JP3775779B2

JP3775779B2 - Walking navigation device and navigation system using the same

Info

Publication number: JP3775779B2
Application number: JP2000331210A
Authority: JP
Inventors: センウーイー; 健二間瀬
Original assignee: ATR Advanced Telecommunications Research Institute International
Current assignee: ATR Advanced Telecommunications Research Institute International
Priority date: 2000-10-30
Filing date: 2000-10-30
Publication date: 2006-05-17
Anticipated expiration: 2020-10-30
Also published as: JP2002139340A

Description

【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は歩行航行装置およびそれを用いたナビゲーションシステムに関し、特にたとえば屋内外を移動する人間の歩行航行を測定する、歩行航行装置およびそれを用いたナビゲーションシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のこの種の歩行航行装置の一例が、１９９６年１２月１０日に公開されたアメリカ特許第５，５８３，７７６号に開示されている。この従来技術のナビゲーションシステムでは、ＧＰＳ(Grobal Positioning System) を用いて、地上にいる人間の歩行航行を測定していた。また、アンテナ陰影や電波干渉により、ＧＰＳデータを正確に取得できない場合には、ＤＲ(Dead reckoning)ナビゲーションを用いて、つまり加速度センサおよび高度センサを用いて、人間の歩行航行を測定していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ＧＰＳを用いた場合には、屋内に存在する人間の位置等を検出することができないので、屋内におけるナビゲーションシステムには適用できないという問題があった。また、ＤＲナビゲーションを用いた場合には、人間の水平方向（２次元方向）の移動については正確に検出することができるが、高度センサの測定能力により、階段の昇降動作のような垂直方向の移動については正確に検出することができなかった。つまり、人間が１つ上の階や１つ下の階に移動したかどうかを判断するのが困難であった。つまり、歩行航行の測定精度が悪かった。
【０００４】
それゆえに、この発明の主たる目的は、測定精度を高くすることができる、歩行航行装置およびそれを用いたナビゲーションシステムを提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
第１の発明は、被験者に装着されてその被験者の水平歩行、上昇歩行および下降歩行のいずれか１つを判別する歩行航行装置であって、被験者の前進方向の加速度を検出する前進方向加速度計、被験者の上方向の加速度を検出する上方向加速度計、被験者が歩行するときにおける前進方向加速度計で検出された加速度と上方向加速度計で検出された加速度との交差相関関数を算出する算出手段、および算出手段によって算出された交差相関関数の第１ピーク値に基づいて少なくとも下降歩行か否かを判別する判別手段を備える、歩行航行装置である。
【０００６】
第２の発明は、第１の発明の歩行航行装置を用いて相対的位置情報を得るナビゲーションシステムであって、絶対位置情報を送信する送信手段を備え、歩行航行装置は、送信手段から送信される絶対位置情報を受信する受信手段、および受信手段によって受信された絶対位置情報に従って相対的位置情報を補正する補正手段を備える、ナビゲーションシステムである。
【０００７】
【作用】
第１の発明の歩行航行装置は、たとえば被験者の人体に装着され、歩行する被験者の前進方向および上方向の加速度を検出して、その被験者の歩行航行を測定する。つまり、前進方向加速度計によって前進方向の加速度が検出され、上方向加速度計によって上方向の加速度が検出される。交差相関算出手段は、それらの検出結果から交差相関関数を算出し、判別手段がその算出結果を用いて水平歩行、上昇歩行および下降歩行のいずれか１つを判別する。したがって、階段を昇降するような高低差が低い経路を被験者が歩いたことを容易に知ることができる。
【０００８】
具体的には、予め試験等により測定した水平歩行、上昇歩行および下降歩行のそれぞれの交差相関関数の特徴値を記憶しておき、その特徴値と被験者が歩行したときに得られる交差相関関数の特徴値とを比較することによって、３つの歩行行動のいずれであるかを特定することができる。
【０００９】
たとえば、交差相関曲線のピーク値を特徴値として記憶しておき、今回得られた交差相関関数のピーク値と比較するようにすれば、簡単に特定することができる。
【００１０】
また、予め試験等によって得られる交差相関曲線から下降歩行が水平歩行と上昇歩行とは簡単に区別できるため、交差相関関数に時間遅れを規定しておけば、その交差相関関数で得られた値が所定の条件を満たすとき、下降歩行に特定することができる。
【００１１】
第２の発明のナビゲーションシステムは、第１の発明の歩行航行装置を適用して相対的位置情報を取得する。このナビゲーションシステムは、絶対位置情報を送信する送信手段を備えている。一方、歩行航行装置は、そのような送信手段から送信される絶対位置情報を受信する受信手段が設けられている。補正手段は、受信手段によって絶対位置情報に従って相対的位置情報を補正することができる。つまり、歩行航行装置に経時的に蓄積される歩行距離や歩行方向の誤差を訂正することができる。したがって、適切なナビゲーションを実現することができる。
【００１２】
また、マップデータを記憶し、マップを可視表示すれば、被験者（ユーザ）はそのマップをたどって目的地に達することができる。さらに、ユーザの現在位置をマップ上に相対的に表示すれば、ユーザは現在位置を容易に知ることができる。また、スタート位置からユーザが歩いた経路（歩行航行）を地図上に表示するようにしておけば、展示会場やショッピングモールで見学していない展示物や店舗を簡単に見つけることもできる。
【００１３】
さらに、マップデータを送信手段から送信するようにすれば、記憶手段は送信されたマップデータを記憶（ダウンロード）することもできる。つまり、ユーザは記憶手段にマップデータを記憶しておかなくても、このような送信手段が設置された場所で適切なナビゲーションを受けることができる。
【００１４】
【発明の効果】
この発明によれば、被験者が階段のような高低差が小さい経路を歩いたことを容易に知ることができるので、測定精度を向上することができる。
【００１５】
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【００１６】
【実施例】
図１を参照して、この実施例の歩行航行装置１０は、コンピュータ１２を含み、コンピュータ１２にはセンシングモジュール（以下、この実施例において、「入力装置」という。）１４およびＣＲＴあるいはＬＣＤのような表示装置１６が接続される。
【００１７】
コンピュータ１２はＣＰＵ１８を含み、内部バス２０を介してハードディスク（ＨＤ）２２、ＲＡＭのようなメモリ２４およびカウンタＣ１〜Ｃ３のそれぞれに接続される。また、入力装置１４は、前進方向加速度計２６、上方向加速度計２８および３軸磁力計（ディジタルコンパスモジュール）３０を含む。
【００１８】
なお、図１では省略するが、前進方向加速度計２６、上方向加速度計２８および３軸磁力計３０のそれぞれは、インターフェイス、Ａ／Ｄ変換器および内部バス２０を介してＣＰＵ１８に接続される。
【００１９】
また、同様に図示は省略するが、上述した表示装置１６も、インターフェイス、ディスプレイドライバおよび内部バス２０を介してＣＰＵ１８に接続される。ただし、携帯電話機、ＰＨＳあるいはＰＤＡのような表示装置を有する携帯端末をコンピュータ１２に接続するような場合には、インターフェイスおよび内部バス２０を介してＣＰＵ１８に接続される。
【００２０】
たとえば、この歩行航行装置１０はユーザ（被験者）の人体に装着され、入力装置１４から入力される各種検出信号に基づいて、コンピュータ１２は被験者が歩行したときの歩行航行（歩行経路）を測定することができる。つまり、サンプリング毎の人物の絶対位置を測定することができる。
【００２１】
ここで、被験者の歩行行動についての解析は、信頼性のある歩行検出方法と特徴選択とを見つけることによって達成できる。また、平坦な地面や床などを歩行する水平歩行、階段を昇降する上昇歩行および下降歩行の３つの歩行行動を区別するための認識方法が必要である。
【００２２】
したがって、本願発明者等は試験により複数人の歩行データを取得し、それを解析した結果から経験的に得られた条件等を決定し、コンピュータ１２は、その条件等を用いて、被験者が歩行しているかどうかを判断するとともに、水平歩行、上昇歩行および下降歩行のいずれか１つを特定して、被験者の歩行航行を測定している。
【００２３】
具体的には、発明者等は、以下に示すような歩行航行装置１０を用いて試験を行った。まず、コンピュータ１２および表示装置１６としては、ノート型パソコン（インテルペンティアムII２６６ＭＨｚ) およびカードタイプのデータ獲得モジュールが用いられる。このデータ獲得モジュール（ナショナルインスツルメント社のＤＡＱＣカードＡＩ−１６Ｅ−４）は、１２ビット分解能の１６個のシングルエンディドのアナログ入力端と、８つのＩ／Ｏラインと、２つの２４ビットカウンタ／タイマとを有している。
【００２４】
また、入力装置１４としては、２軸加速度計（アナログデバイセス社のＡＤＸＬ２０２ＥＢ）およびディジタルコンパスモジュール（ハネウェル社のＨＭＲ−３０００）が用いられる。
【００２５】
ただし、入力装置１４は、前進方向の加速度、上方向の加速度および進行方向を正確に測定するため、被験者のウエスト（腰に相当する）部分に装着される。このような装着位置を選択した理由は、ウエストが人体の中心であると考えられるからである。
【００２６】
なお、図１では前進方向加速度計２６と上方向加速度計２８とが個別に設けられているように示したが、実験においては、それら２つ含む２軸加速度計が用いられる。
【００２７】
２軸加速度計は、被験者の前進方向の加速度および上方向の加速度を計測する。ただし、交流成分は、各サンプルデータから５０サンプルの平均値を減算することによって計算された後、秒オーダーで５Ｈｚのカットオフ周波数を有するエリプティックディジタルフィルタを用いて平滑化される。すなわち、直流成分が除去される。これは、使用する２軸加速度計（ＡＤＸ２０２ＥＢ）が重力のような静止加速度の影響を受け、入力装置１４の動きから抽出されるドリフト誤差が発生するのを防止するためである。このような処理が施されたデータは、５０Ｈｚのサンプリング周波数で、すなわち２０ミリ秒毎に読み取られる。
【００２８】
ただし、加速度計は進行方向と上下方向とが各計測器の軸と合うように装着することを理想とする。しかし、実際には、多少ずれたり、適用範囲を広げるために自由な向きの装着方法が望ましい。したがって、実際の装着状態で前後、左右あるいは上下に（階段を）歩行してもらい、それらの計測値から数１で示す変換係数行列Ｒを推定し、常に入力データを変換して処理することが可能となる。
【００２９】
【数１】

