JP6300216B1 - LOCATION METHOD, LOCATION DEVICE, AND PROGRAM - Google Patents
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Abstract
【課題】位置・動線測量の精度を向上させること。
【解決手段】動線測量装置３は、予め所定箇所に設置されたＴＤ１が発する信号を検知可能なスマートデバイス２の信号を受信し、スマートデバイス２による信号の検知状況に応じて、スマートデバイス２の移動の有無をスマートデバイス２が備えるセンサの検出結果により判断し、信号の検知の可否と、スマートデバイス２の移動の有無に応じてスマートデバイス２の位置を特定する要素を選択し、選択した要素を用いて演算を行うことによりスマートデバイス２の位置を特定する。
【選択図】図１[PROBLEMS] To improve the accuracy of position / flow line surveying.
A flow line surveying device 3 receives a signal of a smart device 2 capable of detecting a signal emitted by a TD1 installed in a predetermined location in advance, and the smart device 2 detects a signal detected by the smart device 2. The presence / absence of movement of the smart device 2 is determined based on the detection result of the sensor included in the smart device 2, and an element for specifying the position of the smart device 2 is selected according to whether the signal can be detected and whether the smart device 2 is moved. The position of the smart device 2 is specified by performing an operation using the element.
[Selection] Figure 1
Description
本発明は位置特定方法、位置特定装置およびプログラムに関する。 The present invention relates to a position specifying method, a position specifying apparatus, and a program.
センサを用いて人、物体または機械（Physical Entity: PE）の環境に関する位置及び動線を検出する動線測量についての技術が知られている。例えば、電磁場（EMF：Electromagnetic Field）を用いて屋内のスマートデバイスの位置及び動線を測量する技術が知られている。 2. Description of the Related Art There is known a technique for flow line surveying that detects a position and a flow line related to an environment of a person, an object, or a machine (Physical Entity: PE) using a sensor. For example, a technique for surveying the position and flow line of an indoor smart device using an electromagnetic field (EMF) is known.
電磁場を用いて動線を測量する場合、電磁場の乱れ等により、必ずしも正確な測量ができるとは限らない。 When surveying a flow line using an electromagnetic field, accurate surveying is not always possible due to disturbance of the electromagnetic field or the like.
また、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）等を用いて位置及び動線を測量する場合、衛星のカバレッジの信頼できる受信が不十分であるために建物の屋内にあるＰＥに関しては十分に正確な検出結果が得られない場合がある。
このように、個々の技術単独では限界があり、個々の技術を組み合わせてより正確な動線を測量することが求められる。
１つの側面では、本発明は、動線測量の精度を向上させることを目的とする。
For example, when measuring position and flow line using GPS (Global Positioning System) or the like, a sufficiently accurate detection result is obtained for the PE in the building because the reliable reception of the coverage of the satellite is insufficient. May not be obtained.
In this way, there is a limit in individual technologies alone, and it is required to survey more accurate flow lines by combining individual technologies.
In one aspect, the present invention aims to improve the accuracy of flow line surveying.
上記目的を達成するために、開示の位置特定方法が提供される。この位置特定方法は、デバイスの位置を特定する方法であり、コンピュータが、第１のデバイスが発する信号を検出可能な第２のデバイスの前記信号の検出の可否を受信し、第２のデバイスによる信号の検出状況に応じて演算を行うことにより第１および第２のデバイスのうち予め所定箇所に設置されていない非設置デバイスの位置を特定する。 In order to achieve the above object, the disclosed location method is provided. This position specifying method is a method for specifying the position of a device, and the computer receives whether or not the signal of the second device capable of detecting the signal emitted by the first device is detected and is detected by the second device. A position of a non-installed device that is not previously installed at a predetermined location among the first and second devices is specified by performing calculation according to the signal detection status.
１態様では、動線測量の精度を向上させることができる。 In one aspect, the accuracy of flow line surveying can be improved.
以下、実施の形態の測量システムを、図面を参照して詳細に説明する。
＜実施の形態＞
図１は、実施の形態の測量システムを説明する図である。
Hereinafter, a surveying system according to an embodiment will be described in detail with reference to the drawings.
<Embodiment>
FIG. 1 is a diagram illustrating a surveying system according to an embodiment.
第１の実施の形態の測量システム１００は、複数のタイプの信号およびセンサ入力のアルゴリズム計算を用いた屋内および屋外の測位対象デバイスの動線を測量（Geospatial tracking）するシステムである。この測量システム１００は、タメコデバイス１と、スマートデバイス２と、動線測量装置３とを有している。
The surveying system 100 according to the first embodiment is a system that surveys the flow lines of indoor and outdoor positioning target devices using algorithm calculation of a plurality of types of signals and sensor inputs. This surveying system 100 includes a TAMECO
タメコデバイス（Tamecco Device：以下、「ＴＤ」と言う）１は、スマートデバイス２との間で近距離無線通信を実行するデバイスである。近距離無線通信手段としては、例えば、ｉＢｅａｃｏｎ（登録商標）プロトコルに基づくＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）によるブロードキャスト通信手段等が挙げられる。ＴＤ１は、例えば、ｉＢｅａｃｏｎ（登録商標）信号を１秒に数回、半径数十メートル範囲にブロードキャスト発信する。
A Tameco Device (hereinafter referred to as “TD”) 1 is a device that performs short-range wireless communication with a
ＴＤ１は、ｉＢｅａｃｏｎ信号の発信に加え、またはｉＢｅａｃｏｎ信号の代わりに単独で、ｉＢｅａｃｏｎよりも発信頻度の高いＢｌｕｅｔｏｏｔｈによるブロードキャスト配信（以下、「ＴＢＳ：Tamecco Broadcast Signal」という。）を行う場合もある。ＴＢＳによる高頻度ブロードキャスト配信の場合、動線測量装置３がｉＢｅａｃｏｎよりも多くのＲＳＳＩ値のデータポイントを取得できる為、動線測位の精度を上げることができる。
TD1 may perform broadcast distribution (hereinafter referred to as “TBS: Tamecco Broadcast Signal”) by Bluetooth having a higher transmission frequency than iBeacon, in addition to the transmission of the iBeacon signal or by itself instead of the iBeacon signal. In the case of high-frequency broadcast delivery by TBS, the flow
ｉＢｅａｃｏｎとＴＢＳはそれぞれ単独で活用できるが、本実施の形態のようにそれらが併用される場合には、スマートデバイス２はｉＢｅａｃｏｎ信号の電波の強度は計測せず、ＴＢＳのＲＳＳＩ値をスキャンし計測する。このようにｉＢｅａｃｏｎ電波の検知を引き金としてＴＢＳのスキャンを開始することにより、ＴＢＳを常時スキャンし続ける場合に比べ、バッテリーの消耗を抑制することができる。またこの併用のしくみは二段階認証としてシステム及び情報セキュリティ向上に活用することも可能である。すなわち、小売店舗等での実施において、特定の店舗内あるいは店舗内の特定位置での滞在が検知された消費者に対してのみ、ポイントや優待等の販促コンテンツ配信が実施される場合があるが、前述のように１つの設置端末からの信号を検知した場合にのみもう一つの設置端末からの信号のスキャンを開始するメカニズムをもつことで、よりその場所に滞在した事実の信憑性およびシステム全体のセキュリティを向上させることが可能になる。小売店舗以外でも、例えばデバイス保存した機密作業マニュアルを工場内特定の作業場所においてのみアクセス可能にしたい場合等にも、この２段階認証によりそのセキュリティを向上させることが可能である。
iBeacon and TBS can be used independently, but when they are used together as in this embodiment, the
なお、ｉＢｅａｃｏｎ及びＴＢＳのいずれも、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ４．０又はそれ以降のバージョンのＢｌｕｅｔｏｏｔｈを採用した実施の形態であるが、それらへの言及はあくまで例示目的であり、本発明の範疇をＢｌｕｅｔｏｏｔｈを採用した実施形態に限定するものではない。必要あれば、本発明による測位はWi-Fiシグナル等その他あらゆる近距離無線通信手段により実施することも考えられる。以下、ＴＤ１より検知される信号を「近距離無線通信信号」と記述する。 Note that both iBeacon and TBS are embodiments employing Bluetooth 4.0 or a later version of Bluetooth, but the reference to them is for illustrative purposes only, and the scope of the present invention is an implementation employing Bluetooth. It is not limited to the form. If necessary, positioning according to the present invention may be performed by any other short-range wireless communication means such as a Wi-Fi signal. Hereinafter, a signal detected from TD1 is referred to as a “short-range wireless communication signal”.
