情報処理装置、制御方法、およびプログラム

本開示は、情報処理装置、制御方法、およびプログラムに関する。

近年、位置情報を利用したシステムが広く普及している。位置情報を取得する方法としては、例えばGPS(Global Positioning System)測位やWiFi(登録商標)などの絶対測位が利用されている。ユーザ個人の位置情報を取得可能なGPSを常時ONにすることで、移動位置、移動距離、移動速度を継続的に取得し、ランニングアプリや歩行アプリ等においてユーザにフィードバックする際に利用されている。

また、位置情報を取得する方法としては、センサ等により取得される情報に基づいて絶対測位による最後の測位地点からの相対位置を算出することによって、現在の位置情報を得る自律測位も利用され得る。例えば下記特許文献1では、徒歩時の自律測位に用いられる対応テーブル(歩行テンポと歩幅の対応テーブルであって、速度算出に用いられる)の精度をより向上させる技術が開示されている。

特開2013−50307号公報

しかしながら、GPS等の絶対測位は、精度は良いものの電力消費量が高く、また、上述した自律測位は、電力消費量は格段に少ないが、学習が十分に出来ていないと精度が悪いという問題があった。

また、GPS等の絶対測位を一定時間毎にON/OFFし、OFFの間は歩行ピッチの計測により速度を算出する方法も考え得るが、一定時間が経過していても学習精度が十分かどうかは担保されない。

そこで、本開示では、移動距離に応じて絶対測位をOFFすることで、自律測距の精度を向上させることが可能な情報処理装置、制御方法、およびプログラムを提案する。

本開示によれば、 絶対測位部により測位されたユーザの絶対位置を用いて当該ユーザの移動距離を算出する距離算出部と、 前記移動距離が所定距離に達した場合に前記絶対測位部をOFFに制御する制御部と、 を備える、情報処理装置。 を提案する。

本開示によれば、プロセッサが、絶対測位部により測位されたユーザの絶対位置を用いて当該ユーザの移動距離を算出することと、前記移動距離が所定距離に達した場合に前記絶対測位部をOFFに制御することと、を含む、情報処理方法を提案する。

本開示によれば、コンピュータを、絶対測位部により測位されたユーザの絶対位置を用いて当該ユーザの移動距離を算出する距離算出部と、前記移動距離が所定距離に達した場合に前記絶対測位部をOFFに制御する制御部と、として機能させるための、プログラムを提案する。

以上説明したように本開示によれば、移動距離に応じて絶対測位をOFFすることで、自律測距の精度を向上させることが可能となる。

なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。

本開示の一実施形態に係る制御システムの概要を説明する図である。

本実施形態に係る制御システムにおける学習精度の担保について比較例との差異を説明する図である。

本開示の第1の実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。

本実施形態による速度とピッチの相関性の学習について説明する図である。

本開示の一実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

本開示の第1の実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。

第1の実施形態の変形例による制御システムについて説明する図である。

本開示の第1の実施形態の変形例に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。

本開示の第2の実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。

本開示の第3の実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。

本開示の第3の実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

また、説明は以下の順序で行うものとする。 1.本開示の一実施形態による制御システムの概要 2.第1の実施形態 2−1.機能構成例 2−2.ハードウェア構成例 2−3.動作例 2−4.変形例 3.第2の実施形態 4.第3の実施形態 4−1.機能構成例 4−2.動作例 5.まとめ

<<1.本開示の一実施形態による制御システムの概要>> まず、本開示の一実施形態による制御システムの概要について説明する。例えばナビゲーション装置を始めとする情報処理装置において、位置情報を取得する機能を有する端末装置が普及している。このような情報処理装置における位置情報の取得方法としては、例えばGPS等の測位衛星を用いた絶対測位、Wifi基地局からのWifi電波の受信強度から各基地局との距離を推定することにより現在位置を算出する絶対測位がある。ユーザは、ウォーキングやランニングを行う際に絶対測位機能を備える情報処理装置を携帯することで、歩いた距離や走った距離をリアルタイムで認識することができる。情報処理装置は、継続的にまたは定期的に取得した絶対位置情報に基づいて、ユーザの移動距離を算出し、算出した移動距離を情報処理装置の表示部に表示し得る。

しかしながら、GPS等の測位衛星を用いた絶対測位は消費電力が大きいという問題があった。ここで、位置情報を用いずに移動距離を算出する方法として、センサ等により取得される情報に基づいて絶対測位による最後の測位地点からの相対位置を算出することによって現在の位置情報を得る自律測位がある。上記特許文献1では、GPSがONの間に自律測位のための学習(歩行テンポと歩幅の対応テーブルの生成)を行い、GPSによる測位が出来なくなった際(例えば屋内に移動した場合等)に、学習結果を用いて自律測位を行う技術が開示されている。具体的には、歩数をカウントして歩行テンポを算出し、歩行テンポ(f:単位時間当たりの歩数)に対応する歩幅(k)を対応テーブルから取得し、移動速度(v=k×f)を取得する。しかし、GPSによる測位が可能な間は常時ONになっているため、上述したように消費電力が大きくなってしまう。また、一定時間ごとにGPSをON/OFFし、ONの間に学習を行い、OFFの間にはその学習結果を用いて自律測位を行うことも考え得るが、一定時間でGPSをOFFすると学習精度が十分であるか否かは担保されない。例えば一定時間が経過していても、ユーザがあまり移動しておらず、歩幅や歩行テンポの学習が不十分な場合も想定され、この場合、速度算出時に誤差が生じてしまう(後述する図2参照)。