【００３０】
また、３軸磁力計３０は、ＲＳ−２３２シリアル通信チャネルを経由して、コンパス進行方向およびその３軸磁力計３０のローリング情報およびピッチ情報を出力する。これらの情報（データ）のうち、５０ミリ秒毎に読み出される進行方向データのみが利用される。
【００３１】
このような歩行航行装置１０は、たとえば初期動作モードおよび通常動作モードの２つの動作モードを有している。初期動作モードは、重要な歩行特徴、通常歩行速度や一歩の大きさ（歩幅）を見つける校正プロセスである。つまり、被験者が予め決定した領域中を通常速度で歩行するとき、歩行航行装置１０は後述する歩行検出および認識のそれぞれにおいて利用される特徴値（特徴ベクトル）を引き出し、歩行数カウントと予め分かっている距離とによって、平均した一歩の大きさを計算する。
【００３２】
また、通常動作モードでは、歩行航行装置１０は、増加する変位（変位の単位は一歩である。）を累積することによって、現在位置を予測または推測する。したがって、一歩が検出されると、歩行航行装置１０は変位の進行方向および右成分を先の（直前の）位置に加えることによって新しい（現在の）位置を計算する。
【００３３】
たとえば、被験者が平坦な（水平な）床を歩行したとき、前処理された２つの加速度（前進方向，上方向加速度）の典型的な曲線は、図２のように示される。この図２を解析することによって、歩幅を容易に見つけることができる。具体的には、歩行初期（時間（ｔ）＝６０〜８０ミリ秒）においては、人体の中心は下方向および前進方向に動き、一方の足が動き、動いている一方の足が床（地面）に接触するとき、上方向の加速度の正のピーク値が計測される。その接触後、他方の足が動くとき、人体は減速され一時的に直立する。これが、前進方向の加速度の負のピーク値によって現れている。
【００３４】
また、歩幅と歩行速度との関係を把握するために、９人の歩行データを計測した。各人は、同じ距離を３つの歩行速度すなわち低速、普通速度および高速で歩行する。この測定から、被験者が高速で歩くと、歩幅と歩数レート（歩数／秒）とが増大することが分かった。さらに、一般モデルを構築するために、通常速度での歩幅および歩数レートと、低速歩行および高速歩行での歩幅および歩数レートとの比を用いる。この関係は、図３のように示される。したがって、歩幅と歩数レートとの比の全体の平均は、数２で示される。
【００３５】
【数２】

【００３６】
また、図３から分かるように、その関係はほぼ直線である。したがって、１次または２次の多項式として簡単にモデル化することができる。ただし、この実施例（試験）においては、２次多項式モデルを用いる動的歩幅予測方法について説明する。
【００３７】
歩行検出は、スケールファクタによって直接距離を決定するのを許容する。そこで、リアルタイムに処理でき、かつ信頼性のある検出方法を考えた。数３で示される値が基本特徴ベクトルとして用いられる。
【００３８】
【数３】

【００３９】
この正のピーク値および負のピーク値の検出によって、一歩のプロセスを認識することができる。具体的には、特徴値を検出するために、ｘおよびｚの過去の２５サンプルを保持しているスライドウィンドウを用いる。従来のピーク検出アルゴリズムを用いると、歩行航行装置１０は、サンプリングタイム毎にピーク値を見つけようとする。４つのすべてのピーク値を見つけたとき、歩行航行装置１０は、新しいステップ（一歩）を判断するために、次の条件をテストする。
＜条件１＞
検出した４つのピーク値は最小閾値より大きくなければならない。すなわち、特徴ベクトルのｉ番目の要素ａｉ（ｔ）は所定の閾値より大きくなければならない。つまり、数４を満たす必要がある。
【００４０】
【数４】

【００４１】
ただし、図２で得られた結果から、この実施例では、１番目のピーク値の最小閾値，２番目のピーク値の最小閾値，３番目のピーク値の最小閾値および４番目のピーク値の最小閾値を−０．１６７，０．００３，−０．１および０．１６７のそれぞれに設定した。
＜条件２＞
直前の歩行検出からの時間は、或る最小時間（この実施例では、３．３３歩数／秒）より大きくなければならない。すなわち、最大歩数レートが制限される。
＜条件３＞
立ち歩きのような身体の他の動きによる誤検出を防止するために、数５で示される上方向の加速度の自己相関関数に基づく時間遅れｊ_zz,minの大きさは、閾値（この実施例では、５）より大きくなければならない。
【００４２】
【数５】

【００４３】
上述の条件１〜条件３が真であれば、歩行航行装置１０は、歩数カウントをインクリメントし、動的歩幅予測（通常動作モード）を行う。
【００４４】
なお、試験においては、被験者が歩行中に立ち止まったり、立ち歩きをしたりするようなことがないため、つまり被験者が常に歩行しているような場合には条件３は必要でないと考えられる。
【００４５】
また、現在の歩幅を予測するために、数６で示され、かつ図３の点線で示した関係から抽出した２次多項式モデルを用いる。
【００４６】
【数６】

【００４７】
ここで、現在の歩数レートは、上方向の加速度の自己相関関数を用いて計算される。この方法を用いることによって、歩行速度に基づいて歩幅が動的に予測または推定される。
【００４８】
また、このような歩行航行装置１０においては、階段の検出が相対位置誤差を補償するのに重要である。この認識方法は、数７で示すような特徴空間における所定の中心点ａ／ⁱ（ｔ₀）（／はベクトルを意味する。）と現在の特徴ベクトルとの距離の比較に基づいている。
【００４９】
【数７】