図１は、ビルのフロアの一例を示している。実施の形態のフロア２０は、クリーンルームであり、階段を上がって殺菌室を通り作業場に入場する。第１作業場２１には作業台、加工機械、および棚が設置されている。ＴＤ１は、所定の間隔でフロア２０内に３つ配置されている。１つのフロア内に配置されるＴＤ１の数や、配置するＴＤ１の間隔は、特に限定されない。
FIG. 1 shows an example of a building floor. The
動線測量装置３は、図１に示すフロア２０の左上の位置座標を（０，０）に設定し、各時刻におけるスマートデバイス２の特定した位置の座標をそれぞれ記憶することにより、スマートデバイス２を保持する作業者の動線を測量する。これにより、作業者がフロア２０内をどのように移動したのか、そして現在どこに位置するのかを把握することができる。
The flow
スマートデバイス２は、本実施の形態では人物が携帯するデバイスであり、動線測量装置３が位置を特定する対象のデバイスである。スマートデバイス２としては、特に限定されないが、例えばスマートフォン、タブレット端末、ウェアラブル端末、並びにその他ディスプレイを有さないＧＰＳモジュールや近距離無線通信信号レシーバーが搭載されたデバイス等が挙げられる。なお、本実施の形態ではスマートデバイス２を人物が携帯するが、スマートデバイス２をショッピングカートや車、ショベルカー、フォークリフト、無人搬送車（Automatic Guided Vehicle）等、他のあらゆる有人又は無人の移動物に搭載し、位置及び動線測量を実施することも可能である。
The
スマートデバイス２は、ＴＤ１が発信し、そのＴＤ１への距離が近くなるにつれ強度が増す特性がある近距離無線通信信号のＲＳＳＩ値を動線測量装置３に送信する機能を備えている。
The
また、スマートデバイス２は、ＧＰＳに対応してＧＰＳ測位によるスマートデバイス２の位置情報を、図示しないネットワークを介して動線測量装置３に送信する機能を備えている。
また、スマートデバイス２には、各種センサが内蔵されており、これら各種センサによる検出結果を動線測量装置３に送信する機能を備えている。
Further, the
The
動線測量装置（コンピュータ）３は、ＴＤ１より検出され、スマートデバイス２経由で送られてくるＲＳＳＩ値や、センサの検出（検知）結果に基づき、スマートデバイス２の位置を特定する要素（ＲＳＳＩ値や、センサの検出結果）を選択する。そして、選択した要素を用いて動線を測量する。なお、動線測量装置３の設置箇所は特に限定されない。
The flow line surveying device (computer) 3 is an element (RSSI value) that specifies the position of the
具体的には、スマートデバイス２により近距離無線通信信号を検知できない場合は、動線測量装置３は、スマートデバイス２からのＧＰＳ測位結果を用いてスマートデバイス２の位置を推定する。
Specifically, when the short-range wireless communication signal cannot be detected by the
スマートデバイス２によりＴＤ１の近距離無線通信信号が検知できた場合は、動線測量装置３は、近距離無線通信信号の測位結果を用いてスマートデバイス２の位置を推定する。
When the
近距離無線通信信号が検知できる場合、まず動線測量装置３は、スマートデバイス２から送られてくる信号に基づきスマートデバイス２が静止しているか移動しているか否かを判断する。動線測量装置３は、スマートデバイス２が静止している場合、または移動している場合それぞれの状況に応じて前述したセンサや近距離無線通信信号を用いてスマートデバイス２の位置を特定する。
以下、開示の測量システム１００をより具体的に説明する。
図２は、実施の形態の動線測量装置のハードウェア構成を示す図である。
When the short-range wireless communication signal can be detected, the flow
Hereinafter, the disclosed surveying system 100 will be described more specifically.
FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration of the flow line surveying apparatus according to the embodiment.
動線測量装置３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ３０１には、バス３０５を介してＲＡＭ（Random Access Memory）３０２と複数の周辺機器が接続されている。
The entire flow
ＲＡＭ３０２は、動線測量装置３の主記憶装置として使用される。ＲＡＭ３０２には、ＣＰＵ３０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ３０２には、ＣＰＵ３０１による処理に使用する各種データが格納される。
バス３０５には、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ:Hard Disk Drive）３０３、および通信インタフェース３０４が接続されている。
The
A hard disk drive (HDD) 303 and a
ハードディスクドライブ３０３は、内蔵したディスクに対して、磁気的にデータの書き込みおよび読み出しを行う。ハードディスクドライブ３０３は、動線測量装置３の二次記憶装置として使用される。ハードディスクドライブ３０３には、ＯＳのプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。なお、二次記憶装置としては、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置を使用することもできる。
The
通信インタフェース３０４は、ネットワーク５０に接続されている。通信インタフェース３０４は、ネットワーク５０を介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータを送受信する。
以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。
図３は、実施の形態のＴＤのハードウェア構成を示す図である。
ＴＤ１は、ＣＰＵ１０１によって装置全体が制御されている。
ＣＰＵ１０１には、バス１０４を介して内蔵メモリ１０２と通信インタフェース１０３が接続されている。
The
With the hardware configuration as described above, the processing functions of the present embodiment can be realized.
FIG. 3 is a diagram illustrating a hardware configuration of the TD according to the embodiment.
The entire device of TD1 is controlled by the
A built-in
内蔵メモリ１０２は、ＴＤ１の主記憶装置として使用される。内蔵メモリ１０２には、ＴＤ１に近距離無線通信信号をブロードキャストさせるプログラムコードが格納される。なお、内蔵メモリ１０２としては、例えばフラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。
The built-in
通信インタフェース１０３は、ＴＢＳ又はｉＢｅａｃｏｎ（登録商標）プロトコルに基づくＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）４．０以上の信号及びWi-Fi信号等に例示される、近距離無線通信信号用のブロードキャスタとして機能するハードウェアである。
図４は、実施の形態のスマートデバイスのハードウェア構成を示す図である。
スマートデバイス２は、ＣＰＵ２０１によって装置全体が制御されている。
ＣＰＵ２０１には、バス２０９を介してＲＡＭ２０２と複数の周辺機器が接続されている。
The
FIG. 4 is a diagram illustrating a hardware configuration of the smart device according to the embodiment.
The entire
A
ＲＡＭ２０２は、スマートデバイス２の主記憶装置として使用される。ＲＡＭ２０２には、ＣＰＵ２０１に実行させるＯＳのプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。ＯＳとしては、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ｉＯＳ（登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）ＯＳ等が挙げられる。
また、ＲＡＭ２０２には、ＣＰＵ２０１による処理に使用する各種データが格納される。
The
The
バス２０９には、内蔵メモリ２０３、グラフィック処理装置２０４、入力インタフェース２０５、通信インタフェース２０６、各種センサ２０７、およびＧＰＳモジュール２０８が接続されている。
A built-in
内蔵メモリ２０３は、データの書き込みおよび読み出しを行う。内蔵メモリ２０３は、スマートデバイス２の二次記憶装置として使用される。内蔵メモリ２０３には、ＯＳのプログラム、スマートデバイス２の位置を追跡させるアプリケーション（以下、「動線測量アプリケーション」と言う。）のプログラム、および各種データが格納される。なお、内蔵メモリとしては、例えばフラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。
The built-in
グラフィック処理装置２０４には、ディスプレイ２０４ａが接続されている。グラフィック処理装置２０４は、ＣＰＵ２０１からの命令に従って、画像をディスプレイ２０４ａの画面に表示させる。ディスプレイ２０４ａとしては、液晶表示装置等が挙げられる。また、ディスプレイ２０４ａは、タッチパネル機能も備えている。ディスプレイ２０４ａおよびタッチパネル機能は、設けられていなくてもよい。
A
入力インタフェース２０５は、ディスプレイ２０４ａおよび入力ボタン２０５に接続されている。入力インタフェース２０５は、入力ボタン２０５ａやディスプレイ２０４ａのタッチパネルから送られてくる信号をＣＰＵ２０１に送信する。
通信インタフェース２０６ａは、例えば、前述したＢｌｕｅｔｏｏｔｈ４．０以上のプロトコル仕様のハードウェアを備えている。
The
The
通信インタフェース２０６ｂは、ネットワーク５０に接続されている。通信インタフェース２０６ｂは、ネットワーク５０を介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータを送受信する。
The
各種センサ２０７としては、磁力計（Magnetometer）２０７ａと、ジャイロセンサ（Gyro sensor）２０７ｂと、加速度センサ（Accelerometer）２０７ｃがある。
ＧＰＳモジュール２０８は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信し、位置を計算する。
以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。
図２に示すようなハードウェア構成の動線測量装置３内には、以下のような機能が設けられる。
図５は、実施の形態の動線測量装置の機能を示すブロック図である。
動線測量装置３は、記憶部３１と受信部３２と制御部３３とを有している。
The various sensors 207 include a
The
With the hardware configuration as described above, the processing functions of the present embodiment can be realized.