そこで、本実施形態による制御システムでは、移動距離に応じてGPS等の絶対測位をOFFすることで、学習精度を担保する必要十分な絶対測位動作を行う事を可能とする。これにより、絶対測位動作を最低限に抑えて消費電力を削減し、かつ学習精度を担保して高精度な距離算出(自律測距)や位置測位(自律測位)を長時間継続させることができる。ここで、図1に、本開示の一実施形態に係る制御システムの概要を説明する図を示す。なお本明細書では、絶対測位部の一例としてGPSを用いて以下説明する。

図1に示すように、例えばユーザが情報処理装置100を携帯してランニングを行っている際、スタート地点10から一定距離dの移動地点11までの間は、情報処理装置100に搭載されているGPSがONに制御され、GPSにより取得した位置情報に基づいて距離算出が行われる。また、この間、歩行ピッチ(単位時間当たりの歩数)の学習が行われる。

次いで、ユーザが一定距離dを移動したことをトリガとして、移動地点11からはGPSがOFFに制御され、移動距離は、例えば加速度センサにより取得された歩行ピッチと、GPSがONに制御されていた間の学習結果とに基づいて算出される。

このように、本実施形態による制御システムでは、一定距離dを移動したことをトリガとしてGPSのOFF制御が行われ、GPSがOFFにされた後は学習結果を用いて移動距離を算出することで、消費電力を削減し、かつ、学習精度を担保することが可能となる。かかる本実施形態の学習精度を担保する効果について、図2を参照して説明する。

図2は、本実施形態に係る制御システムにおける学習精度の担保について比較例との差異を説明する図である。例えばGPSがONの時の歩行ピッチ学習では、具体的には速度(m/sec)と歩行ピッチ(歩/sec)の相関性を学習する。速度(m/sec)は、単位時間当たりの移動距離に基づいて算出され、移動距離はGPSにより取得された位置情報に基づいて取得される。図2に示すグラフでは、距離真値と、GPSによる位置情報に基づいて取得される距離の観測値を示す。ここでGPSによる絶対位置測位には誤差が生じ、距離観測値に影響する。例えばGPSの位置誤差が最大5m、観測される距離の誤差が最大5mであって、この最大値5mを観測してしまうこととする。また、一例としてGPSの測位間隔は不連続であって、例えば1sec間隔で測位を行う。また、速度の真値は、一例としてやや遅い1.5m/sとする。

この時、一定時間(例えば20sec)間隔で速度学習を行う比較例の場合、図2に示すように、距離観測値が35m(誤差5m含む)であって、速度(m/s)は、「35m/20s=1.75 m/s」と算出され、速度真値(1.5m/s)に対して誤差+16%となる。

一方、一定距離(例えば100m)間隔で速度学習を行う本実施形態の場合、図2に示すように、距離観測値が105m(誤差5mを含む)であって、速度(m/s)は、「105m/66.7 s= 1.57m/s」と算出され、速度真値(1.5m/s)に対して誤差+5%となる。

以上の結果、距離閾値で速度学習を行う方が、時間閾値で速度学習を行うより誤差が小さい。すなわち、時間閾値で速度学習を行うと、総距離に関わらず速度を算出するので、例えば速度が遅い場合はGPSの位置誤差が相対的に強くなり、これが速度誤差に現れてしまう。したがって、距離閾値で速度学習を行うことにより、時間閾値で速度学習を行う場合より学習精度を担保することができると言える。

<<2.第1の実施形態>> <2−1.機能構成> 次に、図3を参照しながら、本開示の第1の実施形態に係る情報処理装置100の機能構成について説明する。図3は、本開示の第1の実施形態に係る情報処理装置100の機能構成を示すブロック図である。

情報処理装置100は、ウォーキングまたはランニング時の自律距離算出機能を有する。情報処理装置100は、例えば携帯電話、PDA(Personal Digital Assistants)、スマートフォン、ウェアラブル装置(スマートウォッチ、スマートアイグラス、スマートバンド、スマートネック等)、携帯用音楽再生装置、携帯用映像処理装置、携帯用ゲーム機器、携帯型PC(Personal Computer)(ノートPC及びタブレット型PCを含む)、PND(Personal Navigation Device)を含むナビゲーション装置などであってよい。なお、以下本実施形態の説明中において、情報処理装置100を携帯しているユーザを単にユーザと称する。

図3に示すように、情報処理装置100は、絶対測位部101と、距離算出部102と、速度算出部103と、歩行ピッチ算出部104と、ON/OFF制御部105と、学習部106と、対応テーブル記憶部107と、速度取得部108と、自律距離算出部109を主に有する。

(絶対測位部101) 絶対測位部101は、ユーザの絶対位置を取得する機能を有する。絶対測位部101は、例えばGPSアンテナ及びGPSアンテナにより受信されるGPS信号を処理するGPS処理部であってもよい。或いは、絶対測位部101は、複数の基地局からのWifi電波を受信するWifiアンテナ及び受信されるWifi電波の受信強度から各基地局との距離を推定し、各基地局との距離及び各基地局の位置を利用して三角測量の原理に基づいて現在位置を算出する位置算出部であってもよい。

(距離算出部102) 距離算出部102は、ユーザの移動距離を算出する機能を有する。距離算出部102は、絶対測位部101により取得されたユーザの絶対位置を用いて、スタート地点(ユーザの移動開始地点)からの移動距離を算出する。スタート地点は、ユーザにより移動距離算出開始のトリガが入力された地点であってもよい。例えばユーザは、ランニングを開始する際に、GPSをONにして、移動距離算出の開始指示を入力する(具体的には、例えばランニングアプリケーションの起動およびスタートボタンのタップ等)。

(速度算出部103) 速度算出部103は、ユーザの移動速度を算出する機能を有する。速度算出部103は、距離算出部102により算出された移動距離と、移動開始からの経過時間とに基づいて、ユーザの移動速度を算出する。算出された移動速度は、学習部106に出力される。