【００５０】
ここで、２重縦線記号はユークリッドノルムであり、インデックスｉ＝｛ｓ，ｎ，ｆ，ｕ，ｄ｝は、水平床上での低速，通常，高速，および階段の上昇，下降を表している。低速，通常，高速歩行は１つの行動、すなわち水平歩行と考えられるが、ここでは、認識性能を上げるために、それぞれを分離している。中心点ａ／ⁱ（ｔ０）は、校正モードでの通常歩行の平均特徴値および通常歩行についての各歩行特徴値の平均値とともに計算される。中心点の各要素は、数８に従って計算される。
【００５１】
【数８】

【００５２】
ただし、ｊ＝｛１，…，４｝、ｉ＝｛ｓ，ｆ，ｕ，ｄ｝である。
【００５３】
また、６人の歩行データからの平均の比の値を表１に示す。
【００５４】
【表１】

【００５５】
この単純な方法による性能を表１に示した６人の歩行データで評価してみると、水平歩行時は３５４歩であり、階段昇降時は７２歩であった。それぞれの場合の認識率は、９７．５％（水平歩行）、５５．６％（上昇歩行）および６９．４％（下降歩行）であった。つまり、水平歩行時と階段昇降時とを区別するために別の特徴を用いる必要がある。
【００５６】
図４を参照して、３つの行動（水平歩行、上昇歩行および下降歩行）についての一歩を検出した場合の前進方向の加速度および上方向の加速度間の典型的な交差相関曲線が示される。この図４から分かることは、下降歩行（down）の交差相関は水平歩行（nomal)および上昇歩行(up)とは、非常に簡単に区別できるということである。このことから、数９に示すような交差相関関数ｒ_xz（ｊ）上での時間遅れを規定することにした。
【００５７】
【数９】

【００５８】
さらに、数１０を満たす場合には、歩行航行装置１０は、現在の歩行を下降歩行として認識する。
【００５９】
【数１０】

【００６０】
これら２つの弁別方法（数９および数１０）の組み合わせを用いることによって、３つの行動の認識率は、９８．３％（水平歩行）、５６．９％（上昇歩行）および１００％（下降歩行）にそれぞれ上昇した。
【００６１】
このように、歩行航行装置１０は、歩数をカウントし、かつ進行方向を検出することによって、既知のスタート点からのトータル距離を予測する。つまり、スタート位置からの絶対位置を測定することができる。また、水平歩行が検出されたとき、歩行航行装置１０は、歩数レートｆ（ｋ）を用いて歩幅ｄ（ｔ）を決定し、次いで、数１１および数１２を用いて、この変位の前進方向および右成分をトータルの前進方向および右成分に加える。つまり、現在位置が更新される。
【００６２】
【数１１】

【００６３】
【数１２】

【００６４】
ただし、進行方向θ（ｔ）は、スタート時の進行方向を基準として、計算される。
【００６５】
また、昇降歩行（上昇歩行あるいは下降歩行）の場合には、歩行航行装置１０は、距離を累算することはせず、代わりに、歩数カウントだけで地図上のユーザ位置を更新する。たとえば、下降歩行が検出されると、歩行航行装置１０は、近くの階段の第１段目（最上段）にユーザ位置を設定することによって、誤差を補償する。
【００６６】
このように、昇降歩行の場合には、地図情報（マップデータ）を用いることにより、相対的な現在位置を更新することができる。
【００６７】
また、実際に種々の経路で実験を重ねることによって、性能を検証した。最初の試験では、被験者はトータル１３．２メートルの直線経路上を異なる歩行速度、「通常速度」、「高速」および「混合速度」で歩行する。表２は、真の指定位置（目的位置）からの全平均の前進方向誤差および右誤差を示している。
【００６８】
【表２】