The following functions are provided in the flow
FIG. 5 is a block diagram illustrating functions of the flow line surveying apparatus according to the embodiment.
The flow
記憶部３１は、受信部３２が受信したデータや制御部３３の処理結果のデータ（例えば、所定時刻におけるスマートデバイス２の現在位置座標（以下、「位置座標データ」とも言う））等、種々のデータを記憶する。
受信部３２は、スマートデバイス２から送られてくるデータを受信する。
図６は、スマートデバイスによる近距離無線通信信号の検知を説明する図である。
以下の説明では、３つのＴＤ１それぞれを区別するため、３つのＴＤ１それぞれに便宜的にＴＤ１ａ、ＴＤ１ｂ、ＴＤ１ｃと異なる符号を付す。
ＴＤ１ａ、ＴＤ１ｂ、ＴＤ１ｃは、所定時間毎に近距離無線通信信号発信を行う。
図７は、近距離無線通信信号のＲＳＳＩの値の一例を示す図である。
図７に示すグラフの横軸は時間を示し、縦軸は、近距離無線通信信号の強度を示している。
本実施の形態では受信部３２は、各ＴＤ１ａ、１ｂ、１ｃが発する近距離無線通信信号の強度を示すＲＳＳＩ値を秒毎に複数の値を受信する。
再び図５に戻って説明する。
制御部３３は、受信部３２が受信した近距離無線通信信号に基づき、スマートデバイス２の位置を特定する。特定方法は、大きく分けて、以下の４つがある。
（１）第１パターン→静止パターン
（２）第１パターン→移動パターン
（３）第２パターン→静止パターン
（４）第２パターン→移動パターン
ここで、第１パターンは、スマートデバイス２がＴＤ１ａ、１ｂ、１ｃのいずれの近距離無線通信信号も検出できなかった場合である。
第２パターンは、スマートデバイス２がＴＤ１ａ、１ｂ、１ｃのうち、少なくとも１つの近距離無線通信信号を検出できた場合である。
The
The receiving
FIG. 6 is a diagram for explaining detection of a short-range wireless communication signal by the smart device.
In the following description, in order to distinguish each of the three TD1, each of the three TD1 is given a different reference from TD1a, TD1b, and TD1c for convenience.
TD1a, TD1b, and TD1c perform short-range wireless communication signal transmission at predetermined time intervals.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the RSSI value of the short-range wireless communication signal.
The horizontal axis of the graph shown in FIG. 7 indicates time, and the vertical axis indicates the strength of the short-range wireless communication signal.
In the present embodiment, the receiving
Returning again to FIG.
The
(1) 1st pattern → stationary pattern (2) 1st pattern → movement pattern (3) 2nd pattern → stationary pattern (4) 2nd pattern → movement pattern Here,
The second pattern is a case where the
静止パターンは、スマートデバイス２が備える各種センサの検出結果により制御部３３が、スマートデバイス２が静止していると判断した場合である。移動パターンは、スマートデバイス２が移動していると判断した場合である。
制御部３３は、それぞれのパターンに応じた処理を実行することにより、スマートデバイス２の位置を特定する精度を高めている。以下、簡単に説明する。
第１パターン→静止パターンの場合、制御部３３は、ＧＰＳ機能を用いてスマートデバイス２の位置情報を取得する。
次に、制御部３３は、スマートデバイス２の位置情報をＧＰＳ座標からｘｙ座標に変換し、記憶部３１に記憶する。
次に、制御部３３は、電磁場パターン上の具体的位置座標を測位する。
The stationary pattern is a case where the
The
In the case of the first pattern → the stationary pattern, the
Next, the
Next, the
制御部３３は、ＥＭＦ上特定できればＥＭＦにより測位した位置座標をスマートデバイス２の現在位置と判断する。特定できない場合はＧＰＳにより測位した位置座標を演算のうえスマートデバイス２の現在位置と判断する。
第１パターン→移動パターンの場合、制御部３３は、ＧＰＳ機能を用いてスマートデバイス２の位置情報を取得する。
次に、制御部３３は、スマートデバイス２の位置情報をＧＰＳ座標からｘｙ座標に変換し、記憶部３１に記憶する。
The
In the case of the first pattern → the movement pattern, the
Next, the
制御部３３は、スマートデバイス２から抽出するセンサの値を用いてスマートデバイス２が移動した方角と距離を測位する。制御部３３は、測位により得られた移動した方角と距離を、記憶部３１に記憶されている直近のスマートデバイス２のｘｙ座標に適用し移動した位置を算出しつつ、現時点のＧＰＳ座標も参照して演算したうえでスマートデバイス２の現在位置座標を決定する。
第２パターン→静止パターンの場合、制御部３３は、近距離無線通信信号のＲＳＳＩ値測位結果に基づき、位置座標を推定する。
次に、制御部３３は、電磁場パターン上の具体的位置座標を測位する。
The
In the case of the second pattern → the stationary pattern, the
Next, the
制御部３３は、ＥＭＦ上特定できればＥＭＦにより測位した位置座標をスマートデバイス２の現在位置と判断する。特定できない場合は近距離無線通信信号により測位した位置座標をスマートデバイス２の現在位置と判断する。
第２パターン→移動パターンの場合、制御部３３は、近距離無線通信信号のＲＳＳＩ値測位結果に基づき、位置座標を演算する。
The
In the case of the second pattern → the movement pattern, the
制御部３３は、スマートデバイス２から抽出するセンサの値を用いてスマートデバイス２が移動した方角と距離を測位する。制御部３３は、測位により得られた移動した方角と距離を、演算した位置座標に適用してスマートデバイス２の現在位置座標を決定する。
次に、前述した動線測量装置３の処理を、フローチャートを用いて詳しく説明する。
The
Next, the process of the flow
図８および図９は、実施の形態の動線測量装置の処理を示すフローチャートである。なお、以下のフローチャートの処理の順序は一例であり、図示の順序に限定されない。 8 and 9 are flowcharts showing processing of the flow line surveying apparatus according to the embodiment. Note that the order of processing in the following flowcharts is an example, and is not limited to the order shown.