(歩行ピッチ算出部104) 歩行ピッチ算出部104は、ユーザの歩行ピッチ(単位時間当たりの歩数:steps/s)を算出する機能を有する。歩行ピッチは、例えば加速度センサなど揺れを検知するセンサを用いて検出される歩数と、移動時間とに基づいて算出され得る。算出された歩行ピッチは、学習部106に出力される。また、加速度センサを用いて歩行を判断することが可能であるため、上記移動時間にユーザが立ち止まっている期間は算入しないようにし、より精度の高い歩行テンポを算出することができる。なお歩数の検出は、加速度センサにより検出される加速度データに限定されず、例えばジャイロセンサにより検出されるジャイロデータや、靴底に設けられた圧力センサにより検出される圧力データ等に基づいて行われてもよい。

(ON/OFF制御部105) ON/OFF制御部105は、絶対測位部101のON/OFFを制御する機能を有する。具体的には、ON/OFF制御部105は、距離算出部102により算出されたユーザの移動距離が一定距離に達した場合、絶対測位部101をOFFする制御を行う。また、ON/OFF制御部105は、絶対測位部101がOFFになっている間の歩行ピッチが前回学習時から一定以上変化した場合、絶対測位部101をONする制御を行う。

ここで、一定距離とは、例えば絶対測位部101の精度に応じて予め決定されていてもよいし、一定距離決定部(不図示)により決定されてもよい。絶対測位部101の精度は、絶対測位部101自体の性能や、現在の周辺環境により推定される。例えばGPSによる絶対測位の精度は、上空が覆われた環境、例えばビル街、高架下、森林などでは低下する。一方、一戸建ての住宅街、大きな公園、広い道路などにおいては、GPSによる絶対測位の精度は向上する。例えば絶対測位部101により取得される位置情報と地図情報を用いて、現在地周辺の環境を把握し、現在地がどのような場所であるかに応じて絶対位置の精度が推定され得る。或いは、その他のGPS精度指標に基づいて決定されてもよい。例えばGPS測位の精度は、GPSアンテナがGPS信号を受信する衛星の数(情報処理装置100が捕捉することのできる測位衛星の数)や、GPS受信強度等によっても異なる。このため、捕捉することのできる測位衛星の数や、GPS受信強度に基づいて一定距離を決定されてもよい。また、例えば絶対測位部101がWifi電波の受信強度に基づいて絶対位置を算出するときには、絶対位置の精度は、絶対測位部101がWifi電波を受信する基地局の数(情報処理装置100から見えている基地局の数)により異なる。従って、情報処理装置100から見えている基地局の数に基づいて絶対位置の精度が推定され、一定距離が決定されてもよい。

(学習部106) 学習部106は、絶対測位部101がONの間に、速度算出部103により算出された速度と歩行ピッチ算出部104により算出された歩行ピッチとの対応関係(組)を学習する機能を有する。例えば学習部106は、ユーザが一定距離に達するまでの速度と歩行ピッチを継続的に記録し、その平均値を歩行ピッチとの組として学習してもよい。また、学習部106は、速度と歩行ピッチとの対応テーブルを生成して対応テーブル記憶部107に記憶させることができる。ここで、図4に、速度とピッチの相関性の学習について説明する図を示す。学習部106は、図4に示すような速度とピッチの相関性を学習する。速度とピッチの相関性は、概ね1次式で表現されるため、精度の良い学習を行うには最低でも2点必要となる。すなわち1点だけの場合、Y切片しか決まらず、傾きはデフォルト値を採用するため、精度が低くなる。

(対応テーブル記憶部107) 対応テーブル記憶部107は、学習部106により生成された対応テーブルを記憶する機能を有する。対応テーブルは、例えば速度算出部103により算出されるユーザの移動速度(m/s)と、移動速度を算出したときの歩行ピッチ(歩/s)とを対応づけた情報である。

なお、対応テーブル記憶部107は、データ格納用の装置であり、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置、および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含むことができる。ここで記憶媒体としては、例えばフラッシュメモリ、MRAM(Magnetoresistive Random Access Memory)、FeRAM(Ferroelectric Random Access Memory)、PRAM(Phase change Random Access Memory)、及びEEPROM(Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory)などの不揮発性メモリや、HDD(Hard Disk Drive)などの磁気記録媒体などが用いられてよい。

(速度取得部108) 速度取得部108は、絶対測位部101がOFFの場合に、歩行ピッチ算出部104により算出された歩行ピッチに基づいて、対応テーブル記憶部107に記憶されている速度対応テーブルを参照し、現在の速度を取得する機能を有する。

(自律距離算出部109) 自律距離算出部109は、絶対測位部101がOFFの場合に、速度取得部108により取得された速度に基づいて、ユーザの移動距離を算出する自律測距部である。例えば自律距離算出部109は、歩行ピッチ算出部104により算出された現在の歩行ピッチと、当該歩行ピッチに対応付けられた速度を速度テーブルから取得し、絶対測位部101がOFFに制御されてからの移動距離を算出することができる。このように、本実施形態では、絶対測位部101がOFFの場合であっても、加速度センサを用いて計測された歩行ピッチと速度学習結果とに基づいて速度を取得し、距離を算出することができる。

以上、本実施形態に係る情報処理装置100の機能の一例を示した。本実施形態による情報処理装置100の機能は、図3に示す例に限定されず、例えばさらにナビゲーション部および地図情報記憶部を有していてもよい。ナビゲーション部は、ユーザに現在地点から所定の地点までの経路を案内する機能を有する。また、地図情報記憶部は、地図情報を記憶する機能を有する。ここで記憶される地図情報は、例えば地形データに加えて、道路ネットワークデータ、POI(Point Of Interest)情報を含んでもよい。

