JP2013160566A - 測位装置及び測位プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】移動体が移動する空間に装置を配置することなく、その移動体の位置を高精度に推定することができる測位装置、記憶装置及び測位プログラムを提供する。
【解決手段】測位装置１００ａは、ユーザ２００の位置を推定するためのセンサデバイス１１０によるセンシング結果に基づいて、地図上のユーザ２００の位置を推定するデッドレコニング部１２０と、センシング結果を、地図上の位置に対応付けて予め記憶するデータベース部１３０と、デッドレコニング部１２０により推定されたユーザ２００の位置を、センシング結果に対応付けられた地図上の位置に一致するよう補正する補正部１４０と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、移動体の位置を推定する測位装置及び測位プログラムに関する。

人が移動する空間に配置されたセンサを用いて、その人の位置を推定する技術がある。特許文献１及び２には、高周波信号を利用した測位システムにおいて、複数の周波数帯域を切替えながら測位する技術、及び、複数の環境設置型アクティブタグを利用して位置及び方向を推定する手段が開示されている。

国際公開第１９９９／０６０３３８号 特開２０００−５４９９０９号公報

特許文献１及び２に開示された測位システム（測位装置）では、人が移動する空間に配置された、グローバル・ポジショニング・システム（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ：ＧＰＳ）、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）タグ、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）装置、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）装置等を用いて、人の位置を推定することを想定している。

しかしながら、これらの装置等を配置することができない空間は、多く存在する。例えば、ＧＰＳは、地下及び屋内では衛星からの電波を受信することができず、利用することができない。また、例えば、ＲＦＩＤタグ、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）装置、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）装置等が配置されていない屋内空間も、多く存在する。このように、特許文献１及び２に開示された測位装置は、移動体が移動する空間に装置を配置しなければ、その移動体の位置を推定することができないという問題がある。

本発明は、前記の点に鑑みてなされたものであり、移動体が移動する空間に装置を配置することなく、その移動体の位置を高精度に推定することができる測位装置及び測位プログラムを提供することを目的とする。

本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、移動体の位置を推定するためのセンサデバイスによるセンシング結果に基づいて、前記移動体の位置を推定するデッドレコニング部と、前記センシング結果を、地図上の位置に対応付けて予め記憶する記憶部と、前記デッドレコニング部により推定された前記地図上の移動体の位置を、前記センシング結果に対応付けられた前記地図上の位置に一致するよう補正する補正部と、を備えることを特徴とする測位装置である。

また、本発明は、前記補正部が、前記センシング結果の取り得る確率に基づいて、前記取り得る確率が高い前記センシング結果に対応付けられた前記地図上の位置に一致するよう、前記地図上の移動体の位置を補正することを特徴とする測位装置である。

また、本発明は、前記記憶部が、前記移動体の位置に影響する対象の前記地図上の位置に対応付けて、前記センシング結果を予め記憶することを特徴とする測位装置である。

また、本発明は、前記記憶部が、前記地図として、ネットワーク型の地図と、ポリゴン型の地図と、前記移動体の位置に応じた前記センシング結果と、を予め記憶することを特徴とする測位装置である。

また、本発明は、前記記憶部が、ネットワークの幾何構造の形状情報を含む前記ネットワーク型の地図を、予め記憶することを特徴とする測位装置である。

また、本発明は、前記記憶部が、ネットワークの幾何構造を構成する点として、識別子が付与される点と、識別子が付与されない点と、を含む前記ネットワーク型の地図を、予め記憶することを特徴とする測位装置である。

また、本発明は、前記センサデバイスが、加速度、速度、角速度、温度、湿度、画像、圧力、磁界強度、電界強度、方角、空気振動、姿勢、光量及び輝度のうち、少なくとも一つをセンシングすることを特徴とする測位装置である。

また、本発明は、前記デッドレコニング部により推定された前記移動体の第１位置と、前記移動体を測位する測位部により推定された前記移動体の第２位置と、を統合する統合部を備え、前記補正部が、前記統合部により統合された前記地図上の移動体の位置を、前記センシング結果に対応付けられた前記地図上の位置に一致するよう補正することを特徴とする測位装置である。

また、本発明は、コンピュータに、移動体の位置を推定するためのセンサデバイスによるセンシング結果に基づいて、前記移動体の位置を推定する手順と、推定された地図上の前記移動体の位置を、前記センシング結果に対応付けられた前記地図上の位置に一致するよう補正する手順と、を実行させるための測位プログラムである。