［ステップＳ１］ 受信部３２は、ＴＤ１ａ、ＴＤ１ｂ、ＴＤ１ｃが発する近距離無線通信信号をスマートデバイス２経由で所定時間毎に受信する処理を実行する。
[Step S1] The receiving
［ステップＳ２］ 制御部３３は、受信部３２を介してスマートデバイス２が、ＴＤ１ａ、ＴＤ１ｂ、ＴＤ１ｃの少なくとも１つからの近距離無線通信信号を検知できたか否かを判断し、その結果を記憶部３１に記憶する。スマートデバイス２が、ＴＤ１ａ、１ｂ、１ｃのいずれからの近距離無線通信信号も検知できない場合、すなわち前述した第１パターンの場合（ステップＳ２のＮｏ）、ステップＳ３に遷移する。スマートデバイス２が、ＴＤ１ａ、１ｂ、１ｃの少なくとも１つからの近距離無線通信信号を検知できた場合、すなわち前述した第２パターンの場合（ステップＳ２のＹｅｓ）、ステップＳ５に遷移する。
［ステップＳ３］ 制御部３３は、スマートデバイス２からＧＰＳ信号を受信する。その後、ステップＳ４に遷移する。
［ステップＳ４］ 制御部３３は、ステップＳ３にて受信したＧＰＳ信号の結果を位置座標（ｘ，ｙ）に変換する。その後、ステップＳ１１に遷移する。
[Step S2] The
[Step S <b> 3] The
[Step S4] The
［ステップＳ５］ スマートデバイス２は、近距離無線通信信号を受信する。制御部３３は、スマートデバイス２が受信した近距離無線通信信号のＲＳＳＩ値を取得する。その後、ステップＳ６に遷移する。
[Step S5] The
［ステップＳ６］ 制御部３３は、ＲＳＳＩ値のノイズを低減する処理を実行する。具体的には、制御部３３は、明らかに無効な値（０等）を除去する。そして、階数が複数階の建物の動線測量の際には、各階のＴＤ１の近距離無線通信信号パターンを事前に記憶しておくことにより、制御部３３は、スマートデバイス２が位置する階を判断し、他の階の近距離無線通信信号によるＲＳＳＩ値を取り除く処理を実行する。その後、ステップＳ６ａに遷移する。
[Step S <b> 6] The
［ステップＳ６ａ］ この時点において、制御部３３は、ノイズ除去後で分析対象のＲＳＳＩ値と、予め設定された閾値とを対比する。ノイズ除去後で分析対象のＲＳＳＩ値が予め設定された閾値よりも小さい場合（ステップＳ６ａのＹｅｓ）、スマートデバイス２がＴＤ１ａ、１ｂ、１ｃのいずれからも近距離無線通信信号を検知できなかったものとみなし、ステップＳ３に遷移する。一方で閾値が設定されていないか、或いはＲＳＳＩ値が閾値よりも大きい場合（ステップＳ６ａのＮｏ）、ステップＳ７に遷移する。
[Step S <b> 6 a] At this time, the
［ステップＳ７］ 制御部３３は、荷重移動平均処理（Weighted Moving Average）により追加的にＲＳＳＩ値のノイズを減らす（以下、「フィルタ処理済ＲＳＳＩ値」という）。その後、ステップＳ８に遷移する。
図１０は、制御部のノイズ除去処理を説明する図である。
図１０は、１つの近距離無線通信信号に対し、ノイズ除去を実行している例を示している。
[Step S7] The
FIG. 10 is a diagram for explaining the noise removal processing of the control unit.
FIG. 10 shows an example in which noise removal is performed on one short-range wireless communication signal.
図１０中、ｓｉｇ１が、受信部３２が受信した生信号であり、ｓｉｇ２が、制御部３３がステップＳ６において実行したノイズ除去処理結果の信号を示している。
再び図８に戻って説明する。
In FIG. 10, sig1 is a raw signal received by the receiving
Returning again to FIG.
［ステップＳ８］ 制御部３３は、スマートデバイス２に近接しているＴＤ１の数（スマートデバイス２が近距離無線通信信号を検知できたＴＤ１の数）に応じた位置測定処理を実行する。
[Step S8] The
具体的には、制御部３３は、スマートデバイス２がフィルタ処理済ＲＳＳＩ値を検知できるＴＤ１の数が３つ以上の場合（ステップＳ８の３〜）、ステップＳ９に遷移する。スマートデバイス２がフィルタ処理済ＲＳＳＩ値を検知できるＴＤ１の数が２つ以下の場合（ステップＳ８の〜２）、ステップＳ１に遷移し、ステップＳ１以降の処理を引き続き実行する。
［ステップＳ９］ 制御部３３は、以下の処理方法により、ＲＳＳＩ値を（スマートデバイス２と各該当ＴＤ１間の）距離（ｍ）に変換する。
具体的には以下の処理を行う。
Ｒ＝フィルタ処理済ＲＳＳＩ値
Ｓ＝予め定義されたシグナル受信強度
Ｐ＝予め定義された伝播数値
とすると、
距離＝１０＾（（Ｒ−Ｓ）／（−１０．０*Ｐ））
と処理する。その後、ステップＳ１０に遷移する。
Specifically, when the number of
[Step S9] The
Specifically, the following processing is performed.
R = filtered RSSI value S = predefined signal reception strength P = predefined propagation number
Distance = 10 ^ ((RS) / (-10.0 * P))
And process. Then, the process proceeds to step S10.
［ステップＳ１０］ 制御部３３は、ＬＦＴフィルタ処理（Least Funky Triangle Filter）、マルチ三辺測量処理（Multi Trilateration）、およびクラスタリング処理（Clustering）を用いてスマートデバイス２の位置座標を算出する。以下、順番に説明する。
＜ＬＦＴフィルタ処理＞
[Step S10] The
<LFT filter processing>
制御部３３は、フィルタ処理済ＲＳＳＩ値のうち、最も値が大きい順に５つのフィルタ処理済ＲＳＳＩ値を抽出する。そして、それぞれのフィルタ処理済ＲＳＳＩ値（最も大きなフィルタ処理済ＲＳＳＩ値が検知されるＴＤ＃１〜ＴＤ＃５（ＴＤ＃１が最も値が大きい））に対応する既知の位置座標（ｘ，ｙ）を抽出する。ここで、「＃と数字の組み合わせ」は、ＴＤ１を区別するために便宜的に設定した識別子である。
The
制御部３３は、最も大きいフィルタ処理済ＲＳＳＩ値が検知されるＴＤの順にペアを構成し、各ＴＤの既知の物理的位置間のユークリッド距離に基づいて、それらが最も接近しているかを確認する。制御部３３は、次の優先順位で確認する。
ＴＤ＃１⇔ＴＤ＃２
ＴＤ＃１⇔ＴＤ＃３
ＴＤ＃２⇔ＴＤ＃３
ＴＤ＃３⇔ＴＤ＃４
ＴＤ＃３⇔ＴＤ＃５
ＴＤ＃１⇔ＴＤ＃４
ＴＤ＃４⇔ＴＤ＃５
ＴＤ＃３⇔ＴＤ＃５
ＴＤ＃２⇔ＴＤ＃５
ＴＤ＃１⇔ＴＤ＃５
上記の基準を満たす有効なＴＤ１のペアが５つのＴＤ１間で見つからない場合は、測定された新しいＲＳＳＩ値を用いて上記処理を再実行する。
The
If a valid TD1 pair that meets the above criteria is not found among the five TD1, the process is re-executed using the new measured RSSI value.
上記の基準を満たす有効なＴＤ１のペア（かかるペアが複数認識できた場合にはそれぞれ）について、３番目のＴＤを見つける。その際、ＴＤ１のペアを構成する２つのＴＤいずれかに最も近接しているＴＤで、そのペアと直線を形成しないもののうちから、スマートデバイス２が最も強いフィルタ処理済ＲＳＳＩ値を検出したものを選択する。制御部３３は、結果として得られる３つのＴＤ１のペアをマルチ三辺測量に使用する。
＜マルチ三辺測量処理＞
制御部３３は、ＬＦＴフィルタ処理によって識別された３つのＴＤ１のペアのセット毎に、以下に示すマルチ三辺測量処理を実行する。
図１１は、三辺測量処理を説明する図である。
まず、制御部３３は、スマートデバイス２の位置座標Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を定義する。
Ｐ１：ＴＤ＃１の位置に対応する位置座標（０，０）
Ｐ２：ＴＤ＃２の位置に対応する位置座標（ｄ，０）
Ｐ３：ＴＤ＃３の位置に対応する位置座標（ｉ，ｊ）
次に、制御部３３は、次式（１）により位置座標Ｐ１から位置座標Ｐ２の方向の単位ベクトルＥｘを求める。
Ｅｘ＝（Ｐ２−Ｐ１）／||Ｐ２−Ｐ１||・・・（１）
A third TD is found for a valid TD1 pair that satisfies the above criteria (if there are multiple such pairs, respectively). At that time, the TD which is closest to either two TD constituting pairs TD1, from among those that do not form the pair and a straight line, which
<Multi trilateral survey processing>
The
FIG. 11 is a diagram for explaining the trilateration processing.