【００６９】
この表２から分かるように、動的歩幅補正方法が妥当な性能をもたらしていると言える。
【００７０】
図５は、歩行航行装置１０とマップデータと調和を検証するために被験者が大きな部屋のまわりを歩行したときの試験結果（歩行航行）を示す。３回の計測における平均の前進方向および右誤差は、それぞれ、−０．４６メートルおよび−０．０３メートルであった。これは、非常に正確な回帰性能を示している。
【００７１】
また、図６に示すような階段を有する経路での試験を行った。相対位置計測は、この図６に示すような進行方向誤差に基づく誤差を持っていた。しかし、この誤差は、上述したように、マップデータから階段を検出することにより、相対的位置を補正することができる。
【００７２】
このような試験により得られた条件等を用いて、図１で示したＣＰＵ１８は、図７および図８に示すような処理を実行し、被験者の歩行航行を検出し、地図上の現在位置を更新している。つまり、ＨＤ２２のメモリエリア２２ａには、通常速度での歩幅、歩数レートおよび水平歩行および上昇歩行の特徴値（４つのピーク値）が予め記憶されており、これらを用いて処理を実行している。
【００７３】
図７に示すように、ＣＰＵ１８は処理を開始すると、まず、ステップＳ１で初期化を実行する。具体的には、種々の内部変数、たとえば前進方向の加速度および上方向の加速度についての種々のスライドウィンドウ、交差相関関数およびカウンタＣ１〜Ｃ３のカウント値を利用して、ワーキングエリア２４ａを用いて展開した地図上のスタート位置を取得する。また、通常速度での歩幅および歩数レートをデフォルト値として設定する。
【００７４】
続くステップＳ３では、前進方向加速度計２６、上方向加速度計２８および３軸磁力計３０から入力されるデータを読み込む。つまり、ＣＰＵ１２は、前進方向の加速度、上方向の加速度および現在の進行方向を取得する。そして、ステップＳ５では、上述したような前処理を実行する。つまり、各サンプリングデータから５０サンプルの平均を減算することにより、加速度の交流成分を計算する。ただし、エリプティックディジタルフィルタで平滑化することによって、直流成分が除去される。また、３軸磁力計３０から得られる進行方向データのみを取得する。ただし、３軸磁力計３０からの地磁気信号をディジタル的に処理することにより、人体変位に伴うノイズや他の磁気源からのノイズが除去される。
【００７５】
次にステップＳ７では、ＣＰＵ１８は、ステップＳ３で得た進行方向の加速度および上方向の加速度の交流成分をメモリエリア２４ａに記憶しておき、スライドウィンドウによって正のピーク値および負のピーク値を検出（サーチ）する。
【００７６】
なお、この方法は、アメリカ特許第５，５８３，７７６号に詳細に記載されている。
【００７７】
続くステップＳ９では、ピーク値を検出したかどうかを判断する。ステップＳ９で“ＮＯ”であれば、つまりピーク値を検出しなければ、被験者が歩行を開始していないと判断し、そのままステップＳ３に戻る。一方、ステップＳ９で“ＹＥＳ”であれば、つまりピーク値を検出すれば、ステップＳ１１で４つのピーク値を検出したかどうかを判断する。
【００７８】
なお、ピーク値を検出した場合には、４つのピーク値が見つかるまで、検出したピーク値をメモリ２４のメモリエリア（図示せず）に記憶する。これが、数３でいう、「特徴ベクトル」である。
【００７９】
ステップＳ１１で“ＮＯ”であれば、つまり４つのピーク値を検出しなければ、誤検出であると判断して、そのままステップＳ３に戻る。一方、ステップＳ１１で“ＹＥＳ”であれば、つまり４つのピーク値を検出すれば、一歩を検出したと判断して、ステップＳ１３で歩行かどうかを判断する。つまり、数２を用いて計算した特徴値、現在の歩数レートおよび数３を用いて計算した上方向の加速度の自己相関関数の最小時間遅れが条件１〜３を満たすかどうかを判断する。
【００８０】
ステップＳ１３で“ＮＯ”であれば、つまり条件１〜３の内一つでも満たさなければ、歩行でないと判断し、そのままステップＳ３に戻る。一方、ステップＳ１３で“ＹＥＳ”であれば、つまり条件１〜３をすべて満たせば、歩行であると判断し、図８に示すステップＳ１５で前進方向の加速度および上方向の加速度の交差相関関数を数９に従って計算する。
【００８１】
続いて、ステップＳ１７では、数９で得られた結果から負のピーク値（最小ピーク値）および正のピーク値（最大ピーク値）を検出（取得）する。そして、ステップＳ１９で数１０に従って下降歩行かどうかを判断する。ステップＳ１９で“ＮＯ”であれば、つまり数１０の条件を満たさない場合には、下降歩行でないと判断し、ステップＳ２１で予めＨＤ２２のメモリエリア２２ａに記録しておいた上昇歩行の特徴値（４つのピーク値）および水平歩行の特徴値のそれぞれと今回得られた特徴値とを比較する。
【００８２】
そして、ステップＳ２３で近似する歩行行動を検出する。つまり、比較した結果、特徴値が一致または近似する歩行行動（水平歩行あるいは上昇歩行）を検出する。続くステップＳ２５では、水平歩行かどうかを判断する。ステップＳ２５で“ＹＥＳ”であれば、つまり水平歩行であれば、ステップＳ２７でカウンタＣ１をインクリメントしてからステップＳ２９に進む。ステップＳ２９では、現在位置を更新してからステップＳ３に戻る。つまり、前回の（直前の）位置情報にステップＳ５で得られた進行方向に向けて歩数レートから算出した歩幅を加算する。
【００８３】
このように、現在位置を更新すると、ＣＰＵ１８は、スタート位置から現在位置（絶対位置）までの経路を表示装置１６に表示する。つまり、被験者の経路がリアルタイムで更新される。
【００８４】
一方、ステップＳ２５で“ＮＯ”であれば、つまり上昇歩行であれば、ステップＳ３３でカウンタＣ２をインクリメントしてから、ステップＳ３に戻る。
【００８５】
また、ステップＳ１９において“ＹＥＳ”であれば、つまり数１０の条件を満たす場合には、下降歩行であると判断し、ステップＳ３１でカウンタＣ３をインクリメントしてからステップＳ３に戻る。
【００８６】
なお、上昇歩行および下降歩行の場合には、現在位置を更新しないようにしたが、マップデータを用いて相対位置を表示する場合には、マップデータから最も近い場所にある階段を検出し、その階段の最下段あるいは最上段に現在位置を更新することができる。
【００８７】
この実施例によれば、予め取得した特徴値を用いて水平歩行、上昇歩行および下降歩行の１つを容易に特定することができるので、階段の昇降のような高低差の低い経路を被験者が歩いた場合であっても正確に歩行航行を測定することができる。すなわち、測定精度が高い。
【００８８】
なお、この実施例では、所定の条件すなわち数１０を満たすかどうかで下降歩行を判別するようにしたが、水平歩行および上昇歩行を判別する場合と同様に、下降歩行の特徴値を比較するようにしてもよい。
【００８９】
図９に示す他の実施例のナビゲーションシステム（以下、単に「システム」という。）４０は、図１実施例で示した歩行航行装置１０を適用したものである。
【００９０】
なお、歩行航行装置１０は、図１実施例とほぼ同様であるため、重複した説明は省略する。
【００９１】
このシステム４０では、歩行航行装置１０の入力装置１４内に赤外線信号受信装置３２が設けられ、その赤外線信号受信装置３２に赤外線信号を送信する赤外線信号送信装置３４が歩行航行装置１０と隔離されて設けられる。
【００９２】
赤外線信号送信装置３４は、予め記憶されている正確な位置情報（絶対位置情報）を赤外線信号で送信し、その赤外線信号が赤外線信号受信装置３２で受信される。つまり、ＣＰＵ１８は赤外線信号受信装置３２から絶対位置情報を受け取る。
【００９３】
また、ＨＤ２２に設けられたメモリエリア２２ｂには地図情報（マップデータ）が記憶される。このマップデータは、ＣＰＵ１８の指示に従って、メモリ２４に設けられたワーキングエリア２４ｂに展開され、表示装置１６に出力される。したがって、地図が表示装置１６の画面に表示される。
【００９４】
たとえば、この地図上に被験者（ユーザ）が歩行した経路すなわち歩行航行装置１０で測定した歩行航行を表示することにより、相対的な現在位置（相対的位置）をユーザに提示し、適切にユーザをナビゲーションすることができる。
【００９５】
また、ＣＰＵ１８は、赤外線信号送信装置３４から取得した絶対位置情報と現在位置とにずれがある場合には、その絶対位置情報に従って地図上での相対的位置（情報）を補正することができる。
【００９６】
たとえば、システム４０は、展示会場やショッピングモールのような特定の場所（屋内）あるいは地域に適用され、現在位置からマップデータ上の展示物やショップ（店舗）を特定し、その展示物に関する情報や店舗に関する情報を文字や音声でナビゲーションすることができる。
【００９７】
ただし、情報を文字で表示する場合には、表示装置１６の地図上に上書きすればよいが、情報を音声で出力する場合には、音声出力のためのデータおよび装置が別途必要である。
【００９８】
なお、表示装置１６に換えて携帯電話機やＰＨＳなどの携帯端末を接続した場合には、通話に使用されるスピーカ等を使用することができる。
【００９９】
また、ユーザが歩いた経路を記憶することにより、最短時間で展示会場やショッピングモールを回れるようにナビゲーションしたり、まだ見ていない展示物や店舗をナビゲーションしたりすることもできる。
【０１００】
さらに、複数のエリア（領域）に区切られた１つの階（フロア）を用いているような展示会場では、各領域の出入り口近傍に赤外線信号送信装置３４を設けておき、歩行航行装置１０を装着したユーザが各領域を出入りする度に現在位置を補正することができる。これは、ショッピングモールを複数の領域（店舗）に分けた場合についても同様のことが言える。
【０１０１】
なお、ＣＰＵ１８はＨＤ２２のメモリエリア２２ｂに記憶されたマップデータはフロア全体（またはショッピングモール全体）を含む１つのデータであってもよく、各領域に分けられた複数のデータであってもよい。ただし、複数のマップデータの場合には、現在位置を参照して、適宜マップデータを更新する必要がある。
【０１０２】
また、ユーザが各領域に入る時に、赤外線信号送信装置３４が絶対位置情報とともに各領域に対応するマップデータを送信し、ＨＤ２２のメモリエリア２２ｂに記憶（ダウンロード）するようにしてもよい。
【０１０３】
さらに、複数のフロアを有する展示会場や百貨店のような建物内をナビゲーションする場合には、フロア毎のマップデータをＨＤ２２ｂに記憶しておき、階段の昇降を確認したときに、現在のフロアのマップデータに更新すればよい。この場合には、たとえば階段の最上段あるいは最下段近傍に赤外線信号送信装置３４を設けておき、マップデータをダウンロードできるようにしておけばよい。
【０１０４】
さらにまた、図１実施例で示したように、歩行航行装置１０の精度は高いため、すべての領域に赤外線信号送信装置３４を設置する必要はないと考えられる。たとえば、２〜３領域おきに設置するようにすればよい。すなわち、安価なシステム４０を提供することができる。
【０１０５】
他の実施例によれば、赤外線信号送信装置から正確な位置情報を送信するので、その位置情報に基づいて測定誤差（相対誤差）を補正することができる。したがって、正確なナビゲーションを実行することができる。
【０１０６】
また、赤外線信号送信装置がマップデータを送信する場合には、赤外線信号送信装置が設置されている場所にユーザが出向いたとき、その場所のマップデータを取得してナビゲーションを受けることができるので、操作性を向上することができる。
【０１０７】
なお、他の実施例では、正確な位置情報を送受信するため、いわゆるビーコンシステムを用いるようにしたが、位置情報は電波等で送受信するようにしてもよい。つまり、赤外線信号受信装置および赤外線信号送信装置を用いたシステムに限定されることはない。
【０１０８】
また、他の実施例では、図１実施例の歩行航行装置をナビゲーションシステムに利用した場合についてのみ示したが、歩行するユーザ（被験者）の絶対位置あるいはスタート位置から絶対位置（現在位置）までの経路（歩行航行）を用いるようなアプリケーションを組み込んだ他の装置あるいはシステムなどにも適用できることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の歩行航行装置の構成の一例を図解図である。
【図２】被験者が水平歩行したときの前進方向の加速度および上方向の加速度の変化を示すグラフである。
【図３】歩幅と歩行速度との関係を示すグラフである。
【図４】水平歩行、上昇歩行および下降歩行の交差相関曲線を示すグラフである。
【図５】図１実施例の歩行航行装置を用いて検証実験した場合の地図および被験者の歩行経路の一例を示す図解図である。
【図６】図１実施例の歩行航行装置を用いて検証実験した場合の地図および被験者の歩行経路の他の一例を示す図解図である。
【図７】図１実施例に示すＣＰＵの歩行航行測定処理の一部を示すフロー図である。
【図８】図１実施例に示すＣＰＵの歩行航行測定処理の他の一部を示すフロー図である。
【図９】図１実施例に示す歩行航行装置を用いたナビゲーションシステムを示す図解図である。
【符号の説明】
１０ …歩行航行装置
１２ …コンピュータ
１４ …入力装置
１６ …表示装置
１８ …ＣＰＵ
２２ …ＨＤ
２４ …メモリ
２６ …前進方向加速度計
２８ …上方向加速度計
３０ …３軸磁力計
３２ …赤外線信号受信装置
３４ …赤外線信号送信装置
４０ …ナビゲーションシステム[0001]
[Industrial application fields]
The present invention relates to a walking navigation apparatus and a navigation system using the same, and more particularly to a walking navigation apparatus and a navigation system using the same for measuring walking navigation of a human moving indoors and outdoors.
[0002]
[Prior art]
An example of a conventional walking navigation device of this type is disclosed in US Pat. No. 5,583,776, published on Dec. 10, 1996. In this conventional navigation system, GPS (Grobal Positioning System) is used to measure the walking movement of a person on the ground. Further, when GPS data cannot be acquired accurately due to antenna shadows or radio wave interference, human walking navigation is measured using DR (Dead reckoning) navigation, that is, using an acceleration sensor and an altitude sensor.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
When GPS is used, there is a problem that it cannot be applied to an indoor navigation system because the position of a person existing indoors cannot be detected. In addition, when using the DR navigation, it is possible to accurately detect the movement of the human in the horizontal direction (two-dimensional direction). The movement could not be detected accurately. That is, it has been difficult to determine whether a person has moved up one floor or one floor down. That is, the measurement accuracy of walking navigation was poor.
[0004]
Therefore, a main object of the present invention is to provide a walking navigation apparatus and a navigation system using the same that can increase measurement accuracy.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
The first invention is Attached to the subject A walking navigation device that discriminates one of horizontal walking, ascending walking, and descending walking of a subject, a forward direction accelerometer that detects acceleration in the forward direction of the subject, and an upward direction that detects upward acceleration of the subject Accelerometer, When the subject walks Forward accelerometer Between the acceleration detected by the sensor and the acceleration detected by the upward accelerometer A walking navigation apparatus comprising: a calculating unit that calculates a cross-correlation function; and a determination unit that determines at least whether or not the user is walking down based on a first peak value of the cross-correlation function calculated by the calculating unit.
[0006]
A second invention is a navigation system for obtaining relative position information using the walking navigation apparatus of the first invention, comprising a transmission means for transmitting absolute position information, and the walking navigation apparatus is transmitted from the transmission means. A navigation system comprising: receiving means for receiving absolute position information; and correcting means for correcting relative position information in accordance with the absolute position information received by the receiving means.
[0007]
[Action]
The walking navigation device of the first invention is mounted on the human body of the subject, for example, and detects the acceleration in the forward direction and the upward direction of the walking subject, and measures the walking navigation of the subject. That is, the forward acceleration is detected by the forward accelerometer, and the upward acceleration is detected by the upward accelerometer. The cross-correlation calculating means calculates a cross-correlation function from these detection results, and the determining means determines any one of horizontal walking, ascending walking and descending walking using the calculation result. Therefore, it is possible to easily know that the subject has walked a route that has a low elevation difference such as going up and down stairs.
[0008]
Specifically, feature values of the cross-correlation functions of horizontal walking, ascending walking, and descending walking measured in advance by a test or the like are stored, and the feature values and the cross-correlation function obtained when the subject walks are stored. By comparing with the feature value, it can be specified which of the three walking behaviors.
[0009]
For example, if the peak value of the cross correlation curve is stored as a feature value and compared with the peak value of the cross correlation function obtained this time, it can be easily specified.
[0010]
In addition, from the cross-correlation curve obtained by testing in advance, it is possible to easily distinguish horizontal walking and ascending walking from descending walking. Can be specified as walking down when the predetermined condition is satisfied.
[0011]
The navigation system of the second invention acquires relative position information by applying the walking navigation apparatus of the first invention. This navigation system includes transmission means for transmitting absolute position information. On the other hand, the walking navigation apparatus is provided with receiving means for receiving absolute position information transmitted from such transmitting means. The correcting means can correct the relative position information according to the absolute position information by the receiving means. That is, errors in walking distance and walking direction accumulated over time in the walking navigation device can be corrected. Therefore, appropriate navigation can be realized.
[0012]
Moreover, if map data is memorize | stored and a map is displayed visually, a test subject (user) can reach the destination by following the map. Furthermore, if the current position of the user is displayed relatively on the map, the user can easily know the current position. Also, if the route (walking navigation) that the user walks from the start position is displayed on the map, it is possible to easily find exhibits and stores that are not visited in the exhibition hall or shopping mall.
[0013]
Furthermore, if the map data is transmitted from the transmission means, the storage means can also store (download) the transmitted map data. That is, even if the user does not store the map data in the storage unit, the user can receive appropriate navigation at the place where such a transmission unit is installed.
[0014]
【The invention's effect】
According to the present invention, it is possible to easily know that the subject has walked a route having a small height difference such as a staircase, so that the measurement accuracy can be improved.
[0015]
The above object, other objects, features and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description of embodiments with reference to the drawings.
[0016]
【Example】
Referring to FIG. 1, a walking navigation apparatus 10 of this embodiment includes a computer 12, which includes a sensing module (hereinafter referred to as "input device") 14 and a CRT or LCD. A display device 16 is connected.
[0017]
The computer 12 includes a CPU 18 and is connected via an internal bus 20 to a hard disk (HD) 22, a memory 24 such as a RAM, and counters C1 to C3. The input device 14 includes a forward direction accelerometer 26, an upward direction accelerometer 28, and a three-axis magnetometer (digital compass module) 30.
[0018]
Although not shown in FIG. 1, each of the forward direction accelerometer 26, the upward direction accelerometer 28, and the triaxial magnetometer 30 is connected to the CPU 18 via an interface, an A / D converter, and the internal bus 20.
[0019]
Similarly, although not shown, the display device 16 described above is also connected to the CPU 18 via an interface, a display driver, and the internal bus 20. However, when a mobile terminal having a display device such as a mobile phone, PHS or PDA is connected to the computer 12, it is connected to the CPU 18 via the interface and the internal bus 20.
[0020]
For example, the walking navigation device 10 is attached to the human body of the user (subject), and the computer 12 measures walking navigation (walking route) when the subject walks based on various detection signals input from the input device 14. be able to. That is, the absolute position of the person for each sampling can be measured.
[0021]
Here, the analysis of the walking behavior of the subject can be achieved by finding a reliable walking detection method and feature selection. In addition, a recognition method is required for distinguishing three walking behaviors: horizontal walking on a flat ground or floor, ascending walking up and down stairs, and descending walking.
[0022]
Therefore, the inventors of the present application obtain the walking data of a plurality of persons by a test, determine conditions obtained empirically from the result of analysis, and the computer 12 uses the conditions to determine whether the subject walks. In addition, it is determined whether or not the person is walking, and any one of horizontal walking, ascending walking and descending walking is specified, and the walking of the subject is measured.
[0023]
Specifically, the inventors conducted a test using a walking navigation apparatus 10 as shown below. First, as the computer 12 and the display device 16, a notebook personal computer (Intel Pentium II 266 MHz) and a card type data acquisition module are used. This data acquisition module (National Instruments DAQC Card AI-16E-4) has 16 single-ended analog inputs with 12-bit resolution, 8 I / O lines, and 2 24-bit counters. / Timer.
[0024]
As the input device 14, a biaxial accelerometer (ADXL202EB from Analog Devices) and a digital compass module (HMR-3000 from Honeywell) are used.
[0025]
However, the input device 14 is worn on the waist (corresponding to the waist) of the subject in order to accurately measure the acceleration in the forward direction, the acceleration in the upward direction, and the traveling direction. The reason for selecting such a mounting position is that the waist is considered to be the center of the human body.
[0026]
In FIG. 1, the forward direction accelerometer 26 and the upward direction accelerometer 28 are shown as being provided separately, but in the experiment, a biaxial accelerometer including two of them is used.
[0027]
The biaxial accelerometer measures the acceleration in the forward direction and the acceleration in the upward direction of the subject. However, the AC component is calculated by subtracting the average value of 50 samples from each sample data, and then smoothed using an elliptic digital filter having a cutoff frequency of 5 Hz in second order. That is, the direct current component is removed. This is to prevent the drift error extracted from the movement of the input device 14 from occurring due to the influence of the stationary acceleration such as gravity on the two-axis accelerometer (ADX202EB) to be used. Data subjected to such processing is read at a sampling frequency of 50 Hz, that is, every 20 milliseconds.
[0028]
However, it is ideal to mount the accelerometer so that the traveling direction and the vertical direction are aligned with the axis of each measuring instrument. However, in practice, a mounting method with a free orientation is desirable in order to slightly deviate or widen the application range. Therefore, it is possible to walk in the actual wearing state back and forth, left and right or up and down (steps), estimate the conversion coefficient matrix R shown in Equation 1 from those measured values, and always convert input data and process it. It becomes possible.
[0029]
[Expression 1]

