯＡ測定値が１つかゼロの場合でも、本発明のシステムの精度は、従来の純粋なＲＳＳベースの測位方式よりもはるかに良好である。
【００６５】
本発明の適応型測位法は、追跡モードのシステムだけでなく、ナビゲーションモードのシステムにも適用が可能である。そのため、測位システムは、測位精度を十分に保ちながら、より低い展開密度で高度なカバレッジ拡張姓を実現することができる。さらに、本発明の融合法は、より多くのＴＯＡおよびＲＳＳ測定結果に対応して拡張することもできる。
【００６６】
また、本発明の適応型測位システムでは、システムコストが大幅に低廉化され、計算集約度もきわめて低い。
【００６７】
添付図面を参照しながら本発明の特定の実施例を説明してきたが、本発明は、添付図面に示された特定の構成および処理に限定されるものではない。また、説明を簡潔にするために、ここでは、既存の方式および技術についての説明は省略している。
【００６８】
また、上記の実施例では、いくつかの具体的なステップを例示したが、本発明の方法のプロセスはこれらのステップに限定されるものではない。これらのステップは、本発明の精神と実質的な特性から逸脱することなく変更、修正、補完が可能であり、また一部ステップについては順序の入れ替えも可能なことは、当業者には理解されるであろう。
【００６９】
上記では本発明を特定の実施例を参照して説明したが、本発明は上記の特定の実施例や、図面に示した特定の構成に限定されるものではない。例えば、図示した一部のコンポーネントは、互いに組み合わせて１つのコンポーネントとしたり、１つのコンポーネントを複数のサブコンポーネントに分割したり、他の既知のコンポーネントを追加したりすることもできる。また、動作プロセスも同様に、例に示されたものに限定されない。本発明はその精神と主要な特徴から逸脱することなく他の様々な形態で実装できることは、当該技術に精通した当業者により理解されるであろう。したがって、本発明の実施例はあらゆる点において例示的であり、限定的なものではない。本発明の範囲は前述の説明よりむしろ付記した特許請求の範囲に示されており、各請求項と等価な意味と範囲に含まれるあらゆる変更がそれに包含される。
【符号の説明】
【００７０】
１０１：適応型測位装置
１０２：タグ装置
１０３：ヘッド装置
１０４：リーフ装置
１１０：移動体
１１１：中央情報サーバ
１２０：検出装置
３００：適応型測位装置
３０１：観測結果収集器
３０２：ＴＯＡ結果カウンタ
３０３：位置計算器
３０４：ＴＯＡ結果フィルタ
３０５：履歴データメモリ
３０３１：測位法セレクタ
３０３２：マルチＴＯＡ位置計算器
３０３３：２−ＴＯＡ位置計算器
３０３４：１−ＴＯＡ位置計算器
３０３４：０−ＴＯＡ位置計算器
６０１：ＴＯＡ結果セレクタ
６０２：三辺測量測定手段
【特許請求の範囲】
【請求項１】
適応型対象体測位方法であって、
対象から発信された信号の到達時刻（ＴＯＡ）と受信信号強度（ＲＳＳ）とを収集し、
収集したＴＯＡの数を判定し、入力されたＴＯＡの数に基づいて対象の位置を計算するための測位法を選択し、
選択した測位法を使用して対象の位置を計算することを特徴とする適応型対象測位方法。
【請求項２】
前記ＴＯＡは、前記対象から送信された超音波信号から取得され、前記ＲＳＳは、前記対象から送信されたＲＦ信号から取得することを特徴とする請求項１に記載の適応型対象測位方法。
【請求項３】
前記対象の位置を計算する測位法は、
前記ＴＯＡの数が２より大きい場合、ＴＯＡベースの三角測量で前記対象の位置を計算する、
前記ＴＯＡの数が２である場合、測位システムの相対的な距離情報に関連してＴＯＡを利用することにより、前記対象の位置を決定する、
前記ＴＯＡの数が１である場合、前記対象の位置として信頼できる履歴位置に近い位置を見つけるために前記ＴＯＡおよびＲＳＳを利用する、