また、上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、CPU(Central Processing Unit)などの演算装置がこれらの機能を実現する処理手順を記述した制御プログラムを記憶したROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)などの記憶媒体から制御プログラムを読出し、そのプログラムを解釈して実行することにより行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。以下において情報処理装置100の機能を実現するためのハードウェア構成の一例が示される。

なお、上述のような本実施形態に係る情報処理装置100の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作成し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。

<2−2.ハードウェア構成例> 次に、本開示の第1の実施形態に係る情報処理装置100のハードウェア構成の一例について、図5を参照しながら説明する。図5は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。なお、ここでは本開示の第1の実施形態に係る情報処理装置100のハードウェア構成として説明を続けるが、この構成は、本開示の第2の実施形態に係る情報処理装置200、及び本開示の第3の実施形態に係る情報処理装置300についても適用することができる。

図5を参照すると、情報処理装置100は、例えば、電話網アンテナ817と、通話処理部819と、GPSアンテナ821と、GPS処理部823と、Wifiアンテナ825と、Wifi処理部827と、地磁気センサ829と、加速度センサ831と、ジャイロセンサ833と、CPU(Central Processing Unit)839と、ROM(Read Only Memory)841と、RAM(Random Access Memory)843と、操作部847と、表示部849と、デコーダ851と、スピーカ853と、エンコーダ855と、マイク857と、記憶部859とを有する。情報処理装置100は、例えばスマートフォンであってよい。

(電話網アンテナ817) 電話網アンテナ817は、通話及び通信用の携帯電話網と無線で接続する機能を有するアンテナの一例である。電話網アンテナ817は、携帯電話網を介して受信される通話信号を通話処理部819に供給することができる。

(通話処理部819) 通話処理部819は、電話網アンテナ817により送受信される信号に対する各種の信号処理を行う機能を有する。通話処理部819は、例えばマイク857を介して入力され、エンコーダ855によりエンコードされた音声信号に対して各種の信号処理を行い、電話網アンテナ817に供給することができる。また通話処理部819は、電話網アンテナ817から供給される音声信号に対して各種の信号処理を行い、デコーダ851に供給することができる。

(GPSアンテナ821) GPSアンテナ821は、測位衛星からの信号を受信するアンテナの一例である。GPSアンテナ821は、複数のGPS衛星からのGPS信号を受信することができ、受信したGPS信号をGPS処理部823に入力する。

(GPS処理部823) GPS処理部823は、測位衛星から受信された信号に基づいて位置情報を算出する算出部の一例である。GPS処理部823は、GPSアンテナ821から入力された複数のGPS信号に基づいて現在の位置情報を算出し、算出した位置情報を出力する。具体的には、GPS処理部823は、GPS衛星の軌道データからそれぞれのGPS衛星の位置を算出し、GPS信号の送信時刻と受信時刻との差分時間に基づいて、各GPS衛星から当該情報処理装置100までの距離をそれぞれ算出する。そして、算出された各GPS衛星の位置と、各GPS衛星から当該情報処理装置100までの距離とに基づいて、現在の3次元位置を算出することができる。なお、ここで用いられるGPS衛星の軌道データは、例えばGPS信号に含まれていてもよい。或いは、GPS衛星の軌道データは、通信アンテナ825を介して外部のサーバから取得されてもよい。

(Wifiアンテナ825) Wifiアンテナ825は、例えば無線LAN(Local Area Network)通信網との通信信号をWifiの仕様に従って送受信する機能を有するアンテナである。Wifiアンテナ825は、受信した信号をWifi処理部827に供給することができる。

(Wifi処理部827) Wifi処理部827は、Wifiアンテナ825から供給された信号に各種の信号処理を行う機能を有する。Wifi処理部827は、供給されたアナログ信号から生成したデジタル信号をCPU839に供給することができる。

(地磁気センサ829) 地磁気センサ829は、地磁気を電圧値として検出するセンサである。地磁気センサ829は、X軸方向、Y軸方向、及びZ軸方向の地磁気をそれぞれ検出する3軸地磁気センサであってよい。地磁気センサ829は、検出した地磁気データをCPU839に供給することができる。

(加速度センサ831) 加速度センサ831は、加速度を電圧値として検出するセンサである。加速度センサ831は、X軸方向に沿った加速度、Y軸方向に沿った加速度、及びZ軸方向に沿った加速度をそれぞれ検出する3軸加速度センサであってよい。加速度センサ831は、検出した加速度データをCPU839に供給することができる。

(ジャイロセンサ833) ジャイロセンサ833は、物体の角度や角速度を検出する計測器の一種である。このジャイロセンサ833は、X軸、Y軸、及びZ軸周りの回転角の変化する速度(角速度)を電圧値として検出する3軸ジャイロセンサであってよい。ジャイロセンサ833は、検出した角速度データをCPU839に供給することができる。

(CPU839) CPU839は、演算処理装置及び制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置100内の動作全般を制御する。またCPU839は、マイクロプロセッサであってもよい。このCPU839は、各種プログラムに従って様々な機能を実現することができる。

(ROM841,RAM843) ROM841は、CPU839が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶することができる。RAM843は、CPU839の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶することができる。

(操作部847) 操作部847は、ユーザが所望の操作をするための入力信号を生成する機能を有する。操作部847は、例えばタッチセンサ、マウス、キーボード、ボタン、マイク、スイッチ及びレバーなどユーザが情報を入力するための入力部と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、CPU839に出力する入力制御回路などから構成されてよい。

(表示部849) 表示部849は、出力装置の一例であり、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)装置、有機EL(OLED:Organic Light Emitting Diode)ディスプレイ装置などの表示装置であってよい。表示部849は、ユーザに対して画面を表示することにより情報を提供することができる。