[0030]
Further, the triaxial magnetometer 30 outputs the compass traveling direction and rolling information and pitch information of the triaxial magnetometer 30 via the RS-232 serial communication channel. Of these pieces of information (data), only traveling direction data read out every 50 milliseconds is used.
[0031]
Such a walking navigation apparatus 10 has two operation modes, for example, an initial operation mode and a normal operation mode. The initial mode of operation is a calibration process that finds important walking features, normal walking speed and step size (step length). That is, when the subject walks at a normal speed in an area determined in advance, the walking navigation apparatus 10 extracts a feature value (feature vector) used in each of walking detection and recognition described later, and knows in advance that the number of walks is counted. The average step size is calculated according to the distance.
[0032]
In the normal operation mode, the walking navigation apparatus 10 predicts or estimates the current position by accumulating increasing displacement (the unit of displacement is one step). Accordingly, when a step is detected, the walking navigation apparatus 10 calculates a new (current) position by adding the direction of travel of the displacement and the right component to the previous (previous) position.
[0033]
For example, when a subject walks on a flat (horizontal) floor, a typical curve of two preprocessed accelerations (forward and upward accelerations) is shown in FIG. By analyzing FIG. 2, the stride can be easily found. Specifically, in the initial stage of walking (time (t) = 60 to 80 milliseconds), the center of the human body moves downward and forward, one foot moves, and one moving foot moves to the floor (ground ), The positive peak value of the upward acceleration is measured. After the contact, when the other leg moves, the human body is decelerated and temporarily upright. This is manifested by a negative peak value of acceleration in the forward direction.
[0034]
In addition, in order to grasp the relationship between the stride and the walking speed, the walking data of nine people was measured. Each person walks the same distance at three walking speeds: low speed, normal speed and high speed. From this measurement, it was found that as the subject walked at a high speed, the stride and the step rate (steps / second) increased. Further, in order to construct a general model, the ratio of the stride and step rate at normal speed to the stride and step rate at low speed walking and high speed walking is used. This relationship is shown in FIG. Therefore, the overall average of the ratio between the step length and the step number rate is expressed by Equation 2.
[0035]
[Expression 2]