前記ＴＯＡの数が０である場合、前記対象の位置として信頼できる履歴位置に近い位置を見つけるために前記ＲＳＳを利用する、
測位法のグループから選択されることを特徴とする請求項１に記載の適応型対象測位方法。
【請求項４】
前記フィルタリングステップが、
所定の範囲から外れたＴＯＡを削除するために収集した前記ＴＯＡについて粗フィルタリングを実行するステップと、
粗フィルタリングを行った前記ＴＯＡに対して、高速外れ値排除アルゴリズムを適用するステップを含み、
前記高速外れ値排除アルゴリズムが、
各ＴＯＡに対応する距離を計算し、それらの距離を昇順にソートするステップと、
最小距離を取得するステップと、
最大距離と最小距離に対して三角不等式判定を適用し、三角不等式判定を満たす場合、全ての距離を保存し、高速外れ値排除アルゴリズムを終了し、三角不等式判定を満たさない場合、残りの距離が全て三角不等式判定を満たすまで、最大距離を削除し、次の最大距離に対する三角不等式判定を繰り返すステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の適応型対象測位方法。
【請求項５】
前記ＴＯＡの数が２より大きい場合、
収集したＴＯＡから、選択したＴＯＡを受け取る位置間の分離度を最大にする最大分離基準を満たす３つのＴＯＡを選択し、
前記対称の位置を計算するために選択された３つのＴＯＡに三辺測量を適用することにより、前記対象の位置を計算することを特徴とする請求項３に記載の適応型対象測位方法。
【請求項６】
前記最大分離基準は、３つの選択されたＴＯＡを受け取る位置間の平均距離あるいはその位置から形成される三角形の面積を最大にする基準であることを特徴とする請求項５に記載の適応型対象測位方法。
【請求項７】
前記ＴＯＡの数が２である場合、
対象ｚ＝ｚｈとする３次元空間を定義し、
z = zh平面上で、
【数１１】
と
【数１２】
をそれぞれ半径とし、第１のＴＯＡ及び第２のＴＯＡを提供する観測器を中心とする２つの観測円を決定し（ここで、ｌ１，ＴＯＡおよびｌ２，ＴＯＡは、それぞれ１番目および２番目のＴＯＡ結果に対応する距離）、
２つの候補位置Ｘ１、Ｘ２として、２つの観測円の交点を決定し、
２つの候補位置Ｘ１およびＸ２からＴＯＡを提供しない観測器Ａへの距離をＡＸ１とＡＸ２として測定し、
ＡＸ１≦ＵおよびＡＸ２＞Ｕである場合、候補位置Ｘ２を対象の位置として決定する（ここで、Ｕは観測器が超音波を検出可能な距離を示す）ことにより、
前記対象の位置を計算することを特徴とする請求項３に記載の適応型対象測位方法。
【請求項８】
前記ＴＯＡの数が１である場合、
対象ｚ＝ｚｈとする３次元空間を定義し、
z = zh平面上で、
【数１３】
を半径とし、ＲＳＳを提供する観測器を中心とする観測円（ここで、ｌＲＳＳはＲＳＳ結果に対応する距離）と、
【数１４】
を半径とし、ＴＯＡを提供する観測器を中心とする観測円（ここで、ｌＴＯＡはＴＯＡ結果に対応する距離）の２つの観測円を決定し、
２つの観測円が交わる部分から、信頼できる履歴位置に近い位置を対象の位置として決定することにより、
前記対象の位置を計算することを特徴とする請求項３に記載の適応型対象測位方法。
【請求項９】
前記ＴＯＡの数が０である場合、
対象ｚ＝ｚｈとする３次元空間を定義し、
z = zh平面上で、
【数１５】
を半径とし、ＲＳＳを提供する観測器を中心とする観測円（ここで、ｌＲＳＳはＲＳＳ結果に対応する距離）を決定し、
前記観測円に沿って、信頼できる履歴位置に近い位置を対象の位置として決定することにより、
前記対象の位置を計算することを特徴とする請求項３に記載の適応型対象測位方法。
【請求項１０】
適応型対象測位装置であって、対象から発信された信号の到達時刻（ＴＯＡ）と受信信号強度（ＲＳＳ）とを収集する観測結果収集器と、
収集したＴＯＡの数を判定するＴＯＡ結果カウンタと、