本発明によれば、補正部は、推定された地図上の移動体の位置を、センシング結果に対応付けられた地図上の位置に補正する。これにより、測位装置は、移動体が移動する空間に装置を配置することなく、その移動体の位置を高精度に推定することができる。

本発明の第１実施形態における、測位装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の第１実施形態における、ノード及びリンクが配置された地図の例である。 本発明の第１実施形態における、ノード、リンク及びアークが配置された地図の例である。 本発明の第１実施形態における、空間ポリゴンが配置された地図の例である。 本発明の第１実施形態における、歩行空間ポリゴン及び障壁ポリゴンが配置された地図の例である。 本発明の第１実施形態における、歩行空間ポリゴン、障壁ポリゴン、及びオブジェクトポリゴンが配置された地図の例である。 本発明の第２実施形態における、測位装置の構成例を示すブロック図である。

［第１実施形態］
本発明の第１実施形態について図面を参照して詳細に説明する。以下、移動体（例えば、歩行者、車椅子、車両）は、一例として、歩行者であるものとして説明をする。また、以下、歩行者の状態（例えば、歩行者の位置、姿勢、行動、速度、方角）、及び、歩行者の位置に影響を及ぼす周辺環境（例えば、現在時刻、階段）を、「歩行者コンテキスト」という。

また、以下、移動体の位置を推定することを、「測位」という。また、以下、移動体の現在の状態及びその履歴を活用して、移動体の位置を推定する測位手法を、「デッドレコニング」という。また、以下、センシング結果に応じてセンサデバイスから出力される値を、「センサ値」という。また、以下、センサデバイスが出力するセンサ値がどの程度信用できるかという指標（センサ値の精度情報）を、「センサ信頼度」という。また、以下、測位結果がどの程度信頼できるかという指標（測位結果の精度情報）を、「測位信頼度」という。また、以下、センサ値の誤差情報を、「センサ精度」という。また、以下、測位結果としての位置の誤差情報を、「測位精度」という。

また、以下、デッドレコニングなどの位置推定（位置認識）に用いられる値を、「パラメータ」という。また、以下、値の補正（測位結果又は位置推定に用いられるパラメータの補正、又は、アクティブタグなど測位精度の高い方式を併用した位置の補正）を、「キャリブレーション」という。

また、以下、移動体が保持するセンサデバイスを用いる測位手法を、「自律航行型測位（自律航法、推測航法）」という。ここで、自律航行型測位には、移動体が保持するセンサデバイスと、移動体が移動する空間に配置された装置（例えば、アクティブタグ）とを両方用いる測位手法も含まれる。

まず、測位装置の構成例を説明する。
図１には、測位装置の構成例が、ブロック図により示されている。測位装置１００ａは、歩行者としてのユーザ２００に保持されることで、ユーザ２００と共に移動する。測位装置１００ａは、ユーザ２００が移動する空間に他の測位装置が配置されていない場合でも、自装置のデッドレコニング（自律航行型測位）による位置推定結果と地図情報とを照合することで、ユーザ２００の位置を高精度に推定することができる。

測位システムは、測位装置１００ａと、情報提示デバイス３００とを備える。測位装置１００ａは、センサデバイス１１０と、デッドレコニング部１２０と、データベース部１３０と、補正部１４０と、アプリケーション部１５０とを備える。デッドレコニング部１２０、補正部１４０及びアプリケーション部１５０は、例えば、メモリ（不図示）に展開されたプログラムに基づいて動作する演算部である。

なお、センサデバイス１１０及びデータベース部１３０は、インタフェース部（不図示）を介して測位装置１００ａと接続されることで、測位装置１００ａの外部に備えられてもよい。この場合、測位装置１００ａは、データベース部１３０（サーバ装置）に記憶されているデータと同様のデータ（キャッシュデータ）を記憶するメモリを、さらに備えてもよい。

センサデバイス１１０は、ユーザ２００の歩行者コンテキストをセンシングにより検出し、検出結果に応じたセンサ値を、センサデバイスの種別毎にデッドレコニング部１２０に出力する。ここで、センサ値には、例えば、加速度を示す値と、速度を示す値と、角速度を示す値と、温度を示す値と、湿度を示す値と、画像（アイコン画像、文字・記号画像）を示す値と、光量及び輝度を示す値と、圧力（気圧など）を示す値と、磁界強度を示す値と、電界強度を示す値と、方角を示す値と、空気振動を示す値と、姿勢を示す値とがある。センサデバイス１１０は、例えば、加速度センサ、速度センサ、角速度センサ、温度センサ、湿度センサ、イメージセンサ、圧力センサ、磁界センサ、空気振動センサ、及びジャイロセンサである。