(デコーダ851,スピーカ853) デコーダ851は、CPU839の制御に従い、入力されたデータのデコード及びアナログ変換などを行う機能を有する。デコーダ851は、例えば電話網アンテナ817及び通話処理部819を介して入力された音声データのデコード及びアナログ変換などを行い、音声信号をスピーカ853に出力することができる。またデコーダ851は、例えばWifiアンテナ825及びWifi処理部827を介して入力された音声データのデコード及びアナログ変換などを行い、音声信号をスピーカ853に出力することができる。スピーカ853は、デコーダ851から供給される音声信号に基づいて音声を出力することができる。

(エンコーダ855,マイク857) エンコーダ855は、CPU839の制御に従い、入力されたデータのデジタル変換及びエンコードなどを行う機能を有する。エンコーダ855は、マイク857から入力される音声信号のデジタル変換及びエンコードなどを行い、音声データを出力することができる。マイク857は、音声を集音し、音声信号として出力することができる。

(記憶部859) 記憶部859は、データ格納用の装置であり、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置、および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含むことができる。ここで記憶媒体としては、例えばフラッシュメモリ、MRAM(Magnetoresistive Random Access Memory)、FeRAM(Ferroelectric Random Access Memory)、PRAM(Phase change Random Access Memory)、及びEEPROM(Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory)などの不揮発性メモリや、HDD(Hard Disk Drive)などの磁気記録媒体などが用いられてよい。この記憶部859は、対応テーブルを格納することができる。

<2−3.動作例> 次に、図6を参照しながら、本開示の第1の実施形態に係る情報処理装置100の動作について説明する。図6は、本開示の第1の実施形態に係る情報処理装置100の動作の一例を示すフローチャートである。

まず、情報処理装置100は、絶対測位部101により位置情報を取得する(S103)。

次に、距離算出部102は、絶対測位部101により取得された位置情報に基づいて、ユーザの現在の移動距離を算出する(S106)。

次いで、情報処理装置100は、算出された移動距離を表示部849に表示し、ユーザに通知する(S109)。移動距離の算出および表示は、継続的にリアルタイムに行われ、ユーザはランニングをしながら現在の走行距離を把握することができる。

次に、情報処理装置100は、カウント部(不図示)により計測された現在までの移動時間を取得し(S112)、当該移動時間と、上記算出された移動距離を用いて、ユーザの現在の移動速度を算出する(S115)。

次いで、歩行ピッチ算出部104は、加速度センサ831から加速度データを取得し(S118)、当該加速度データに基づいて現在のユーザの歩行ピッチを算出する(S121)。

次に、ユーザの移動距離が一定距離(例えば100m)に達するまで、上記S103〜S121が繰り返される(S124)。なお、算出された速度および歩行ピッチは、記憶部859に一時的に記憶され得る。

続いて、ユーザの移動距離が一定距離に達した場合(S124/Yes)、計測距離は0にリセットされる(S127)。

次いで、学習部106は、歩行ピッチおよび速度の組を学習する。例えば学習部106は、移動距離に達するまで継続的に一時的に記憶した上記歩行ピッチおよび速度に基づいて、歩行ピッチの平均値と速度の平均値を算出し、当該平均値の対応テーブルを生成し、対応テーブル記憶部107に記憶させる(S130)。

次に、ON/OFF制御部105は、絶対測位部101(例えばGPS)をOFFするよう制御する(S133)。

次いで、歩行ピッチ算出部104は、加速度データを取得し(S136)、GPS OFF時におけるユーザの現在の歩行ピッチを算出する(S139)。

次に、速度取得部108は、算出された歩行ピッチに基づいて、対応テーブル記憶部107に記憶された対応テーブルを参照し、現在のユーザの速度を取得する(S142)。

次いで、自律距離算出部109は、取得された速度に基づいて、現在のユーザの移動距離を算出する(S145)。

そして、情報処理装置100は、算出された移動距離を表示部849に表示する(S148)。

このように、本実施形態では、GPSがOFFに制御されてユーザの絶対位置を取得出来ない場合であっても、速度と歩行ピッチの相関を示す対応テーブルの学習結果を用いてユーザの移動距離を算出し、ユーザに提示することができる。また、対応テーブルの学習は、GPSの精度に応じた一定距離を閾値として行われるため、学習精度を担保する必要十分なGPS動作を行うことができる。

<2−4.変形例> 本実施形態による動作処理は、図6に示すフローに限定されず、例えば再度GPSをONにする制御を行ってもよい。以下、図7および図8を参照して具体的に説明する。

図7は、第1の実施形態の変形例による制御システムについて説明する図である。図7に示すように、例えばユーザが情報処理装置100を携帯してランニングを行っている際、スタート地点10から移動地点12までは、図1を参照して説明した第1の実施形態と同様の動作が行われる。すなわち、スタート地点10から一定距離dの移動地点11までの間は、情報処理装置100に搭載されているGPSがONに制御され、GPSにより取得した位置情報に基づいて距離算出が行われ、また、この間、歩行ピッチの学習が行われる。次いで、ユーザが一定距離dを移動したことをトリガとして、移動地点11からはGPSがOFFに制御され、移動距離は、例えば加速度センサ831により取得された歩行ピッチと、GPSがONに制御されていた間の学習結果とに基づいて算出される。

本変形例では、移動地点12において再度GPSがONに制御され、GPSにより取得した位置情報に基づく距離算出と、歩行ピッチの学習が再開することが可能である。学習再開の条件は、例えば前回学習時よりもユーザの歩行ピッチが一定以上変化した場合としてもよい。本実施形態は、歩行ピッチと速度の相関性を学習するため、歩行ピッチの変化をトリガとすることが好ましい。