入力されたＴＯＡの数に基づいて対象の位置計算法を選択し、選択した計算法を使用して対象の位置を計算する位置計算器と
を備えること特徴とする適応型対象測位装置。
【請求項１１】
前記対象に関する履歴位置情報を格納する履歴データメモリを備えることを特徴とする請求項１０に記載の適応型対象測位装置。
【請求項１２】
ＴＯＡの数に従って対象の位置を計算するための測位法を選択する測位法セレクタと、
前記ＴＯＡの数が２より大きい場合、ＴＯＡベースの三角測量で前記対象の位置を計算するマルチＴＯＡ位置計算器と、
前記ＴＯＡの数が２である場合、測位システムの相対的な距離情報に関連してＴＯＡを利用することにより、前記対象の位置を決定する２−ＴＯＡ位置計算器と、
前記ＴＯＡの数が１である場合、前記対象の位置として信頼できる履歴位置に近い位置を見つけるために前記ＴＯＡおよびＲＳＳを利用する１−ＴＯＡ位置計算器と、
前記ＴＯＡの数が０である場合、前記対象の位置として信頼できる履歴位置に近い位置を見つけるために前記ＲＳＳを利用する０−ＴＯＡ位置計算器とを備えることを特徴とする請求項１０に記載の適応型対象測位装置。
【請求項１３】
全てのＴＯＡからの外れ値をフィルタリングために収集したＴＯＡをフィルタリングするＴＯＡフィルタを備えることを特徴とする請求項１０に記載の適応型対象測位装置。
【請求項１４】
前記マルチＴＯＡ位置計算器が、
収集したＴＯＡから、３つの選択されたＴＯＡを受け取る位置間の平均距離あるいはその位置から形成される三角形の面積を最大にする基準である最大分離基準を満たす３つのＴＯＡを選択するＴＯＡセレクタと、
前記対称の位置を計算するために選択された３つのＴＯＡに三辺測量を適用する三辺測量測定ユニットとを備えることを特徴とする請求項１２に記載の適応型対象測位装置。
【請求項１５】
適応型対象測位システムであって、
第１の信号の発信と検出を行う第１信号トランシーバおよび第２の信号の発信と検出を行う第２信号トランシーバを備える検出装置と、
第１の信号の発信と検出を行う第１信号トランシーバおよび第２の信号の発信と検出を行う第２信号トランシーバを備える、対象に装着されたタグ装置と、
前記第１の信号の到達時刻（ＴＯＡ）および前記第２の信号の受信信号強度（ＲＳＳ）に基づいて前記対象の位置を計算するための測位法を適応的に選択する適応型測位装置と
を備えることを特徴とする適応型対象測位システム。
【請求項１６】
前記適応型測位装置が、
適応型対象測位装置であって、対象から発信された信号の到達時刻（ＴＯＡ）と受信信号強度（ＲＳＳ）とを収集する観測結果収集器と、
収集したＴＯＡの数を判定するＴＯＡ結果カウンタと、
入力されたＴＯＡの数に基づいて対象の位置計算法を選択し、選択した計算法を使用して対象の位置を計算する位置計算器と
を備えること特徴とする請求項１５に記載の適応型対象測位システム。
【請求項１７】
中央情報サーバを備え、前記中央情報サーバが前記適応型測位装置を含むことを特徴とする請求項１５に記載の適応型対象測位システム。
【請求項１８】
前記適応型測位装置は、検出装置又は対象装置に含まれることを特徴とする請求項１５に記載の適応型対象測位システム。
【請求項１９】
請求項１５によるシステムを利用して対象を追跡する対象追跡方法であって、
前記対象装置が、前記第２の信号を発信するステップと、
前記検出装置が、前記第２の信号のＲＳＳを検出して記録するステップと、
前記対象装置が、前記第１の信号を発信するステップと、
前記検出装置が、前記第１の信号のＴＯＡを検出して記録するステップと、
前記適応型測位装置が、前記ＴＯＡと前記ＲＳＳを受信して前記対象の位置を計算するステップと
を含むことを特徴とする対象追跡方法。
【請求項２０】
前記検出装置が、前記第２の信号に従って前記対象装置と時間を同期させるステップをさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載の対象追跡方法。