歩行者コンテキストには、例えば、行動（平地歩行、平地走行、着席、エスカレータに乗って立ったまま移動、上りエスカレータに乗って歩行、下りエスカレータに乗って歩行、エレベータに乗って上昇又は下降など、歩行者の行動様態）と、環境（階段、エレベータ、屋内、屋外、車道、地下鉄プラットフォーム、地下鉄車内など、歩行者の位置の周辺環境）と、位置（歩行者の位置を示す情報。緯度、経度、高度で表現したり、相対座標系で表現したり、場所を示す意味情報で表現するなど、その表現方法は多様である）と、速度（歩行者の移動速度）と、移動履歴（歩行者の移動履歴により示される移動経路）と、現在時刻と、姿勢（歩行者の姿勢及び向き）と、方角（歩行者の移動方角）と、測位装置１００ａ及びセンサデバイス１１０の姿勢と、測位装置１００ａ及びセンサデバイス１１０が歩行者に保持されている場所（歩行者の胸ポケットの中、パンツのポケットの中、靴の中、鞄の中など、センサデバイス１１０を備える測位装置１００ａが保持されている場所）とがある。

デッドレコニング部１２０には、ユーザ２００の歩行者コンテキストに応じて検出されたセンサ値が、センサデバイスの種別毎にセンサデバイス１１０から入力される。デッドレコニング部１２０は、入力されたセンサ値（例えば、ユーザ２００の歩周期、歩数、歩幅、姿勢及び向き）と所定の基準位置とに基づいて、デッドレコニング（第１の測位方法）による測位を実行し、その測位結果（例えば、三次元座標）を補正部１４０に出力する。また、デッドレコニング部１２０は、ユーザ２００の歩行者コンテキストに応じて検出されたセンサ値を、センサデバイスの種別毎に補正部１４０に転送する。

データベース部１３０（記憶部）は、地図情報を予め記憶する。この地図情報には、ネットワーク型の地図情報と、ポリゴン型の地図情報と、歩行者コンテキスト（コンテキスト情報）とが含まれる。なお、ネットワーク型及びポリゴン型は、地図情報の型の一例であって、地図情報は、これらの型に限らなくてもよい。また、データベース部１３０は、例えば、シリコンメモリ、光学記録ディスク、磁気記録ディスクなどの記録メディアである。

ネットワーク型の地図情報、及び、ポリゴン型の地図情報には、地図に示された実空間に存在するオブジェクト（対象）、例えば、通路、階段、エスカレータ、動く歩道、エレベータ、壁、障害物、家具、ポスター及び掲示物（サイネージ）などの位置と、それらの幅、長さ、高さ及び角度といった形状と、それらの色及び材質と、エレベータ、エスカレータ及び動く歩道の速度と、エレベータ、エスカレータ及び動く歩道に特有の作動音を示す情報と、アナウンス音を示す情報と、警告音を示す情報とが含まれる。

データベース部１３０は、ユーザ２００の位置に影響するオブジェクト（対象）をユーザ２００が利用した際に、ユーザ２００がどういった行動を取り得るかを、歩行者コンテキストの取り得る確率として予め記憶している。ここで、歩行者コンテキストの取り得る確率とは、例えば、オブジェクトとしての通路、階段、エスカレータ、動く歩道及びエレベータを、ユーザ２００が利用する確率である。また、例えば、歩行者コンテキストの取り得る確率とは、壁に貼られているオブジェクトとしての掲示物（サイネージ）を利用するために、ユーザ２００が同じ位置で壁の方角を向いたままでいる確率でもよい。

また、データベース部１３０は、オブジェクトをユーザ２００が利用した際にユーザ２００が移動する空間の環境がどういった状態を取り得るかを、歩行者コンテキストの取り得る確率として予め記憶している。ここで、歩行者コンテキストの取り得る確率とは、例えば、オブジェクトからの所定範囲に位置するユーザ２００に、そのオブジェクトからの特定の音（例えば、アナウンス音、警告音、作動音）が聞こえる確率である。

データベース部１３０は、歩行者コンテキストと、オブジェクトポリゴン（図６を用いて後述する）とを対応付けて、予め記憶している。また、データベース部１３０は、ユーザ２００がオブジェクトを利用した際にセンサデバイス１１０により検出されると想定される、そのオブジェクト特有のセンサパターン情報と、歩行者コンテキストとを対応付けて予め記憶している。