First, the
P1: Position coordinates (0, 0) corresponding to the position of
P2: Position coordinates (d, 0) corresponding to the position of
P3: Position coordinates (i, j) corresponding to the position of
Next, the
Ex = (P2-P1) / || P2-P1 || (1)
次に、制御部３３は、式（１）により求めた単位ベクトルＥｘを次式（２）に代入して位置座標Ｐ１から位置座標Ｐ３までのベクトルのｘ成分の符号付きの大きさｉを求める。
ｉ＝Ｅｘ（Ｐ３−Ｐ１）・・・（２）
次に、制御部３３は、ｙ方向の単位ベクトルＥｙを次式（３）により求める。
Ｅｙ＝（Ｐ３−Ｐ１−ｉ・Ｅｘ）／||Ｐ３−Ｐ１−ｉ・Ｅｘ||・・・（３）
次に、制御部３３は、位置座標Ｐ１と位置座標Ｐ２間の距離ｄを次式（４）により求める。
ｄ＝||Ｐ２−Ｐ１||・・・（４）
次に、制御部３３は、位置座標Ｐ１から位置座標Ｐ３のｙ成分の符号付きの大きさｊを次式（５）により求める。
ｊ＝Ｅｙ・（Ｐ３−Ｐ１）・・・（５）
次に、制御部３３は、次式（６）、（７）によりスマートデバイス２のＩｎ１（ｘ，ｙ）を求める。
ｘ＝（ｔ１２−ｒ２２＋ｄ２）／２・ｄ・・・（６）
ｙ＝（ｒ１２−ｒ３２＋ｘ２＋（ｘ−ｉ）２＋ｊ２）／（２・ｊ）・・・（７）
＜クラスタリング処理＞
制御部３３は、マルチ三角測量処理に起因する各座標間のユークリッド距離を計算する。
お互いに最も近い点のペアを特定し、そのペアに最も近い第３の点を特定する。次に、制御部３３は、特定した３点のｘ座標とｙ座標それぞれの平均値をとる。
制御部３３は、その平均値（クラスタを表す結果の位置座標）を、マルチ三辺測量の位置座標として使用する。その後、ステップＳ１１に遷移する。
Next, the
i = Ex (P3-P1) (2)
Next, the
Ey = (P3-P1-i · Ex) / || P3-P1-i · Ex || (3)
Next, the
d = || P2-P1 || (4)
Next, the
j = Ey · (P3-P1) (5)
Next, the
x = (t1 2 −r2 2 + d 2 ) / 2 · d (6)
y = (r1 2 −r3 2 + x 2 + (x−i) 2 + j 2 ) / (2 · j) (7)
<Clustering processing>
The
A pair of points closest to each other is specified, and a third point closest to the pair is specified. Next, the
The
［ステップＳ１１］ 制御部３３は、スマートデバイス２が移動しているか否かを判断する。具体的には、制御部３３は、加速度センサ２０７ｃの検出結果に基づき以下の演算を実行する。
[Step S11] The
以下、スマートデバイス２のｘ軸方向の加速度を「Ａｘ」、スマートデバイス２のｙ軸方向の加速度を「Ａｙ」、スマートデバイス２のｚ軸方向の加速度を「Ａｚ」と定義する
加速度の大きさ｜Ａ｜は、｜Ａ｜＝ＳＱＲＴ（Ａｘ２＋Ａｙ２＋Ａｚ２）で求めることができる。
Hereinafter, the acceleration in the x-axis direction of the
そして、制御部３３は、加速度Ａｚが所定の定数Ａｃ１より小さい場合、または、｜Ａ｜が所定の定数Ａｃ２より小さい場合、スマートデバイス２は静止しているものと判断する。制御部３３は、スマートデバイス２が静止していると判断した場合（静止パターン）、（ステップＳ１１のＹｅｓ）、ステップＳ１２に遷移する。スマートデバイス２が移動していると判断した場合（移動パターン）、（ステップＳ１１のＮｏ）、ステップＳ１６に遷移する。仮にスマートデバイス２が加速度センサを備えていない場合は、ステップＳ１２に遷移する。
Then, the
［ステップＳ１２］ 制御部３３は、ステップＳ４またはステップＳ１０の処理により得られた位置座標に対し２次元カルマンフィルタ（2-D Kalman Filter）処理を行うことによりノイズを除去する（ノイズの除去を試みる）。ノイズを除去した位置座標をスマートデバイス２の暫定位置座標（ｘ１，ｙ１）とする。その後、ステップＳ１３に遷移する。
[Step S12] The
［ステップＳ１３］ 制御部３３は、ステップＳ１２の処理により得られたスマートデバイス２の暫定位置座標（ｘ１，ｙ１）を地図に照らし合わせる。照らし合わせた結果、スマートデバイス２の暫定位置座標（ｘ１，ｙ１）が、地図上存在し得る位置に該当する場合には、暫定位置座標（ｘ１，ｙ１）を現在位置候補に決定する。スマートデバイス２の暫定位置座標が、地図上存在し得ない位置（例えば、壁の内部等の障害物）に該当する場合には、暫定位置からその無効なセクションの最も近いエッジ上の最も近い位置座標（ｘ２，ｙ２）を特定する。そして、制御部３３は、特定した位置座標（ｘ２，ｙ２）をスマートデバイス２の現在位置候補に決定する。その後、ステップＳ１４に遷移する。
[Step S13] The
［ステップＳ１４］ 制御部３３は、各ＥＭＦ測定結果がスマートデバイス２によって経験される電磁界（ＥＭＦ）の大きさおよび方向の少なくとも１つを表す、ＥＭＦ測定結果のセットを取得する。制御部３３は、ＥＭＦ測定結果のセットに基づいて、ＥＭＦ測定結果に対応し、スマートデバイス２の地理空間位置を表す、１つまたは複数の事前マッピング座標（ｘ３，ｙ３）を特定する処理を実行する。
図１２は、ＥＭＦを用いた位置の特定方法の一例を説明する図である。
[Step S14] The
FIG. 12 is a diagram for explaining an example of a position specifying method using the EMF.
図１２は、ある時間に店内に入店したときや、退店したときのＥＭＦの値の変化を示している。制御部３３が、入店時や退店時のＥＭＦの波形のパターンを記憶部３１に記憶しておく。そして、記憶部３１に記憶した波形パターンと今回取得したＥＭＦの波形のパターンを対比する。そして、例えば今回取得したＥＭＦの波形のパターンが、記憶部３１に予め記憶しておいた入店時の波形パターンに一致（またはある程度の近似）すれば、制御部３３は、スマートデバイス２が店舗の扉近傍に位置していると判断することができる。同様に、店舗内の所定位置毎の波形パターンを逐次記憶していき、これらの波形パターンと対比することで、スマートデバイス２の位置を特定することができる。また、波形パターンを逐次記憶していくことで、スマートデバイス２の位置を特定できる精度を高めることができる。
再び図９に戻って説明する。
FIG. 12 shows the change in the EMF value when entering or leaving the store at a certain time. The
Returning again to FIG.
仮にスマートデバイス２が磁力計を備えていない場合は、ＥＭＦ測定結果に該当する事前マッピング座標（ｘ３，ｙ３）は存在しないとみなし、ステップＳ１５に遷移する。 ［ステップＳ１５］ 制御部３３は、スマートデバイス２の現在位置を決定する。具体的には、ＥＭＦを使用した事前マッピング座標（ｘ３，ｙ３）を特定できれば、事前マッピング座標（ｘ３，ｙ３）をスマートデバイス２の現在の位置座標（ｘ０，ｙ０）に特定する。座標（ｘ３，ｙ３）を特定できなければ、ステップＳ１３にて決定した現在位置候補をスマートデバイス２の現在の位置座標（ｘ０，ｙ０）に特定する。制御部３３は、特定した位置座標（ｘ０，ｙ０）をステップＳ１の測定時間とともに記憶部３１に記憶する（位置座標データ）。また、制御部３３は、特定した位置座標をＧＰＳ座標に変換する。このＧＰＳ座標は、スマートデバイス２のディスプレイ２０４ａ等に表示することにより、利用者にスマートデバイス２の動線を示すことができる。その後、図９の処理を終了する。
If the
［ステップＳ１６］ 制御部３３は、磁力計２０７ａ、ジャイロセンサ２０７ｂ、および加速度センサ２０７ｃの測定値を取得する。制御部３３は、取得した値を使用してスマートデバイス２が移動した方向および距離を計算する方向距離測定処理を実行する。
図１３は、方向距離測定処理を説明する図である。
方向の計算に際しては、制御部３３は、次に説明する３つの優先順位に従う。
[Step S16] The
FIG. 13 is a diagram for explaining the direction distance measurement processing.