[0036]
As can be seen from FIG. 3, the relationship is substantially a straight line. Therefore, it can be easily modeled as a first-order or second-order polynomial. However, in this embodiment (test), a dynamic stride prediction method using a second order polynomial model will be described.
[0037]
Gait detection allows the distance to be determined directly by the scale factor. Therefore, we considered a reliable detection method that can be processed in real time. The value expressed by Equation 3 is used as the basic feature vector.
[0038]
[Equation 3]

[0039]
By detecting the positive peak value and the negative peak value, a one-step process can be recognized. Specifically, in order to detect the feature value, a sliding window holding the past 25 samples of x and z is used. If the conventional peak detection algorithm is used, the walking navigation apparatus 10 tries to find a peak value for every sampling time. When all four peak values are found, the walking navigation device 10 tests the following conditions to determine a new step (one step).
<Condition 1>
The four detected peak values must be greater than the minimum threshold. That is, the i-th element ai (t) of the feature vector must be larger than a predetermined threshold. That is, it is necessary to satisfy Equation 4.
[0040]
[Expression 4]

[0041]
However, from the results obtained in FIG. 2, in this embodiment, the minimum threshold of the first peak value, the minimum threshold of the second peak value, the minimum threshold of the third peak value, and the minimum of the fourth peak value are obtained. The threshold values were set to -0.167, 0.003, -0.1 and 0.167, respectively.
<Condition 2>
The time since the last walking detection must be greater than some minimum time (3.33 steps / second in this example). That is, the maximum step rate is limited.
<Condition 3>
In order to prevent false detection due to other movements of the body such as standing and walking, a time delay j based on the autocorrelation function of the upward acceleration expressed by Equation 5 _{zz, min} Must be greater than a threshold (5 in this example).
[0042]
[Equation 5]

[0043]
If the above conditions 1 to 3 are true, the walking navigation apparatus 10 increments the step count and performs dynamic stride prediction (normal operation mode).
[0044]
In the test, it is considered that Condition 3 is not necessary when the subject does not stop or walk while walking, that is, when the subject is always walking.
[0045]
Further, in order to predict the current stride, a second-order polynomial model extracted from the relationship expressed by Equation 6 and indicated by the dotted line in FIG. 3 is used.
[0046]
[Formula 6]

[0047]
Here, the current step rate is calculated using the autocorrelation function of the upward acceleration. By using this method, the stride is dynamically predicted or estimated based on the walking speed.
[0048]
Further, in such a walking navigation apparatus 10, detection of stairs is important for compensating for a relative position error. This recognition method uses a predetermined center point a / in the feature space as shown in Equation 7. ⁱ (T ₀ ) (/ Means a vector) and a comparison of the distance between the current feature vector.
[0049]
[Expression 7]

[0050]
Here, the double vertical line symbol is the Euclidean norm, and the index i = {s, n, f, u, d} represents the low speed, the normal speed, the high speed, and the stairs up and down on the horizontal floor. . Low-speed, normal, and high-speed walking can be considered as one action, that is, horizontal walking, but here each is separated in order to improve recognition performance. Center point a / ⁱ (T0) is calculated together with the average feature value of normal walking in the calibration mode and the average value of each walking feature value for normal walking. Each element of the center point is calculated according to Equation 8.
[0051]
[Equation 8]

[0052]
However, j = {1,..., 4} and i = {s, f, u, d}.
[0053]
Table 1 shows the average ratio values from the walking data of six people.
[0054]
[Table 1]

[0055]
When the performance of this simple method was evaluated using the walking data of six people shown in Table 1, it was 354 steps during horizontal walking and 72 steps when climbing up and down the stairs. The recognition rates in each case were 97.5% (horizontal walking), 55.6% (up walking) and 69.4% (down walking). In other words, it is necessary to use another feature to distinguish between horizontal walking and stair climbing.
[0056]
Referring to FIG. 4, a typical cross correlation curve between acceleration in the forward direction and acceleration in the upward direction when one step is detected for three actions (horizontal walking, ascending walking and descending walking) is shown. It can be seen from FIG. 4 that the cross-correlation of down walking (down) can be distinguished very easily from horizontal walking (nomal) and ascending walking (up). From this, the cross-correlation function r as shown in Equation 9 _xz (J) It was decided to specify the time delay above.
[0057]
[Equation 9]