つまり、歩行者コンテキストに対応付けられたセンサパターン情報と、オブジェクトポリゴンとは、予め対応付けられている。また、オブジェクトポリゴンが地図上に配置されているので（図６を用いて後述する）、オブジェクト特有のセンサパターン情報は、地図上のオブジェクトポリゴンの位置に対応付けられている。

より具体的には、歩行者コンテキストに関する、コンテキスト種別ＩＤ、コンテキストＩＤ及びコンテキスト名と、センサパターン情報に関する、センサ種別ＩＤ及びセンサパターンと、オブジェクトポリゴンに関する、ポリゴンＩＤ及び位置精度とが、互いに対応付けられている。

ここで、コンテキスト種別ＩＤは、歩行者コンテキストの種別を識別するためのＩＤである。また、コンテキストＩＤは、歩行者コンテキストを識別するためのＩＤである。また、コンテキスト名は、歩行者コンテキストの名称である。また、センサ種別ＩＤは、歩行者コンテキストを推定するためのセンサデバイスの種別を識別するためのＩＤである。また、センサパターンは、歩行者コンテキストを推定するためのセンサパターンである。また、ポリゴンＩＤは、オブジェクトポリゴン（後述）を識別するためのＩＤである。また、位置精度は、位置の推定精度である。位置精度は、例えば、三次元座標（経度、緯度、高度）の精度として表現される。

補正部１４０には、デッドレコニング（第１の測位方法）による測位結果と、センサデバイスの種別毎のセンサ値とが、デッドレコニング部１２０から入力される。また、補正部１４０は、地図情報（ネットワーク型の地図情報、ポリゴン型の地図情報、歩行者コンテキスト）を、データベース部１３０から取得する。

補正部１４０は、推定された歩行者コンテキストが示す位置からの所定範囲に在るオブジェクトをユーザ２００が利用した際に、そのオブジェクトに対してユーザ２００がどういった行動を取り得るかという情報を含む地図情報に基づいて、歩行者コンテキストの推定における正しさを判定する。また、補正部１４０は、推定された歩行者コンテキストが示す位置からの所定範囲に在るオブジェクトをユーザ２００が利用した際に、ユーザ２００が移動する空間の環境がどういった状態を取り得るかという情報を含む地図情報に基づいて、歩行者コンテキストの推定における正しさを判定する。

より具体的には、補正部１４０は、デッドレコニング部１２０による歩行者コンテキストの推定における正しさを、その推定された歩行者コンテキストが示す位置から所定範囲に在るオブジェクトに特有のセンサパターン（地図情報）と、センサデバイスの種別毎に入力されたセンサ値のセンサパターンと、を照合することによって判定する。

ここで、補正部１４０は、推定された複数の歩行者コンテキストのそれぞれが取り得る確率を推定し直す（信頼性を評価し直す）ことによって、取り得る確率（信頼性）の最も高い歩行者コンテキストを、最も正しい歩行者コンテキストと推定する。なお、補正部１４０は、センサ信頼度、センサ精度及び測位精度を示す情報に基づいて、歩行者コンテキストの取り得る確率を推定し直してもよい。

補正部１４０は、センサ値に基づいて推定された歩行者コンテキストが最も正しい歩行者コンテキストと異なる場合、センサ値に基づいて推定された歩行者コンテキストを、最も正しい歩行者コンテキストに補正する（歩行者コンテキストの補正）。つまり、補正部１４０は、センサ値に基づいて推定された複数の歩行者コンテキストのうち、最も正しい歩行者コンテキストを採用する。

例えば、オブジェクトとしてのエレベータからの所定範囲にユーザ２００が位置し、且つ、気圧のセンサ値が低下した場合、補正部１４０は、ユーザ２００がそのエレベータに乗って上昇したという状態の歩行者コンテキストを、最も正しい歩行者コンテキストとして採用する。また、例えば、オブジェクトとしての掲示物からの所定範囲にユーザ２００が位置し、且つ、その掲示物からのアナウンス音がセンサデバイス１１０に検出された場合、補正部１４０は、ユーザ２００がその掲示物を見ているという状態の歩行者コンテキストを、最も正しい歩行者コンテキストとして採用する。

これにより、補正部１４０は、地図上のユーザ２００の位置（パラメータ）を、最も正しい歩行者コンテキストが示す位置に、測位精度を確保するなどの必要に応じて、補正（キャリブレーション）することができる。例えば、補正部１４０は、ユーザ２００がエレベータに乗って上昇しているという状態の歩行者コンテキストを採用した場合、地図上のユーザ２００の位置を、上昇しているエレベータの位置に補正する。また、例えば、補正部１４０は、ユーザ２００が掲示物を見ているという状態の歩行者コンテキストを採用した場合、地図上のユーザ２００の位置及び向きを、掲示物に対する所定の相対位置及び相対方向に補正する。