In calculating the direction, the
［ステップＳ１６ａ］ 制御部３３は、スマートデバイス２の動線測量アプリケーションがフォアグラウンドモード（動線測量アプリケーションがスマートデバイス２の画面に表示されている状態）か否かを判断する。スマートデバイス２の動線測量アプリケーションがフォアグラウンドモードである場合（ステップＳ１６ａのＹｅｓ）、ステップＳ１６ｂに遷移する。スマートデバイス２の動線測量アプリケーションがフォアグラウンドモードではない場合（すなわち、バックグラウンドモード（アプリケーションが裏で動作しており、スマートデバイス２の画面に表示されていない状態（画面が暗くなっている状態も含む））である場合）（ステップＳ１６ａのＮｏ）、ステップＳ１６ｄに遷移する。
[Step S <b> 16 a] The
［ステップＳ１６ｂ］ 制御部３３は、スマートデバイス２のジャイロセンサ及び磁力計による磁針向首方向を確認する機能が利用可能か否かを判断する。スマートデバイス２のジャイロセンサ及び磁力計による磁針向首方向を確認する機能が利用可能である場合（ステップＳ１６ｂのＹｅｓ）、ステップＳ１６ｃに遷移する。スマートデバイス２のジャイロセンサ及び磁力計による磁針向首方向を確認する機能が利用可能ではない場合（ステップＳ１６ｂのＮｏ）、ステップＳ１６ｄに遷移する。
[Step S <b> 16 b] The
［ステップＳ１６ｃ］ 制御部３３は、スマートデバイス２の磁針向首方向機能を活用して測位を行うデッドレコニング（Magnetic Heading-based Dead-reckoning）処理を実行する。
この手順は、後述する加速度センサを活用して即位するデッドレコニング処理と同じ手順である。
[Step S <b> 16 c] The
This procedure is the same as the dead reckoning process in which an accelerometer described later is used for instant positioning.
但し、加速度センサを活用して即位するデッドレコニング処理が加速度センサの値に基づいて計算するのに対し、磁針向首方向機能を活用して測位を行うデッドレコニング処理が磁気方向のスマートデバイス２からの磁針向首方向データを使用するという点が異なる。
However, while dead reckoning processing using an accelerometer for instant positioning is calculated based on the value of the acceleration sensor, dead reckoning processing for performing positioning using the magnetic head direction function is performed from the
そして、制御部３３は、磁針向首方向機能を活用して測位を行うデッドレコニング処理により求めたスマートデバイス２の移動距離と方角を、直近のスマートデバイス２の静止位置に適用し、現在位置を測位する。その後、ステップＳ１７に遷移する。
And the
［ステップＳ１６ｄ］ 制御部３３は、加速度センサを活用して測位を行うデッドレコニング（Accelerometer-based Dead-reckoning）処理を実行する。以下、詳述する。
図１４は、加速度センサを活用して測位を行うデッドレコニング処理を説明するフローチャートである。
[Step S <b> 16 d] The
FIG. 14 is a flowchart for explaining dead reckoning processing for positioning using an acceleration sensor.
［ステップＳ１６ｄ１］ 加速度センサ２０７ｃからｘ、ｙ、ｚの値の時系列が与えられると、制御部３３は、加速度センサ２０７ｃから取得したｚ方向の値のパターンに基づいてスマートデバイス２の所有者の歩数を時刻ｔの歩行ごとに特定する。具体的には、加速度センサ２０７ｃからスパイク（値の変動）があるときはステップＳ１６ｄ２に遷移する。
[Step S16d1] When the time series of the values of x, y, and z are given from the
［ステップＳ１６ｄ２］ 制御部３３は、時間範囲±Δｔの場合、主成分分析（ＰＣＡ）を使用して、その時間範囲の加速度センサのｘ軸方向およびｙ軸方向の値を渡すことによって、スマートデバイス２が移動している磁気方向を計算する。
[Step S16d2] In the case of the time range ± Δt, the
［ステップＳ１６ｄ３］ 制御部３３は、ステップＳ１６ｄ２で計算した磁気方向に向かって予測される歩幅（一例として、６０ｃｍ）の推定幅によってスマートデバイス２の最近計算された位置をオフセットする。
[Step S16d3] The
［ステップＳ１６ｄ４］ 制御部３３は、スマートデバイス２の新しい位置を直近のスマートデバイス２の位置に適用し、最近計算された位置に設定する。その後、ステップＳ１７に遷移する。
[Step S <b> 16 d <b> 4] The
なお、ステップＳ１６ｄ３においては、歩幅の推定幅によって、スマートデバイス２の最近計算された位置をオフセットした。しかし、距離の推定方法は、これに限定されず、トラッキング対象により異なる。例えば、無人搬送車の位置を測量する場合は、かかる無人搬送車の平均移動速度と時間軸を使って距離を推定することができる。
再び図９に戻って説明する。
In step S16d3, the recently calculated position of the
Returning again to FIG.
［ステップＳ１７］ 制御部３３は、２次元カルマンフィルタを用いて座標の値を統合計算して現在位置候補（ｘ４、ｙ４）を算出する。具体的には、制御部３３は、ステップＳ４またはステップＳ１０の処理により得られた位置座標にステップＳ１６の各デッドレコニング処理の結果を反映させることで決定した位置座標（Ｄｘ，Ｄｙ）を、カルマンフィルタのcontrol vector uに指定する。その後、ステップＳ１８に遷移する。
図１５は、２次元カルマンフィルタを用いて座標の値を統合計算する処理の一例を説明する図である。
矩形の輪郭は、建物３０を示している。フロア２０と同様に、建物３０の左上を（０，０）とする座標が仮想的に設定されている。
[Step S17] The
FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a process for performing an integrated calculation of coordinate values using a two-dimensional Kalman filter.
A rectangular outline indicates the
図１５中、動線ｄ２は、ＲＳＳＩ値により算出した動線を示している。動線ｄ３は、デッドレコニング処理により算出した動線を示している。動線ｄ１は、動線ｄ２と動線ｄ３を２次元カルマンフィルタを用いて統合計算処理した結果を示している。
再び図９に戻って説明する。
In FIG. 15, a flow line d2 indicates a flow line calculated from the RSSI value. A flow line d3 indicates a flow line calculated by dead reckoning processing. The flow line d1 shows the result of the integrated calculation processing of the flow line d2 and the flow line d3 using a two-dimensional Kalman filter.
Returning again to FIG.