【請求項２１】
請求項１５によるシステムを利用して対象を追跡する対象追跡方法であって、
前記検出装置が、前記第２の信号を発信するステップと、
前記対象装置が、前記第２の信号のＲＳＳを検出して記録するステップと、
前記検出装置が、前記第１の信号を発信するステップと、
前記対象装置が、前記第１の信号のＴＯＡを検出して記録するステップと、
前記適応型測位装置が、前記ＴＯＡと前記ＲＳＳを受信して前記対象の位置を計算するステップと
を含むことを特徴とする対象追跡方法。
【請求項２２】
前記対象装置が、前記第２の信号に従って前記検出装置と時間を同期させるステップをさらに含むことを特徴とする請求項２１に記載の対象追跡方法。
【請求項１】
適応型対象体測位方法であって、
対象から発信された信号の到達時刻（ＴＯＡ）と受信信号強度（ＲＳＳ）とを収集し、
収集したＴＯＡの数を判定し、入力されたＴＯＡの数に基づいて対象の位置を計算するための測位法を選択し、
選択した測位法を使用して対象の位置を計算することを特徴とする適応型対象測位方法。
【請求項２】
前記ＴＯＡは、前記対象から送信された超音波信号から取得され、前記ＲＳＳは、前記対象から送信されたＲＦ信号から取得することを特徴とする請求項１に記載の適応型対象測位方法。
【請求項３】
前記対象の位置を計算する測位法は、
前記ＴＯＡの数が２より大きい場合、ＴＯＡベースの三角測量で前記対象の位置を計算する、
前記ＴＯＡの数が２である場合、測位システムの相対的な距離情報に関連してＴＯＡを利用することにより、前記対象の位置を決定する、
前記ＴＯＡの数が１である場合、前記対象の位置として信頼できる履歴位置に近い位置を見つけるために前記ＴＯＡおよびＲＳＳを利用する、
前記ＴＯＡの数が０である場合、前記対象の位置として信頼できる履歴位置に近い位置を見つけるために前記ＲＳＳを利用する、
測位法のグループから選択されることを特徴とする請求項１に記載の適応型対象測位方法。
【請求項４】
前記フィルタリングステップが、
所定の範囲から外れたＴＯＡを削除するために収集した前記ＴＯＡについて粗フィルタリングを実行するステップと、
粗フィルタリングを行った前記ＴＯＡに対して、高速外れ値排除アルゴリズムを適用するステップを含み、
前記高速外れ値排除アルゴリズムが、
各ＴＯＡに対応する距離を計算し、それらの距離を昇順にソートするステップと、
最小距離を取得するステップと、
最大距離と最小距離に対して三角不等式判定を適用し、三角不等式判定を満たす場合、全ての距離を保存し、高速外れ値排除アルゴリズムを終了し、三角不等式判定を満たさない場合、残りの距離が全て三角不等式判定を満たすまで、最大距離を削除し、次の最大距離に対する三角不等式判定を繰り返すステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の適応型対象測位方法。
【請求項５】
前記ＴＯＡの数が２より大きい場合、
収集したＴＯＡから、選択したＴＯＡを受け取る位置間の分離度を最大にする最大分離基準を満たす３つのＴＯＡを選択し、
前記対称の位置を計算するために選択された３つのＴＯＡに三辺測量を適用することにより、前記対象の位置を計算することを特徴とする請求項３に記載の適応型対象測位方法。
【請求項６】
前記最大分離基準は、３つの選択されたＴＯＡを受け取る位置間の平均距離あるいはその位置から形成される三角形の面積を最大にする基準であることを特徴とする請求項５に記載の適応型対象測位方法。
【請求項７】
前記ＴＯＡの数が２である場合、
対象ｚ＝ｚｈとする３次元空間を定義し、
z = zh平面上で、
【数１１】
と
【数１２】
をそれぞれ半径とし、第１のＴＯＡ及び第２のＴＯＡを提供する観測器を中心とする２つの観測円を決定し（ここで、ｌ１，ＴＯＡおよびｌ２，ＴＯＡは、それぞれ１番目および２番目のＴＯＡ結果に対応する距離）、