続いて、図8を参照して本変形例の動作処理について説明する。図8は、本開示の第1の実施形態の変形例に係る情報処理装置100の動作の一例を示すフローチャートである。

図8のS103〜S148において、図6を参照して説明した第1の実施形態による同ステップと同様の処理が行われる。すなわち、情報処理装置100は、ユーザの移動距離が一定距離に達するまで、GPS(絶対測位部101の一例)による位置測位や移動距離の算出と、歩行ピッチおよび速度の学習を行い、一定距離に達するとGPSをOFFにする。GPSをOFFにすると、情報処理装置100は、加速度センサ831により取得した現在の歩行ピッチと、自律距離算出部109により対応テーブル(学習結果)を参照して取得した速度を用いて、ユーザの移動距離を算出する。

そして、本変形例による情報処理装置100は、ユーザの歩行ピッチが前回学習時の歩行ピッチより所定値(例えば0.5steps/s)以上変化した場合(S151/Yes)、再びGPSをONにして(S154)、GPSによる位置測位や移動距離の算出と、歩行ピッチおよび速度の学習を再開する(S103〜S130)。

このように、本変形例では、GPSのONおよび学習の再開と、GPSのOFFおよび学習の停止とを繰り返すことが可能である。なお、情報処理装置100は、S112においてGPSがONの場合における移動距離の表示に関し、GPS誤差が大きいと判定された場合(例えば受信強度の弱い場所等GPS精度が落ちた場合)等には、学習結果を用いて算出した移動距離を表示してもよい。

<<3.第2の実施形態>> 以上説明した第1の実施形態では、歩行ピッチと速度との対応関係(組)を学習し、GPSがOFFの場合に学習結果から現在の歩行ピッチに応じて速度を取得し、現在の移動距離を算出しているが、本実施形態による学習はこれに限定されない。例えば、本開示による制御システムは、歩幅と歩行ピッチとの対応関係(組)を学習し、これらから速度を取得し、移動距離を算出するようにしてもよい。以下、図9を参照して具体的に説明する。

図9は、本開示の第2の実施形態に係る情報処理装置200の機能構成を示すブロック図である。図9に示すように、情報処理装置200は、絶対測位部101と、距離算出部102と、歩行ピッチ算出部104と、ON/OFF制御部105と、歩数カウント部110と、歩幅算出部111と、学習部112と、対応テーブル記憶部113と、速度取得部114と、自律距離算出部109を主に有する。図3を参照して説明した第1の実施形態による情報処理装置100と同符号の機能構成については、ここでの説明は省略する。

(歩数カウント部110) 歩数カウント部110は、ユーザの歩数をカウントする機能を有する。歩数のカウントは、例えば加速度センサ831により検出された加速度データに基づいて行われる。また、歩数のカウントは、加速度データに限定されず、例えばジャイロセンサにより検出されるジャイロデータや、靴底に設けられた圧力センサにより検出される圧力データ等に基づいて行われてもよい。

(歩幅算出部111) 歩幅算出部111は、ユーザの歩幅を算出する機能を有する。歩幅算出部111は、距離算出部102で算出された移動距離を、歩数カウント部110でカウントされた歩数で除算することによって、ユーザの歩幅を算出することができる。例えば歩幅算出部111は、絶対測位部101により取得される絶対位置に基づいてユーザが移動したことを判断し、所定距離移動する毎にその間の歩数を歩数カウント部110から取得し、歩幅を算出することができる。また歩幅算出部111は、算出した歩幅を学習部112に出力する。

(学習部112) 学習部112は、絶対測位部101がONの間に、歩幅算出部111により算出された歩幅と歩行ピッチ算出部104により算出された歩行ピッチとの対応関係(組)を学習する機能を有する。この際、学習部112は、平均歩行テンポを算出して歩幅と対応づけてもよい。また、学習部112は、歩幅と歩行ピッチとの対応テーブルを生成して対応テーブル記憶部113に記憶させることができる。

(対応テーブル記憶部113) 対応テーブル記憶部113は、学習部112により生成された対応テーブルを記憶する機能を有する。対応テーブルは、例えば歩幅算出部111により算出されるユーザの歩幅 (m/歩)と、歩幅を算出したときの歩行ピッチ(歩/s)とを対応づけた情報である。

(速度取得部114) 速度取得部114は、絶対測位部101がOFFの場合に、歩行ピッチ算出部104により算出された現在の歩行ピッチに基づいて、対応テーブル記憶部113に記憶されている歩幅対応テーブルを参照し、対応する歩幅を取得し、当該歩幅と歩行ピッチとを乗算することで、現在の速度を取得する機能を有する(歩幅[m/歩]×ピッチ[歩/s]=速度[m/s])。

そして、自律距離算出部109により、速度取得部114により取得された速度を用いてユーザの移動距離を算出することができる。

以上説明したように、第2の実施形態による情報処理装置200は、GPSがONの間に歩幅と歩行ピッチとを学習する。また、情報処理装置200は、GPSがOFFになった際、加速度データを用いて現在の歩行ピッチを取得し、さらに対応する歩幅を歩幅対応テーブルから取得し、これら歩行ピッチおよび歩幅に基づいて移動距離を算出することが可能である。なおGPSのON/OFF制御タイミングは、図6、図8を参照して説明した第1の実施形態と同様に行われ得る。

<<4.第3の実施形態>> 上述した第1、第2の実施形態では、マラソンアプリケーションやウォーキングアプリケーション等において、GPSをOFFした場合であっても、GPS ON時の学習結果を用いてユーザの移動距離を自律算出することができる旨を説明したが、本開示による制御システムはこれに限定されない。例えば本開示による制御システムは、GPSをOFFした場合であっても、GPS ON時の学習結果を用いてユーザの現在位置を自律測位することも可能である。以下、図10を参照して具体的に説明する。