なお、補正部１４０は、予め定められた判定基準に基づいて、最も正しい歩行者コンテキストを採用してもよい。ここで、判定基準とは、例えば、オブジェクトがエレベータである場合、エレベータの上昇又は下降に応じて（条件分岐）、気圧のセンサ値が変化する歩行者コンテキストを採用する、という判定基準である。このように、判定基準は、条件分岐の形式により表現されてもよい。

補正部１４０は、地図上のユーザ２００の位置（補正した場合には、補正済みの位置）を示す情報を、アプリケーション部１５０に出力する。また、補正部１４０は、地図上のユーザ２００の向き（補正した場合には、補正済みの向き）を示す情報を、アプリケーション部１５０に出力する。

アプリケーション部１５０は、地図上のユーザ２００の位置を示す情報、及び、地図上のユーザ２００の向きを示す情報に、所定のアプリケーション処理を施し、その処理結果を情報提示デバイス３００に出力する。ここで、所定のアプリケーション処理とは、例えば、ユーザ２００の位置（補正した場合には、補正済みの位置）を示すマーク画像が貼り付けられた地図画像を、生成する処理である。

情報提示デバイス３００には、アプリケーション処理の処理結果（例えば、マーク画像が貼り付けられた地図画像）が、アプリケーション部１５０から入力される。情報提示デバイス３００は、入力された処理結果をユーザ２００に提示する。情報提示デバイス３００は、例えば、ディスプレイ装置、スピーカである。

次に、ネットワーク型の地図情報の詳細について説明する。
ネットワーク型の地図情報（以下、「空間ネットワーク（Ｓｐａｔｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）」という）は、幾何構造情報として、ノード（ｎｏｄｅ）と、リンク（ｌｉｎｋ）とを含む。ここで、ノードは、経路上の地点情報であり、通行可能である地点を示す情報である。また、ノードには、識別子が付与される。この識別子は、ユビキタスＩＤセンター（東京都品川区）が管理及び運営する、実世界の物品及び場所を個体識別するための番号であって、１２８ビットのユニークな番号であるｕｃｏｄｅでもよい。また、リンクは、通行可能なノード間を結ぶ接続情報であり、通行可能な経路を示す情報である。リンクの幾何構造は、始点のノードと終点のノードとにより定められる。

また、空間ネットワークは、幾何構造情報として、アーク（ａｒｃ）を含んでもよい。ここで、アークは、リンク間を結ぶ形状情報であり、リンクと比較してより詳細な経路形状を示す情報である。アークは、位置情報を有する点列により表現される。なお、アークの各点には、識別子が付与されなくてもよい。

このように、空間ネットワークは、歩行者にとって通行可能である経路の幾何構造を示す情報として、地点（ノード）及び経路（リンク）を含むデータベースである。ここで、空間ネットワークの最小単位は、一本のリンクの始点としてのノードと、そのリンクの終点としてのノードと、その経路の形状としてのアークとを含む、リンク構造体である。空間ネットワークは、多数のリンク構造体が連なり合わされたテーブルにより表現される。なお、空間ネットワークは、有向グラフの形式により表現されてもよい。

また、空間ネットワークには、幾何構造を示す情報に加えて、経路の種別（カテゴリ）を示す情報が含まれる。ここで、経路の種別とは、例えば、短時間に変更されることが無いと想定される静的な幾何構造（例えば、通路、エレベータ及びエスカレータ）毎の種別（カテゴリ）を示す情報である。

なお、経路の種別には、歩行空間ネットワークデータ（国土交通省「歩行空間ネットワークデータ整備仕様案」 平成２２年９月版）と異なり、経路の形状情報であるアークが含まれていてもよい。

図２は、ノード及びリンクが配置された地図の例である。図２では、ある地下街を表現する地図上に、ノード及びリンクが配置されている。ノードは、歩行者が通行可能な経路（以下、「通行経路」という）上において、通行経路が分岐する地点、及び、通行経路の種別が変化する地点に配置される。

通行経路が分岐する地点には、例えば、廊下が折れ曲がっている地点と、スロープの角度が変化する地点と、地下街の出入口への分岐点と、側道への分岐点とがある。また、経路の種別（例えば、階段、部屋）が変化する地点には、例えば、階段の踊り場と、部屋から他の部屋に移動する際に通行する地点とがある。ここで、経路の種別が変化する地点にノードが配置される理由は、経路の種別がリンクに対応付けられるためである。つまり、経路は、リンク毎に種別が識別される。