２つの候補位置Ｘ１、Ｘ２として、２つの観測円の交点を決定し、
２つの候補位置Ｘ１およびＸ２からＴＯＡを提供しない観測器Ａへの距離をＡＸ１とＡＸ２として測定し、
ＡＸ１≦ＵおよびＡＸ２＞Ｕである場合、候補位置Ｘ２を対象の位置として決定する（ここで、Ｕは観測器が超音波を検出可能な距離を示す）ことにより、
前記対象の位置を計算することを特徴とする請求項３に記載の適応型対象測位方法。
【請求項８】
前記ＴＯＡの数が１である場合、
対象ｚ＝ｚｈとする３次元空間を定義し、
z = zh平面上で、
【数１３】
を半径とし、ＲＳＳを提供する観測器を中心とする観測円（ここで、ｌＲＳＳはＲＳＳ結果に対応する距離）と、
【数１４】
を半径とし、ＴＯＡを提供する観測器を中心とする観測円（ここで、ｌＴＯＡはＴＯＡ結果に対応する距離）の２つの観測円を決定し、
２つの観測円が交わる部分から、信頼できる履歴位置に近い位置を対象の位置として決定することにより、
前記対象の位置を計算することを特徴とする請求項３に記載の適応型対象測位方法。
【請求項９】
前記ＴＯＡの数が０である場合、
対象ｚ＝ｚｈとする３次元空間を定義し、
z = zh平面上で、
【数１５】
を半径とし、ＲＳＳを提供する観測器を中心とする観測円（ここで、ｌＲＳＳはＲＳＳ結果に対応する距離）を決定し、
前記観測円に沿って、信頼できる履歴位置に近い位置を対象の位置として決定することにより、
前記対象の位置を計算することを特徴とする請求項３に記載の適応型対象測位方法。
【請求項１０】
適応型対象測位装置であって、対象から発信された信号の到達時刻（ＴＯＡ）と受信信号強度（ＲＳＳ）とを収集する観測結果収集器と、
収集したＴＯＡの数を判定するＴＯＡ結果カウンタと、
入力されたＴＯＡの数に基づいて対象の位置計算法を選択し、選択した計算法を使用して対象の位置を計算する位置計算器と
を備えること特徴とする適応型対象測位装置。
【請求項１１】
前記対象に関する履歴位置情報を格納する履歴データメモリを備えることを特徴とする請求項１０に記載の適応型対象測位装置。
【請求項１２】
ＴＯＡの数に従って対象の位置を計算するための測位法を選択する測位法セレクタと、
前記ＴＯＡの数が２より大きい場合、ＴＯＡベースの三角測量で前記対象の位置を計算するマルチＴＯＡ位置計算器と、
前記ＴＯＡの数が２である場合、測位システムの相対的な距離情報に関連してＴＯＡを利用することにより、前記対象の位置を決定する２−ＴＯＡ位置計算器と、
前記ＴＯＡの数が１である場合、前記対象の位置として信頼できる履歴位置に近い位置を見つけるために前記ＴＯＡおよびＲＳＳを利用する１−ＴＯＡ位置計算器と、
前記ＴＯＡの数が０である場合、前記対象の位置として信頼できる履歴位置に近い位置を見つけるために前記ＲＳＳを利用する０−ＴＯＡ位置計算器とを備えることを特徴とする請求項１０に記載の適応型対象測位装置。
【請求項１３】
全てのＴＯＡからの外れ値をフィルタリングために収集したＴＯＡをフィルタリングするＴＯＡフィルタを備えることを特徴とする請求項１０に記載の適応型対象測位装置。
【請求項１４】
前記マルチＴＯＡ位置計算器が、
収集したＴＯＡから、３つの選択されたＴＯＡを受け取る位置間の平均距離あるいはその位置から形成される三角形の面積を最大にする基準である最大分離基準を満たす３つのＴＯＡを選択するＴＯＡセレクタと、
前記対称の位置を計算するために選択された３つのＴＯＡに三辺測量を適用する三辺測量測定ユニットとを備えることを特徴とする請求項１２に記載の適応型対象測位装置。
【請求項１５】
適応型対象測位システムであって、
第１の信号の発信と検出を行う第１信号トランシーバおよび第２の信号の発信と検出を行う第２信号トランシーバを備える検出装置と、
第１の信号の発信と検出を行う第１信号トランシーバおよび第２の信号の発信と検出を行う第２信号トランシーバを備える、対象に装着されたタグ装置と、