<4−1.機能構成例> 図10は、本開示の第3の実施形態に係る情報処理装置300の機能構成を示すブロック図である。図10に示すように、情報処理装置300は、絶対測位部101と、距離算出部102と、歩行ピッチ算出部104と、ON/OFF制御部105と、歩数カウント部110と、歩幅算出部111と、学習部112と、対応テーブル記憶部113と、速度取得部114と、方位取得部115と、自律測位部116を主に有する。図3を参照して説明した第1の実施形態による情報処理装置100、および図9を参照して説明した第2の実施形態による情報処理装置200と同符号の機能構成については、ここでの説明は省略する。

(方位取得部115) 方位取得部115は、ユーザの進行する方位の情報を取得する機能を有する。例えば方位取得部115は、地磁気センサ829を利用してもよい。

(自律測位部116) 自律測位部116は、センサ等により取得される情報に基づいて相対位置を算出することによって、現在の位置情報を取得する機能を有する。自律測位部116は、例えばPDR:Pedestrian Dead-Reckoning (歩行者自律航法)により実現される。

自律測位部116は、ユーザの進行している方位と移動速度に基づいて特定の地点からの相対位置を算出し、特定の地点から相対位置の分移動した地点を現在の位置情報とすることができる。ここで特定の地点は、例えば絶対測位部101により最後に絶対位置が取得された地点であってよい。具体的には、自律測位部117は、方位取得部115により取得されたユーザの進行する方位と、速度取得部114により取得された移動速度とに基づいて、相対位置を算出することによって現在の位置情報を取得する。なお速度取得部114は、歩行ピッチ算出部104により取得される現時点におけるユーザの歩行ピッチと、対応テーブル記憶部113に記憶される歩行ピッチおよび歩幅の対応テーブルから取得した対応する歩幅とを乗算することによって、移動速度を算出することができる。

<4−2.動作例> 続いて、本実施形態による動作例について図11を参照して説明する。図11は、本開示の第3の実施形態に係る情報処理装置300の動作の一例を示すフローチャートである。

まず、情報処理装置300は、絶対測位部101により位置情報を取得し(S203)、取得した現在位置を表示部849に表示して、ユーザに通知する(S206)。

次に、距離算出部102は、絶対測位部101により取得された位置情報に基づいて、ユーザの現在の移動距離を算出する(S209)。

次いで、情報処理装置300は、歩数カウント部110によりユーザの歩数を取得する(S212)。

次に、情報処理装置300は、距離算出部102により算出されたユーザの移動距離と、当該移動距離の間に歩数カウント部110によりカウントされたユーザの歩数に基づいて、歩幅算出部111によりユーザの歩幅を算出する(S215)。

次いで、情報処理装置300は、加速度センサ831により加速度データを取得し(S218)、歩行ピッチ算出部104により歩行ピッチを算出する(S221)。

次に、ユーザの移動距離が一定距離(例えば100m)に達するまで、上記S203〜S221が繰り返される(S224)。なお、算出された歩幅および歩行ピッチは、記憶部859に一時的に記憶され得る。

続いて、ユーザの移動距離が一定距離に達した場合(S224/Yes)、計測距離は0にリセットされる(S227)。

次いで、学習部112は、歩行ピッチおよび歩幅の組を学習する。例えば学習部112は、移動距離に達するまで継続的に一時的に記憶した上記歩行ピッチおよび歩幅に基づいて、歩行ピッチの平均値と歩幅の平均値を算出し、当該平均値の対応テーブルを生成し、対応テーブル記憶部113に記憶させる(S230)。

次に、ON/OFF制御部105は、絶対測位部101(例えばGPS)をOFFするよう制御する(S233)。

次いで、歩行ピッチ算出部104は、加速度データを取得し(S236)、GPS OFF時におけるユーザの現在の歩行ピッチを算出する(S239)。

次に、速度取得部114は、算出された歩行ピッチに基づいて、対応テーブル記憶部113に記憶された対応テーブルを参照し、現在のユーザの速度を取得する(S242)。具体的には、速度取得部114は、現在の歩行ピッチと、対応テーブルを参照して取得した対応する歩幅とを乗算して移動速度を算出する。

続いて、方位取得部115は、例えば地磁気センサ829に検出された地磁気データに基づいて、現在のユーザの移動方向(すなわち方位)を算出する(S245)。

次いで、自律測位部116は、取得された速度および方位に基づいて、ユーザの現在位置(PDR位置とも称す)を算出する(S248)。

そして、情報処理装置300は、算出されたPDR位置を表示部849に表示する(S251)。

また、情報処理装置300は、ユーザの歩行ピッチが前回学習時の歩行ピッチより所定値(例えば0.5steps/s)以上変化した場合(S254/Yes)、再びGPSをONにして(S257)、GPSによる位置測位と、歩行ピッチおよび歩幅の学習を再開する(S203〜S230)。

このように、本実施形態では、学習結果を用いた移動距離の自律算出に限定されず、学習結果を用いた現在位置の自律測位を行う際にも、移動距離に応じてGPS等の絶対測位をOFFすることで、学習精度を担保する必要十分な絶対測位動作を行う事を可能とする。これにより、絶対測位動作を最低限に抑えて消費電力を削減し、かつ学習精度を担保して高精度な自律測位を長時間継続させることができる。なお、情報処理装置300は、S206においてGPSがONの場合における現在位置(GPS位置)の表示に関し、GPS誤差が大きいと判定された場合(例えば受信強度の弱い場所等GPS精度が落ちた場合)等には、学習結果を用いて自律測位したPDR位置を表示してもよい。また、GPS位置とPDR位置に夫々所定の重み付けを行って合算した値が現在位置として表示されてもよい。