また、リンクは、通行可能なノード間を結ぶ接続情報（経路接続情報）であり、通行可能な経路を示す情報である。リンクは、経路の分岐構造及び種別が変化しない限り、運用されることが可能である。なお、リンクは、ノード間の接続関係の意味的関係を表現するものであり、実空間での経路の形状を示すものではない。

図３は、ノード、リンク及びアークが配置された地図の例である。図３では、ある地下街を表現する地図上に、ノード、リンク及びアークが配置されている。アークは、経路形状情報であり、その経路の形状に応じて、密に配置が可能である。アークを構成する点列の点同士を接続する線分により、経路の幾何構造の詳細が表現される。

ここで、あまりにも密に配置されたノードにまで識別子が付与されている空間ネットワークにおいて、ノードからの経路探索が実行される場合、多重の識別子解決を必要とするので、その処理効率は悪くなってしまう。したがって、識別子により管理されるリンク（経路接続情報）と、識別子により管理されないアーク（経路形状情報）とが区別されていることには、利点がある。

一方、リンクの点列とアークの点列とを識別子により管理することにも、利点がある。この場合、例えば、位置情報、通行情報及びコンテンツ情報等を、大規模な幾何計算を実行することなく、識別子により対応付けることができる。ノード、リンク及びアークは、これらの利点のトレードオフを考慮しながら、配置されることになる。

次に、ポリゴン（多角形）型の地図情報の詳細について説明する。
ポリゴン型の地図情報は、空間ネットワークでは表現することができない広がりのある自由空間を、空間ポリゴンにより表現するデータベースである。また、空間ポリゴンは、歩行者にとって通行可能な空間を、ポリゴンにより表現するデータである。空間ポリゴンは、頂点（ｖｅｒｔｅｘ)の列と、頂点同士を列に沿って結ぶ辺（以下、「エッジ（ｅｄｇｅ）」という）と、ポリゴンの種別を示す属性情報（Ｐｏｌｙｇｏｎ ｐｒｏｐｅｒｔｙ）とを含む。

頂点（ｖｅｒｔｅｘ)には、その三次元の位置情報（三次元座標）が含まれる。また、ポリゴンの種別を示す属性情報には、空間ポリゴンＩＤと、空間ポリゴン種別と、エリアＩＤ（空間ＩＤ）とが含まれる。ここで、空間ポリゴンＩＤとは、ポリゴンを識別するための識別子である。また、空間ポリゴン種別とは、通行が多少困難であっても通行可能なオブジェクトを示す空間ポリゴンであるか、又は、通行が全く不可能なオブジェクト（障壁）を示す空間ポリゴンであるかという種別である。また、エリアＩＤとは、空間ポリゴンが属する部分空間を示す識別子である。

図４は、空間ポリゴンが配置された地図の例である。図４では、各空間ポリゴンは、平面ポリゴンとして、同一平面上に配置されている。ポリゴン型の地図情報は、歩行空間ポリゴン（Ｗａｌｋａｂｌｅ ｓｐａｃｅ ｐｏｌｙｇｏｎ）と、障壁ポリゴン（Ｗａｌｌ ｐｏｌｙｇｏｎ）と、オブジェクトポリゴン（Ｏｂｊｅｃｔ ｐｏｌｙｇｏｎ）とを含む。

ここで、歩行空間ポリゴンは、通行可能な床面の空間を示す空間ポリゴンの必要な箇所に、部分的かつ自由に配置することが可能な平面ポリゴンである。以下では、歩行空間ポリゴンは、空間ポリゴンの必要な箇所に、部分的かつ自由に配置されているものとする。

図５は、歩行空間ポリゴン及び障壁ポリゴンが配置された地図の例である。歩行空間ポリゴンは、歩行者が通行可能な空間を表現するポリゴンであるため、歩行空間ポリゴンに対して、通行可能なエッジと通行不可能なエッジとを区別させる必要がある。障壁ポリゴンは、通行不可能な障壁を表すポリゴンとして、歩行空間ポリゴンと組み合わせて利用される。より具体的には、障壁ポリゴンは、歩行空間ポリゴンが配置されている空間における通行不可能なエッジとして、歩行空間ポリゴンのエッジに配置される。