前記第１の信号の到達時刻（ＴＯＡ）および前記第２の信号の受信信号強度（ＲＳＳ）に基づいて前記対象の位置を計算するための測位法を適応的に選択する適応型測位装置と
を備えることを特徴とする適応型対象測位システム。
【請求項１６】
前記適応型測位装置が、
適応型対象測位装置であって、対象から発信された信号の到達時刻（ＴＯＡ）と受信信号強度（ＲＳＳ）とを収集する観測結果収集器と、
収集したＴＯＡの数を判定するＴＯＡ結果カウンタと、
入力されたＴＯＡの数に基づいて対象の位置計算法を選択し、選択した計算法を使用して対象の位置を計算する位置計算器と
を備えること特徴とする請求項１５に記載の適応型対象測位システム。
【請求項１７】
中央情報サーバを備え、前記中央情報サーバが前記適応型測位装置を含むことを特徴とする請求項１５に記載の適応型対象測位システム。
【請求項１８】
前記適応型測位装置は、検出装置又は対象装置に含まれることを特徴とする請求項１５に記載の適応型対象測位システム。
【請求項１９】
請求項１５によるシステムを利用して対象を追跡する対象追跡方法であって、
前記対象装置が、前記第２の信号を発信するステップと、
前記検出装置が、前記第２の信号のＲＳＳを検出して記録するステップと、
前記対象装置が、前記第１の信号を発信するステップと、
前記検出装置が、前記第１の信号のＴＯＡを検出して記録するステップと、
前記適応型測位装置が、前記ＴＯＡと前記ＲＳＳを受信して前記対象の位置を計算するステップと
を含むことを特徴とする対象追跡方法。
【請求項２０】
前記検出装置が、前記第２の信号に従って前記対象装置と時間を同期させるステップをさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載の対象追跡方法。
【請求項２１】
請求項１５によるシステムを利用して対象を追跡する対象追跡方法であって、
前記検出装置が、前記第２の信号を発信するステップと、
前記対象装置が、前記第２の信号のＲＳＳを検出して記録するステップと、
前記検出装置が、前記第１の信号を発信するステップと、
前記対象装置が、前記第１の信号のＴＯＡを検出して記録するステップと、
前記適応型測位装置が、前記ＴＯＡと前記ＲＳＳを受信して前記対象の位置を計算するステップと
を含むことを特徴とする対象追跡方法。
【請求項２２】
前記対象装置が、前記第２の信号に従って前記検出装置と時間を同期させるステップをさらに含むことを特徴とする請求項２１に記載の対象追跡方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２００９−２１０５８２（Ｐ２００９−２１０５８２Ａ）
【公開日】平成２１年９月１７日（２００９．９．１７）
【国際特許分類】
【外国語出願】
【出願番号】特願２００９−４８００７（Ｐ２００９−４８００７）
【出願日】平成２１年３月２日（２００９．３．２）
【出願人】（５０５４１８８７０）エヌイーシー（チャイナ）カンパニー， リミテッド (108)
【氏名又は名称原語表記】ＮＥＣ（Ｃｈｉｎａ）Ｃｏ．，Ｌｔｄ．
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年９月１７日（２００９．９．１７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−４８００７（Ｐ２００９−４８００７）
【出願日】平成２１年３月２日（２００９．３．２）
【出願人】（５０５４１８８７０）エヌイーシー（チャイナ）カンパニー， リミテッド (108)
【氏名又は名称原語表記】ＮＥＣ（Ｃｈｉｎａ）Ｃｏ．，Ｌｔｄ．
【Ｆターム（参考）】
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