[0058]
Furthermore, when satisfy | filling several 10, the walking navigation apparatus 10 recognizes the present walk as a descending walk.
[0059]
[Expression 10]

[0060]
By using a combination of these two discrimination methods (Equation 9 and Equation 10), the recognition rates of the three actions are 98.3% (horizontal walking), 56.9% (upward walking) and 100% (downward walking). ) Respectively.
[0061]
Thus, the walking navigation apparatus 10 predicts the total distance from the known start point by counting the number of steps and detecting the traveling direction. That is, the absolute position from the start position can be measured. When a horizontal walk is detected, the walking navigation apparatus 10 determines the stride d (t) using the step rate f (k), and then uses the formulas 11 and 12 to advance the direction of this displacement. And add the right component to the total forward direction and the right component. That is, the current position is updated.
[0062]
[Expression 11]

[0063]
[Expression 12]

[0064]
However, the traveling direction θ (t) is calculated on the basis of the traveling direction at the start.
[0065]
In the case of walking up and down (ascending walking or descending walking), the walking navigation apparatus 10 does not accumulate the distance, but instead updates the user position on the map only by counting the number of steps. For example, when descent walking is detected, the walking navigation apparatus 10 compensates for the error by setting the user position at the first stage (uppermost stage) of the nearby stairs.
[0066]
Thus, in the case of walking up and down, the relative current position can be updated by using map information (map data).
[0067]
In addition, performance was verified by actually conducting experiments on various routes. In the first test, the subject walks at different walking speeds, “normal speed”, “high speed” and “mixed speed” on a total 13.2 meter straight path. Table 2 shows the total average forward direction error and right error from the true designated position (target position).
[0068]
[Table 2]