図５では、歩行空間ポリゴンのエッジに、障壁ポリゴンが配置されている。図５では、障壁ポリゴンの一部と、歩行空間ポリゴンのエッジとが、オーバーラップしている。同一空間でかつ座標値がオーバーラップするエッジは、地図上の歩行者が歩行空間ポリゴンに出入りすることができないエッジであることを示す。つまり、このオーバーラップしているエッジからは、地図上の歩行者は、歩行空間ポリゴンに出入りすることはできない。ここで、歩行空間ポリゴン及び障壁ポリゴンは、互いに同一の歩行空間ポリゴンに属しているか否かが識別できるように、歩行空間ポリゴンに対応付けられる。

図６は、歩行空間ポリゴン、障壁ポリゴン、及びオブジェクトポリゴンが配置された地図の例である。オブジェクトポリゴンは、障害物（例えば、観葉植物、ダストボックス、置物）の位置、大きさ及び形状の詳細を示すための汎用的なポリゴンである。また、オブジェクトポリゴンは、歩行空間ポリゴン及び障壁ポリゴンと比較して、より動的かつ細かな対象を記述するための汎用的なポリゴンである。

オブジェクトポリゴンは、局所空間（例えば、段差の位置、店舗棚の位置、ダストボックスの位置、自動改札の位置、及び観葉植物の位置）を示す情報が含まれる空間ポリゴンである。オブジェクトポリゴンは、頂点（ｖｅｒｔｅｘ)の列と、エッジと、ポリゴンの種別を示す属性情報とを含む。ここで、局所空間を示す情報は、ポリゴンの種別を示す属性情報として含まれている。

オブジェクトポリゴンは、歩行者の通行経路に配置されている障害物の細かな位置を、点及び線でなく、広さのあるポリゴンで表現したい場合に配置される。なお、オブジェクトポリゴンにより示される障害物が配置されている局所空間は、通行が多少困難であっても、例えば、歩行者がその障害物を跨ぐなどすれば、通行可能な空間である。また、局所空間を示す情報には、通行の困難度を示す情報が含まれてもよい。

以上のように、測位装置１００ａは、ユーザ２００の位置を推定するためのセンサデバイス１１０によるセンシング結果に基づいて、ユーザ２００の位置を推定するデッドレコニング部１２０と、前記センシング結果を、地図上の位置に対応付けて予め記憶するデータベース部１３０と、デッドレコニング部１２０により推定された地図上のユーザ２００の位置を、前記センシング結果（歩行者コンテキスト）に対応付けられた前記地図上の位置に一致するよう補正する補正部１４０と、を備える。

この構成により、補正部１４０は、デッドレコニング部１２０により推定された地図上のユーザ２００の位置を、前記センシング結果に対応付けられた前記地図上の位置に一致するよう補正する。これにより、測位装置１００ａは、移動体が移動する空間に装置を配置することなく、その移動体の位置を高精度に推定することができる。また、測位装置１００ａは、効率的でロバストな歩行者位置推定を実行することができる。

また、補正部１４０は、前記センシング結果の取り得る確率（歩行者コンテキストの取り得る確率）に基づいて、前記取り得る確率が高い前記センシング結果（最も正しい歩行者コンテキスト）に対応付けられた前記地図上の位置（ポリゴン型の地図に配置されたオブジェクトポリゴンにより示される位置）に一致するよう、地図上のユーザ２００の位置を補正する。

また、データベース部１３０は、ユーザ２００の位置に影響する対象（オブジェクト）の前記地図上の位置に対応付けて、前記センシング結果を予め記憶する。

また、データベース部１３０は、前記地図として、ネットワーク型の地図と、ポリゴン型の地図と、前記移動体の位置に応じた前記センシング結果と、を予め記憶する。

また、データベース部１３０は、ネットワークの幾何構造の形状情報（アーク）を含む前記ネットワーク型の地図を、予め記憶する。

また、データベース部１３０は、ネットワークの幾何構造を構成する点として、識別子が付与される点（リンクを構成するノード）と、識別子が付与されない点（アークを構成する点）と、を含む前記ネットワーク型の地図を、予め記憶する。

また、センサデバイス１１０は、加速度、速度、角速度、温度、湿度、画像、圧力、磁界強度、電界強度、方角、空気振動、姿勢、光量及び輝度のうち、少なくとも一つをセンシングする。

［第２実施形態］
第２実施形態では、デッドレコニング（第１の測位方法）による測位結果と、第２の測位方法による測位結果との統合結果が補正される点が、第１実施形態と相違する。以下では、第１実施形態との相違点についてのみ説明する。

図７には、測位装置の構成例がブロック図により示されている。測位装置１００ｂは、第１実施形態の測位装置１００ａと比較して、測位部１２１と、統合部１２２とを更に備える。