<<5.まとめ>> 上述したように、本開示の実施形態による情報処理システムでは、移動距離に応じて絶対測位をOFFすることで、自律測位の精度を向上させることが可能となる。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本技術はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、上述した情報処理装置100、200、300に内蔵されるCPU、ROM、およびRAM等のハードウェアに、情報処理装置100、200、300の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムを記憶させたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供される。

また、本実施形態による制御システムは、情報処理装置100、200、300の少なくとも一部の機能がサーバ(クラウド)に存在し、情報処理装置100、200、300とサーバがデータの送受信を行う形態であってもよい。この場合、例えばサーバは、距離算出部102、速度算出部103、歩行ピッチ算出部104、ON/OFF制御部105、学習部106、対応テーブル記憶部107、速度取得部108、自律距離算出部109を有していてもよい。サーバは、情報処理装置100に搭載された絶対測位部101により測位されたユーザの絶対位置を受信し、距離算出や速度算出、および学習を行う。また、サーバは、情報処理装置100に搭載された加速度センサ831により検出された加速度データを受信し、学習した対応テーブルを用いて自律距離算出を行い、算出結果を情報処理装置100に返信する。

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。 (1) 絶対測位部により測位されたユーザの絶対位置を用いて当該ユーザの移動距離を算出する距離算出部と、 前記移動距離が所定距離に達した場合に前記絶対測位部をOFFに制御する制御部と、 を備える、情報処理装置。 (2) 前記情報処理装置は、 前記移動距離および移動時間に基づいて前記ユーザの移動速度を算出する速度算出部と、 歩数計測部により計測された前記ユーザの歩数および移動時間に基づいて前記ユーザの歩行ピッチを算出するピッチ算出部と、 前記絶対測位部がONの間、前記算出した移動速度と前記算出した歩行ピッチとの対応関係を学習する学習部と、 をさらに備える、前記(1)に記載の情報処理装置。 (3) 前記歩数計測部は、加速度センサにより検出された加速度データに基づいて歩数を計測する、前記(2)に記載の情報処理装置。 (4) 前記学習部は、前記絶対測位部がOFFに制御される際、前記移動速度と歩行ピッチとの対応テーブルを学習結果として記憶部に記憶する、前記(2)または(3)に記載の情報処理装置。 (5) 前記情報処理装置は、 前記絶対測位部がOFFの間、前記ピッチ算出部により算出された現在の歩行ピッチと、前記記憶部の対応テーブルを参照して取得した当該歩行ピッチに対応する移動速度と、に基づいて、現在のユーザの移動速度を取得する速度取得部をさらに備える、前記(4)に記載の情報処理装置。 (6) 前記情報処理装置は、 前記移動距離および歩数に基づいて前記ユーザの歩幅を算出する歩幅算出部と、 歩数計測部により計測された前記ユーザの歩数および移動時間に基づいて前記ユーザの歩行ピッチを算出するピッチ算出部と、 前記絶対測位部がONの間、前記算出した歩幅と前記算出した歩行ピッチとの対応関係を学習する学習部と、 をさらに備える、前記(1)に記載の情報処理装置。 (7) 前記歩数計測部は、加速度センサにより検出された加速度データに基づいて歩数を計測する、前記(6)に記載の情報処理装置。 (8) 前記学習部は、前記絶対測位部がOFFに制御される際、前記歩幅と歩行ピッチとの対応テーブルを学習結果として記憶部に記憶する、前記(6)または(7)に記載の情報処理装置。 (9) 前記情報処理装置は、 前記絶対測位部がOFFの間、前記ピッチ算出部により算出された現在の歩行ピッチと、前記記憶部の対応テーブルを参照して取得した当該歩行ピッチに対応する歩幅と、に基づいて、現在のユーザの移動速度を取得する速度取得部をさらに備える、前記(8)に記載の情報処理装置。 (10) 前記情報処理装置は、 前記絶対測位部がOFFの間、前記取得された移動速度と、ユーザの現在の歩行ピッチとに基づいて、移動距離を算出する自律距離算出部をさらに備える、前記(5)または(8)に記載の情報処理装置。 (11) 前記情報処理装置は、 前記ユーザの移動方向を取得する方向取得部と、 前記絶対測位部がOFFの間、前記取得された移動速度と、ユーザの現在の移動方向にと基づいて、前記ユーザの現在位置を算出する自律測位部と、 をさらに備える、前記(5)〜(8)のいずれか1項に記載の情報処理装置。 (12) 前記制御部は、前記絶対測位部をOFFに制御した後、ユーザの歩行ピッチが、前回学習した歩行ピッチから所定値以上変化した場合、前記絶対測位部をONに制御する、前記(2)〜(11)のいずれか1項に記載の情報処理装置。 (13) 前記所定距離は、前記絶対測位部の精度に応じて決定される、前記(1)〜(12)のいずれか1項に記載の情報処理装置。 (14) プロセッサが、 絶対測位部により測位されたユーザの絶対位置を用いて当該ユーザの移動距離を算出することと、 前記移動距離が所定距離に達した場合に前記絶対測位部をOFFに制御することと、 を含む、情報処理方法。 (15) コンピュータを、 絶対測位部により測位されたユーザの絶対位置を用いて当該ユーザの移動距離を算出する距離算出部と、 前記移動距離が所定距離に達した場合に前記絶対測位部をOFFに制御する制御部と、 として機能させるための、プログラム。

100,200,300 情報処理装置 101 絶対測位部 102 距離算出部 103 速度算出部 104 歩行ピッチ算出部 105 ON/OFF制御部 106 学習部 107、113 対応テーブル記憶部 108 速度取得部 109 自律距離算出部 110 歩数カウント部 111 歩幅算出部 112 学習部 114 速度取得部 115 方位取得部 116 自律測位部