[0069]
As can be seen from Table 2, it can be said that the dynamic stride correction method provides reasonable performance.
[0070]
FIG. 5 shows a test result (walking navigation) when a subject walks around a large room in order to verify harmony with the walking navigation apparatus 10 and map data. The average forward direction and right error in three measurements were -0.46 meters and -0.03 meters, respectively. This indicates a very accurate regression performance.
[0071]
Moreover, the test in the path | route which has a staircase as shown in FIG. 6 was done. The relative position measurement has an error based on the traveling direction error as shown in FIG. However, as described above, the relative position of this error can be corrected by detecting the stairs from the map data.
[0072]
Using the conditions obtained by such a test, the CPU 18 shown in FIG. 1 executes the processing shown in FIGS. 7 and 8, detects the subject's walking, and determines the current position on the map. It has been updated. That is, in the memory area 22a of the HD 22, the stride at the normal speed, the step rate, and the characteristic values (four peak values) of horizontal walking and ascending walking are stored in advance, and processing is executed using these. .
[0073]
As shown in FIG. 7, when the CPU 18 starts processing, first, initialization is executed in step S1. Specifically, using the various internal variables, for example, various sliding windows for the acceleration in the forward direction and the acceleration in the upward direction, the cross correlation function, and the count values of the counters C1 to C3, the development is performed using the working area 24a. Get the starting position on the map. Further, the stride and the step rate at the normal speed are set as default values.
[0074]
In the subsequent step S3, data input from the forward direction accelerometer 26, the upward direction accelerometer 28, and the triaxial magnetometer 30 are read. That is, the CPU 12 acquires the acceleration in the forward direction, the acceleration in the upward direction, and the current traveling direction. In step S5, the preprocessing as described above is executed. That is, the AC component of acceleration is calculated by subtracting the average of 50 samples from each sampling data. However, the DC component is removed by smoothing with an elliptic digital filter. Further, only the traveling direction data obtained from the triaxial magnetometer 30 is acquired. However, by processing the geomagnetic signal from the three-axis magnetometer 30 digitally, noise accompanying human body displacement and noise from other magnetic sources are removed.
[0075]
Next, in step S7, the CPU 18 stores the AC component of the acceleration in the traveling direction and the acceleration in the upward direction obtained in step S3 in the memory area 24a, and detects the positive peak value and the negative peak value by the sliding window. (Search).
[0076]
This method is described in detail in US Pat. No. 5,583,776.
[0077]
In a succeeding step S9, it is determined whether or not a peak value is detected. If “NO” in the step S9, that is, if the peak value is not detected, it is determined that the subject has not started walking, and the process returns to the step S3 as it is. On the other hand, if “YES” in the step S9, that is, if a peak value is detected, it is determined whether or not four peak values are detected in a step S11.
[0078]
When the peak value is detected, the detected peak value is stored in a memory area (not shown) of the memory 24 until four peak values are found. This is the “feature vector” in Equation 3.
[0079]
If “NO” in the step S11, that is, if the four peak values are not detected, it is determined that the detection is erroneous, and the process returns to the step S3 as it is. On the other hand, if “YES” in the step S11, that is, if four peak values are detected, it is determined that one step has been detected, and it is determined whether or not it is a walking in a step S13. That is, it is determined whether or not the feature value calculated using Equation 2, the current step rate, and the minimum time delay of the autocorrelation function of the upward acceleration calculated using Equation 3 satisfy Conditions 1-3.
[0080]
If “NO” in the step S13, that is, if any one of the conditions 1 to 3 is not satisfied, it is determined that the walking is not performed, and the process returns to the step S3 as it is. On the other hand, if “YES” in the step S13, that is, if all the conditions 1 to 3 are satisfied, it is determined that the vehicle is walking, and a cross-correlation function of the acceleration in the forward direction and the acceleration in the upward direction is calculated in a step S15 shown in FIG. Calculate according to Equation 9.
[0081]
Subsequently, in step S17, a negative peak value (minimum peak value) and a positive peak value (maximum peak value) are detected (acquired) from the result obtained in Equation 9. Then, in step S19, it is determined whether or not the walking is a downward walk according to Equation 10. If “NO” in the step S19, that is, if the condition of the number 10 is not satisfied, it is determined that the walking is not a descending walking, and the ascending walking feature value (recorded in the memory area 22a of the HD 22 in advance in a step S21) The feature values obtained this time are compared with the feature values of the four peak values) and the horizontal walking.
[0082]
And the walking action approximated by step S23 is detected. That is, as a result of the comparison, walking behavior (horizontal walking or ascending walking) whose feature values match or approximate is detected. In a succeeding step S25, it is determined whether or not the walking is horizontal. If “YES” in the step S25, that is, if it is horizontal walking, the counter C1 is incremented in a step S27, and then the process proceeds to the step S29. In step S29, the current position is updated, and then the process returns to step S3. That is, the stride calculated from the step rate is added to the previous (immediately) position information in the traveling direction obtained in step S5.
[0083]
As described above, when the current position is updated, the CPU 18 displays a route from the start position to the current position (absolute position) on the display device 16. That is, the route of the subject is updated in real time.
[0084]
On the other hand, if “NO” in the step S25, that is, if walking is ascending, the counter C2 is incremented in a step S33, and then the process returns to the step S3.
[0085]
If “YES” in the step S19, that is, if the condition of Equation 10 is satisfied, it is determined that the walking is a downward walking, the counter C3 is incremented in a step S31, and then the process returns to the step S3.
[0086]
In the case of walking up and down, the current position is not updated. However, when displaying the relative position using map data, the nearest staircase is detected from the map data. The current position can be updated at the bottom or top of the stairs.
[0087]
According to this embodiment, since one of horizontal walking, ascending walking, and descending walking can be easily specified by using feature values acquired in advance, the subject can take a route with a low height difference such as up and down stairs. Even when walking, walking navigation can be accurately measured. That is, the measurement accuracy is high.
[0088]
In this embodiment, the descending walking is discriminated based on whether or not a predetermined condition, that is, Equation 10, is satisfied. However, as in the case of discriminating the horizontal walking and the ascending walking, the feature values of the descending walking are compared. It may be.
[0089]
A navigation system (hereinafter simply referred to as “system”) 40 of another embodiment shown in FIG. 9 is one in which the walking navigation apparatus 10 shown in the embodiment of FIG. 1 is applied.
[0090]
In addition, since the walking navigation apparatus 10 is substantially the same as the embodiment in FIG. 1, repeated description is omitted.
[0091]
In this system 40, an infrared signal receiving device 32 is provided in the input device 14 of the walking navigation device 10, and an infrared signal transmitting device 34 that transmits an infrared signal to the infrared signal receiving device 32 is isolated from the walking navigation device 10. Provided.
[0092]
The infrared signal transmission device 34 transmits accurate position information (absolute position information) stored in advance as an infrared signal, and the infrared signal reception device 32 receives the infrared signal. That is, the CPU 18 receives absolute position information from the infrared signal receiving device 32.
[0093]
Further, map information (map data) is stored in the memory area 22b provided in the HD 22. This map data is developed in the working area 24 b provided in the memory 24 in accordance with an instruction from the CPU 18 and is output to the display device 16. Therefore, the map is displayed on the screen of the display device 16.
[0094]
For example, by displaying the route on which the subject (user) walks, that is, the walking navigation measured by the walking navigation apparatus 10 on this map, the relative current position (relative position) is presented to the user, and the user is appropriately displayed. You can navigate.
[0095]
Further, when there is a difference between the absolute position information acquired from the infrared signal transmitter 34 and the current position, the CPU 18 can correct the relative position (information) on the map according to the absolute position information.
[0096]
For example, the system 40 is applied to a specific place (indoor) or a region such as an exhibition hall or a shopping mall, specifies an exhibit or shop (store) on map data from the current position, and stores information or information on the exhibit. Information about the store can be navigated by text or voice.
[0097]
However, when the information is displayed in characters, it may be overwritten on the map of the display device 16, but when the information is output by voice, data and a device for voice output are separately required.
[0098]
When a mobile terminal such as a mobile phone or PHS is connected instead of the display device 16, a speaker or the like used for a call can be used.
[0099]
In addition, by memorizing the route the user has walked, it is possible to navigate the exhibition hall and shopping mall in the shortest time, and to navigate through exhibits and stores that have not yet been viewed.
[0100]
Furthermore, in an exhibition hall using one floor (floor) divided into a plurality of areas (regions), an infrared signal transmitter 34 is provided near the entrance of each region, and the walking navigation device 10 is mounted. The current position can be corrected every time the user enters or exits each area. The same applies to the case where the shopping mall is divided into a plurality of areas (stores).
[0101]
Note that the CPU 18 may store the map data stored in the memory area 22b of the HD 22 as one data including the entire floor (or the entire shopping mall), or may be a plurality of data divided into areas. However, in the case of a plurality of map data, it is necessary to update the map data appropriately with reference to the current position.
[0102]
Further, when the user enters each area, the infrared signal transmission device 34 may transmit map data corresponding to each area together with the absolute position information and store (download) the map data in the memory area 22 b of the HD 22.
[0103]
Further, when navigating inside a building such as an exhibition hall or department store having a plurality of floors, map data for each floor is stored in the HD 22b, and when the ascending / descending of stairs is confirmed, a map of the current floor is stored. Update to data. In this case, for example, an infrared signal transmitting device 34 may be provided near the top or bottom of the stairs so that map data can be downloaded.
[0104]
Furthermore, as shown in FIG. 1 embodiment, since the walking navigation apparatus 10 has high accuracy, it is considered unnecessary to install the infrared signal transmitter 34 in all areas. For example, it may be installed every two to three regions. That is, an inexpensive system 40 can be provided.
[0105]
According to another embodiment, since accurate position information is transmitted from the infrared signal transmission device, a measurement error (relative error) can be corrected based on the position information. Therefore, accurate navigation can be performed.
[0106]
In addition, when the infrared signal transmission device transmits map data, when the user goes to the place where the infrared signal transmission device is installed, the map data of the location can be acquired and navigation can be received. Operability can be improved.
[0107]
In other embodiments, a so-called beacon system is used to transmit and receive accurate position information. However, position information may be transmitted and received by radio waves or the like. That is, the present invention is not limited to a system using an infrared signal receiving device and an infrared signal transmitting device.
[0108]
Further, in the other embodiments, only the case where the walking navigation apparatus of FIG. 1 embodiment is used in the navigation system is shown. Needless to say, the present invention can be applied to other devices or systems in which an application using a route (walking navigation) is incorporated.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an illustrative view showing one example of a configuration of a walking navigation apparatus of the present invention.
FIG. 2 is a graph showing changes in forward acceleration and upward acceleration when a subject walks horizontally.
FIG. 3 is a graph showing a relationship between a stride and a walking speed.
FIG. 4 is a graph showing cross-correlation curves of horizontal walking, ascending walking and descending walking.
FIG. 5 is an illustrative view showing an example of a map and a walking path of a subject when a verification experiment is performed using the walking navigation apparatus of FIG. 1 embodiment;
6 is an illustrative view showing another example of a map and a walking route of a subject when a verification experiment is performed using the walking navigation apparatus of FIG. 1 embodiment; FIG.
FIG. 7 is a flowchart showing a part of the walking navigation measurement process of the CPU shown in FIG. 1 embodiment;
FIG. 8 is a flowchart showing another part of the walking navigation measurement process of the CPU shown in FIG. 1 embodiment;
FIG. 9 is an illustrative view showing a navigation system using the walking navigation apparatus shown in FIG. 1 embodiment;
[Explanation of symbols]
10 ... Walking navigation device
12 ... Computer
14: Input device
16 Display device
18 ... CPU
22… HD
24 ... Memory
26 ... Forward direction accelerometer
28… Upward accelerometer
30 ... 3-axis magnetometer
32 ... Infrared signal receiver
34 ... Infrared signal transmitter
40 ... Navigation system

Claims

A walking navigation device that is attached to a subject and discriminates one of horizontal walking, ascending walking, and descending walking of the subject,
A forward direction accelerometer for detecting acceleration in the forward direction of the subject;
An upward accelerometer for detecting upward acceleration of the subject,
Calculation means for calculating a cross-correlation function between the acceleration detected by the forward direction accelerometer and the acceleration detected by the upward accelerometer when the subject walks, and the cross-correlation calculated by the calculation means A walking navigation apparatus comprising: discrimination means for discriminating whether or not at least a descent walk based on a first peak value of a function.

Storage means for storing a second peak value of the acceleration detected by the forward accelerometer and the acceleration detected by the upward accelerometer for each of the pre-measured horizontal walking and ascending walking;
The discriminating means compares the second peak value stored in the storage means with the second peak value detected this time, and specifies the horizontal walking or ascending walking from the comparison result of the comparing means The walking navigation apparatus according to claim 1, comprising means.

The first peak value includes a positive peak value and a negative peak value of the cross correlation function;
The second peak value has a positive peak value and negative peak value for acceleration of the forward direction, the upper positive peak value of the acceleration in the direction and comprising a negative peak value, according to claim 2, wherein Walking navigation device.

The discriminating means defines a time delay in the cross correlation function calculated by the calculating means, and the descending when the first peak value for the cross correlation function for which the time delay is defined satisfies a predetermined condition The walking navigation apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein walking is determined.

A navigation system for obtaining relative position information using the walking navigation device according to any one of claims 1 to 4,
A transmission means for transmitting the absolute position information;
The walking navigation device includes a receiving unit that receives the absolute position information transmitted from the transmitting unit, and a correction unit that corrects the relative position information according to the absolute position information received by the receiving unit. system.

The navigation system according to claim 5, wherein the walking navigation device further comprises storage means for storing map data, map display means for visually displaying the map data, and position display means for visually displaying the relative position information.

The navigation system according to claim 6, wherein the transmission unit transmits the map data.