測位部１２１は、第２の測位方法によりユーザ２００を測位し、その測位結果を統合部１２２に出力する。第２の測位方法には、例えば、高周波信号（ＲＦＩＤタグ、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）装置、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）装置からの信号）を利用した測位方法がある。

統合部１２２には、デッドレコニングによる測位結果が、デッドレコニング部１２０から入力される。また、統合部１２２には、第２の測位方法による測位結果が、測位部１２１から入力される。統合部１２２は、デッドレコニングによる測位結果と、第２の測位方法による測位結果とを統合し、統合された測位結果（例えば、三次元座標）を補正部１４０に出力する。

以上のように、デッドレコニング部１２０により推定されたユーザ２００の第１位置と、ユーザ２００を測位する測位部１２１により推定されたユーザ２００の第２位置と、を統合する統合部１２２を備え、補正部１４０は、統合部１２２により統合された前記地図上のユーザ２００の位置を、前記センシング結果に対応付けられた前記地図上の位置に一致するよう補正する。

この構成により、補正部１４０は、統合部１２２により統合された地図上のユーザ２００の位置を、前記センシング結果（歩行者コンテキスト）に対応付けられた前記地図上の位置に一致するよう補正する。これにより、測位装置１００ｂは、移動体が移動する空間に、測位のための装置が配置されている場合には、その移動体の位置をより高精度に推定することができる。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

例えば、移動体は、車輪によって移動する移動体（例えば、車椅子、車両）でもよい。測位装置は、歩幅の代わりに、車輪径及び車輪回転角に基づいて、移動体の位置を推定してもよい。

また、例えば、歩行者コンテキストの推定における正しさは、複数の段階レベルにより表現されてもよい。

なお、以上に説明した測位装置を実現するためのプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、そのプログラムをコンピュータシステムに読み込ませて実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺装置等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

１００ａ及び１００ｂ…測位装置、１１０…センサデバイス、１２０…デッドレコニング部、１２１…測位部、１２２…統合部、１３０…データベース部（記憶部）、１４０…補正部、１５０…アプリケーション部、２００…ユーザ、３００…情報提示デバイス

Claims (9)

1. 移動体の位置を推定するためのセンサデバイスによるセンシング結果に基づいて、前記移動体の位置を推定するデッドレコニング部と、
   前記センシング結果を、地図上の位置に対応付けて予め記憶する記憶部と、
   前記デッドレコニング部により推定された前記地図上の移動体の位置を、前記センシング結果に対応付けられた前記地図上の位置に一致するよう補正する補正部と、
   を備えることを特徴とする測位装置。
2. 前記補正部は、前記センシング結果の取り得る確率に基づいて、前記取り得る確率が高い前記センシング結果に対応付けられた前記地図上の位置に一致するよう、前記地図上の移動体の位置を補正することを特徴とする請求項１に記載の測位装置。
3. 前記記憶部は、前記移動体の位置に影響する対象の前記地図上の位置に対応付けて、前記センシング結果を予め記憶することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の測位装置。
4. 前記記憶部は、前記地図として、ネットワーク型の地図と、ポリゴン型の地図と、前記移動体の位置に応じた前記センシング結果と、を予め記憶することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の測位装置。
5. 前記記憶部は、ネットワークの幾何構造の形状情報を含む前記ネットワーク型の地図を、予め記憶することを特徴とする請求項４に記載の測位装置。
6. 前記記憶部は、ネットワークの幾何構造を構成する点として、識別子が付与される点と、識別子が付与されない点と、を含む前記ネットワーク型の地図を、予め記憶することを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の測位装置。
7. 前記センサデバイスは、加速度、速度、角速度、温度、湿度、画像、圧力、磁界強度、電界強度、方角、空気振動、姿勢、光量及び輝度のうち、少なくとも一つをセンシングすることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の測位装置。
8. 前記デッドレコニング部により推定された前記移動体の第１位置と、前記移動体を測位する測位部により推定された前記移動体の第２位置と、を統合する統合部
   を備え、
   前記補正部は、前記統合部により統合された前記地図上の移動体の位置を、前記センシング結果に対応付けられた前記地図上の位置に一致するよう補正することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の測位装置。
9. コンピュータに、
   移動体の位置を推定するためのセンサデバイスによるセンシング結果に基づいて、前記移動体の位置を推定する手順と、
   推定された地図上の前記移動体の位置を、前記センシング結果に対応付けられた前記地図上の位置に一致するよう補正する手順と、
   を実行させるための測位プログラム。

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