［ステップＳ１８］ 制御部３３は、ステップＳ１７の処理により得られたスマートデバイス２の現在位置候補（ｘ４，ｙ４）を地図に照らし合わせる。照らし合わせた結果、スマートデバイス２の現在位置候補（ｘ４，ｙ４）が、地図上存在し得る位置に該当する場合には、現在位置候補（ｘ４，ｙ４）を現在位置に特定する。地図上存在し得ない位置（例えば、壁の内部等の障害物）に該当する場合には、現在位置候補からその無効なセクションの最も近いエッジ上の最も近い位置座標（ｘ５，ｙ５）を現在位置に特定する。その後、ステップＳ１９に遷移する。
[Step S18] The
［ステップＳ１９］ 制御部３３は、特定した位置座標をスマートデバイス２の現在位置に決定する。制御部３３は、ステップＳ１８にて特定した位置座標を特定完了時刻とともに記憶部３１に記憶する（位置座標データ）。また、制御部３３は、特定した位置座標をＧＰＳ座標に変換する。このＧＰＳ座標は、スマートデバイス２のディスプレイ２０４ａ等に表示することにより、利用者にスマートデバイス２の動線を示すことができる。その後、図９の処理を終了する。
[Step S <b> 19] The
以上述べたように、測量システム１００によれば、スマートデバイス２を経由して得られるデータに基づき、スマートデバイス２のその時の環境と動態につき判断し、それに応じて最適な要素を演算処理することで、最良な測位結果を抽出するようにした。
As described above, according to the surveying system 100, based on the data obtained via the
なお、本発明による演算処理の構成や順序は、図示のそれらに限定されない。本発明においては、非設置デバイスに最低限ＧＰＳモジュールおよび（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ・Wi-Fi等）近距離無線通信信号レシーバーのいずれかが搭載されている限り、スマートデバイス２の位置を高精度で特定することができる。加えて本実施の形態では、ＲＳＳＩ値、マグネチックフィールド入力、ＧＰＳ座標、加速度計入力、デッドレコニング値、ジャイロスコープセンサ入力のセットを取得し、フローチャートにて説明したアルゴリズムを用いてスマートデバイス２の現在位置を計算し、スマートデバイス２の位置座標を決定した。これにより、スマートデバイス２の位置を特定する精度を向上させることができる。
Note that the configuration and order of the arithmetic processing according to the present invention are not limited to those illustrated. In the present invention, as long as at least a GPS module and a short-range wireless communication signal receiver (such as Bluetooth and Wi-Fi) are mounted on a non-installed device, the position of the
具体的には、動線測量装置３が、予め所定箇所に設置されたＴＤ１が発する信号を検出可能なスマートデバイス２による信号の検出の可否を受信し、スマートデバイス２による信号の検出状況に応じて、スマートデバイス２の移動の有無をスマートデバイス２が備えるセンサの検出結果により判断し、信号の検出の可否と、スマートデバイス２の移動の有無に応じてスマートデバイス２の位置を特定する要素を選択し、選択した要素を用いて演算を行うことによりスマートデバイス２の位置を特定した。
これにより、ＲＦＩＤチップ等を搭載した特殊で高価な電波設備を用いずとも、スマートデバイス２の位置を高精度かつ安価に特定することができる。
Specifically, the flow
Thereby, the position of the
以上、本発明の位置特定方法、位置特定装置およびプログラムを、図示の実施の形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置換することができる。また、本発明に、他の任意の構成物や工程が付加されていてもよい。例えば、スマートデバイス２が一定時間の間隔で静止し続けることが把握できている場合等、常時測量する必要がない場合は、ＴＤ１から発信される近距離無線通信信号のスキャン動作および動線測量装置３による計算の頻度を減らすことにより、消費電力を低減させることができる。
The position specifying method, position specifying apparatus, and program of the present invention have been described based on the illustrated embodiment. However, the present invention is not limited to this, and the configuration of each unit has the same function. Any configuration can be substituted. Moreover, other arbitrary structures and processes may be added to the present invention. For example, when it is not necessary to constantly survey the
なお、動線測量装置３が行った処理が、複数の装置によって分散処理されるようにしてもよい。例えば、１つの装置が、各種センサにより検出された値を記憶しておき、他の装置が、その値を用いてスマートデバイス２の位置座標を特定してもよい。
Note that the processing performed by the flow
また、センサ関連のデータは測位対象である非設置端末から検出する必要があるものの、近距離無線通信信号については、ＴＤ１が発しスマートデバイス２がそれを受信するか、逆にスマートデバイス２が発しＴＤ１がそれを受信するか、を一切問わない。従って、図示の実施の形態では、スマートデバイス２経由でＴＤ１からの近距離無線通信信号の検知状況及びスマートデバイス２のセンサ検知結果が動線測量装置３に対し送信されたが、スマートデバイス２が発する近距離無線通信信号及びセンサの両方をＴＤ１が検知し、ＴＤ１経由で動線測量装置３に対し送信してもよい。ＴＤ１が複数存在する場合、各ＴＤ１の検知結果をひとつの任意のＴＤ１に集約し処理を行ってもよい。
Although sensor-related data needs to be detected from a non-installation terminal that is a positioning target, a short-range wireless communication signal is issued by TD1 and received by
さらに、動線測量装置３の処理の一部または全部をＴＤ１又はスマートデバイス２が実行するようにしてもよい。その場合、かかるデバイスから動線測量装置３へのデータ通信を省略でき、付随するデータ通信コストの削減が可能である。その際、各ＴＤ１の位置座標は、処理を行うデバイスに記憶させるか或いは動線測量装置３から取得する。
Further, the
また、予め算出された、または予め与えられたスマートデバイス２の位置座標（初期位置座標）を用いて、図８および図９にて説明した処理を実行するようにしてもよい。
初期位置座標の特定方法としては特に限定されないが、例えば、
（１）最も近い３つのＴＤ１の位置座標を利用して、Trilateration アルゴリズムにて初期位置座標を特定する方法。
（２）最も近い3つのＴＤ１の位置座標を利用して、Triangulation アルゴリズムにて初期位置座標を特定する方法。
（３）単純に、最も近いＴＤ１の位置座標を初期位置情報とみなす方法。
（４）最も近い３つのＴＤ１の位置座標が描く三角形内の適当な位置を選択し、その位置（例えば三角形の中央）を初期位置情報とみなす方法。
等が挙げられる。
Further, the processing described with reference to FIGS. 8 and 9 may be executed using the position coordinates (initial position coordinates) of the
Although it does not specifically limit as a specific method of an initial position coordinate, For example,
(1) A method of specifying initial position coordinates by the Trilateration algorithm using the position coordinates of the three nearest TDs.
(2) A method of specifying initial position coordinates by the Triangulation algorithm using the position coordinates of the three closest TDs.
(3) A method of simply considering the closest position coordinate of TD1 as initial position information.
(4) A method of selecting an appropriate position in the triangle drawn by the position coordinates of the three
Etc.
本発明は、前述した各実施の形態のうちの、任意の２以上の構成（特徴）を組み合わせたものであってもよい。たとえば、ＴＤ１を特定の屋内施設に１台のみ設置し、かかるＴＤ１から検出されるＲＳＳＩ値につきステップＳ６及びステップＳ７のフィルタ処理を単独で、又は組み合わせで実行することにより、一定の精度をもってスマートデバイス２が現在その施設の屋内にいるのか、あるいは屋外にいるのかを特定できる。これに加えて、ステップＳ１４のように予め記憶部３１に記憶しておいたＥＭＦ波形パターンと対比することで、さらに位置特定精度を高めることが可能である。連続滞在の概念を用いてさらに屋内滞在の事実を特定することも可能である。すなわち、小売店舗等のセッティングにおいて、スマートデバイス２が、ＴＤ１から閾値内のフィルタ処理済みＲＳＳＩ値を数分以上連続的に検知した場合、その期間屋外路上ではなく店内に滞在していたことを特定することが可能である。
The present invention may be a combination of any two or more configurations (features) of the above-described embodiments. For example, by installing only one TD1 in a specific indoor facility and executing the filtering process of step S6 and step S7 alone or in combination with respect to the RSSI value detected from the TD1, a smart device can be obtained with a certain accuracy. 2 can identify whether it is currently indoors or outdoors. In addition to this, it is possible to further increase the position specifying accuracy by comparing with the EMF waveform pattern previously stored in the
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、スマートデバイス２または動線測量装置３が有する機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記憶装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等が挙げられる。磁気記憶装置には、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ等が挙げられる。光ディスクには、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ／ＲＷ等が挙げられる。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等が挙げられる。
The above processing functions can be realized by a computer. In that case, a program describing the processing contents of the functions of the
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。 When distributing the program, for example, a portable recording medium such as a DVD or a CD-ROM in which the program is recorded is sold. It is also possible to store the program in a storage device of a server computer and transfer the program from the server computer to another computer via a network.
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、ネットワークを介して接続されたサーバコンピュータからプログラムが転送される毎に、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。 The computer that executes the program stores, for example, the program recorded on the portable recording medium or the program transferred from the server computer in its own storage device. Then, the computer reads the program from its own storage device and executes processing according to the program. The computer can also read the program directly from the portable recording medium and execute processing according to the program. In addition, each time a program is transferred from a server computer connected via a network, the computer can sequentially execute processing according to the received program.
また、上記の処理機能の少なくとも一部を、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）等の電子回路で実現することもできる。 Further, at least a part of the above processing functions can be realized by an electronic circuit such as a DSP (Digital Signal Processor), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), or a PLD (Programmable Logic Device).
１ ＴＤ
２ スマートデバイス
３ 動線測量装置
３１ 記憶部
３２ 受信部
３３ 制御部
１００ 測量システム
1 TD
2
Claims (6)
コンピュータが、
第１のデバイスが発する信号を検出可能な第２のデバイスによる前記信号の検出に応じて、前記信号を用いて前記第１および前記第２のデバイスのうち予め所定箇所に設置されていない非設置デバイスの位置座標を算出し、
算出した過去の位置座標に対し予見モデルを用いて前記非設置デバイスの現在の位置座標を補正するに際し、
前記非設置デバイスが前記第２のデバイスであり、前記第２のデバイスの位置座標を算出する際に前記第１のデバイスが３つ以上存在する場合、
最も大きい前記信号の値が検出される前記第１のデバイスの順にペアを構成し、各前記第１のデバイスの既知の物理的位置間のユークリッド距離に基づいて、それらが最も接近する前記第１のデバイスのペアを決定し、
３番目の第１のデバイスとして、前記ペアを構成する２つの第１のデバイスのいずれかに最も近接している第１のデバイスで、かつ、前記ペアと直線を形成しないもののうちから、最も強い信号値である第１のデバイスを決定し、
前記非設置デバイスが前記第１のデバイスであり、前記第１のデバイスの位置座標を算出する際に前記第２のデバイスが３つ以上存在する場合、
最も大きい前記信号の値が検出される前記第２のデバイスの順にペアを構成し、各前記第２のデバイスの既知の物理的位置間のユークリッド距離に基づいて、それらが最も接近する前記第２のデバイスのペアを決定し、
３番目の第２のデバイスとして、前記ペアを構成する２つの第２のデバイスのいずれかに最も近接している第２のデバイスで、かつ、前記ペアと直線を形成しないもののうちから、最も強い信号値である第２のデバイスを決定する、
ことを特徴とする位置特定方法。 In a location method for identifying the location of a device,
Computer
Non-installation that has not been previously installed at a predetermined location among the first and second devices using the signal in response to detection of the signal by a second device capable of detecting a signal emitted by the first device Calculate the position coordinates of the device,
When correcting the current position coordinates of the non-installed device using the prediction model for the calculated past position coordinates,
When the non-installed device is the second device and there are three or more first devices when calculating the position coordinates of the second device,
Form a pair in the order of the first devices where the largest signal value is detected, and based on the Euclidean distance between the known physical locations of each first device, the first devices that are closest to each other Determine the device pair
As the third first device, the first device closest to one of the two first devices constituting the pair and the strongest of those that do not form a straight line with the pair Determining a first device that is a signal value;
When the non-installed device is the first device and there are three or more second devices when calculating the position coordinates of the first device,
Form a pair in the order of the second devices from which the largest signal value is detected, and based on the Euclidean distance between known physical locations of each second device, the second devices that are closest to each other Determine the device pair
As the third second device, the second device closest to one of the two second devices constituting the pair and the strongest of those that do not form a straight line with the pair Determining a second device that is a signal value;
A position specifying method characterized by the above.
計算結果のクラスター分布を参照して最も集中している場所を三辺測量の位置座標として使用する請求項１ないし３に記載の位置特定方法。 For each determined three Installation device, when running multi trilateration process to calculate the position coordinates of the non-installation device, to calculate the Euclidean distances between the coordinates resulting from the trilateration process,
4. The position specifying method according to claim 1, wherein the most concentrated location with reference to the cluster distribution of the calculation result is used as a position coordinate for triangulation.
第１のデバイスが発する信号を検出可能な第２のデバイスによる前記信号の検出に応じて、前記信号を用いて前記第１および前記第２のデバイスのうち予め所定箇所に設置されていない非設置デバイスの位置座標を算出し、
算出した過去の位置座標に対し予見モデルを用いて前記非設置デバイスの現在の位置座標を補正するに際し、
前記非設置デバイスが前記第２のデバイスであり、前記第２のデバイスの位置座標を算出する際に前記第１のデバイスが３つ以上存在する場合、
最も大きい前記信号の値が検出される前記第１のデバイスの順にペアを構成し、各前記第１のデバイスの既知の物理的位置間のユークリッド距離に基づいて、それらが最も接近する前記第１のデバイスのペアを決定し、
３番目の第１のデバイスとして、前記ペアを構成する２つの第１のデバイスのいずれかに最も近接している第１のデバイスで、かつ、前記ペアと直線を形成しないもののうちから、最も強い信号値である第１のデバイスを決定し、
前記非設置デバイスが前記第１のデバイスであり、前記第１のデバイスの位置座標を算出する際に前記第２のデバイスが３つ以上存在する場合、
最も大きい前記信号の値が検出される前記第２のデバイスの順にペアを構成し、各前記第２のデバイスの既知の物理的位置間のユークリッド距離に基づいて、それらが最も接近する前記第２のデバイスのペアを決定し、
３番目の第２のデバイスとして、前記ペアを構成する２つの第２のデバイスのいずれかに最も近接している第２のデバイスで、かつ、前記ペアと直線を形成しないもののうちから、最も強い信号値である第２のデバイスを決定する、
ことを特徴とするプログラム。 In a program that identifies the location of a device,
Non-installation that has not been previously installed at a predetermined location among the first and second devices using the signal in response to detection of the signal by a second device capable of detecting a signal emitted by the first device Calculate the position coordinates of the device,
When correcting the current position coordinates of the non-installed device using the prediction model for the calculated past position coordinates,
When the non-installed device is the second device and there are three or more first devices when calculating the position coordinates of the second device,
Form a pair in the order of the first devices where the largest signal value is detected, and based on the Euclidean distance between the known physical locations of each first device, the first devices that are closest to each other Determine the device pair
As the third first device, the first device closest to one of the two first devices constituting the pair and the strongest of those that do not form a straight line with the pair Determining a first device that is a signal value;
When the non-installed device is the first device and there are three or more second devices when calculating the position coordinates of the first device,
Form a pair in the order of the second devices from which the largest signal value is detected, and based on the Euclidean distance between known physical locations of each second device, the second devices that are closest to each other Determine the device pair
As the third second device, the second device closest to one of the two second devices constituting the pair and the strongest of those that do not form a straight line with the pair Determining a second device that is a signal value;
A program characterized by that.
第１のデバイスが発する信号を検知可能な第２のデバイスからの前記信号を受信する受信部と、
前記第２のデバイスによる前記信号の検出に応じて、前記信号を用いて前記第１および前記第２のデバイスのうち予め所定箇所に設置されていない非設置デバイスの位置座標を算出し、算出した過去の位置座標に対し予見モデルを用いて前記非設置デバイスの現在の位置座標を補正する制御部と、
補正した前記非設置デバイスの位置座標を記憶する記憶部と、
を有し、
前記非設置デバイスが前記第２のデバイスであり、前記第２のデバイスの位置座標を算出する際に前記第１のデバイスが３つ以上存在する場合、
前記制御部は、最も大きい前記信号の値が検出される前記第１のデバイスの順にペアを構成し、各前記第１のデバイスの既知の物理的位置間のユークリッド距離に基づいて、それらが最も接近する前記第１のデバイスのペアを決定し、
３番目の第１のデバイスとして、前記ペアを構成する２つの第１のデバイスのいずれかに最も近接している第１のデバイスで、かつ、前記ペアと直線を形成しないもののうちから、最も強い信号値である第１のデバイスを決定し、
前記非設置デバイスが前記第１のデバイスであり、前記第１のデバイスの位置座標を算出する際に前記第２のデバイスが３つ以上存在する場合、
前記制御部は、最も大きい前記信号の値が検出される前記第２のデバイスの順にペアを構成し、各前記第２のデバイスの既知の物理的位置間のユークリッド距離に基づいて、それらが最も接近する前記第２のデバイスのペアを決定し、
３番目の第２のデバイスとして、前記ペアを構成する２つの第２のデバイスのいずれかに最も近接している第２のデバイスで、かつ、前記ペアと直線を形成しないもののうちから、最も強い信号値である第２のデバイスを決定する、
ことを特徴とする位置特定装置。 In a position identification device that identifies the position of a device,
A receiving unit for receiving the signal from the second device capable of detecting a signal emitted by the first device;
In accordance with the detection of the signal by the second device, the position coordinates of the non-installed device that has not been previously installed in a predetermined location among the first and second devices are calculated using the signal, and calculated. A control unit that corrects the current position coordinates of the non-installed device using a preview model with respect to the past position coordinates;
A storage unit for storing the corrected position coordinates of the non-installed device;
Have
When the non-installed device is the second device and there are three or more first devices when calculating the position coordinates of the second device,
The control unit configures a pair in the order of the first devices where the largest signal value is detected, and based on the Euclidean distance between the known physical positions of each of the first devices, Determining the first device pair to approach;
As the third first device, the first device closest to one of the two first devices constituting the pair and the strongest of those that do not form a straight line with the pair Determining a first device that is a signal value;
When the non-installed device is the first device and there are three or more second devices when calculating the position coordinates of the first device,
The control unit forms a pair in the order of the second devices in which the largest signal value is detected, and based on the Euclidean distance between the known physical positions of each of the second devices, Determine the second device pair to approach;
As the third second device, the second device closest to one of the two second devices constituting the pair and the strongest of those that do not form a straight line with the pair Determining a second device that is a signal value;
A position specifying device characterized by that.
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