特許 6971384 位置推定装置、位置推定システム、位置推定方法、およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6971384

(24)【登録日】2021年11月4日

(45)【発行日】2021年11月24日

(54)【発明の名称】位置推定装置、位置推定システム、位置推定方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G01S 5/02 20100101AFI20211111BHJP

   H04W 64/00 20090101ALI20211111BHJP

【ＦＩ】

   G01S5/02 Z

   H04W64/00 173

【請求項の数】15

【全頁数】16

(21)【出願番号】特願2020-510463(P2020-510463)

(86)(22)【出願日】2019年2月26日

(86)【国際出願番号】JP2019007376

(87)【国際公開番号】WO2019187905

(87)【国際公開日】20191003

【審査請求日】2020年2月21日

(31)【優先権主張番号】特願2018-58676(P2018-58676)

(32)【優先日】2018年3月26日

(33)【優先権主張国】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000010098

【氏名又は名称】アルプスアルパイン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(72)【発明者】

【氏名】若菜 慶悟

(72)【発明者】

【氏名】山田 幸光

【審査官】 安井 英己

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００６−２４２７５１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−１８７５６３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−０５７１７１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−１４５１２８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００８−１７０３８６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１５−０５３６７８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１３／０１６３４４８（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 米国特許出願公開第２０１５／０３４６３１３（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０１Ｓ ５／００− ５／１４，

Ｇ０１Ｓ １９／００−１９／５５，

Ｈ０４Ｗ ６４／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の測位装置の各々から出力された、送信機の位置データを取得する位置データ取得部と、
前記位置データ取得部によって取得された、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データに基づいて、当該複数の位置データの密集度を算出する密集度算出部と、
前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データと、前記密集度算出部によって算出された前記密集度とに基づいて、前記送信機の位置を推定する位置推定部と
を備え、
前記位置推定部は、
前記密集度算出部によって算出された前記密集度が、所定の第１の閾値よりも大きい場合、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データに基づいて、前記送信機の位置を推定し、
前記密集度算出部は、
前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データにおける、２つの位置データの組み合わせ毎に、当該２つの位置データ間の距離を算出し、前記組み合わせ毎に算出された前記距離の総和が小さいほど、前記密集度が高くなるように、前記密集度を算出する
ことを特徴とする位置推定装置。

【請求項2】

複数の測位装置の各々から出力された、送信機の位置データを取得する位置データ取得部と、
前記位置データ取得部によって取得された、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データに基づいて、当該複数の位置データの密集度を算出する密集度算出部と、
前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データと、前記密集度算出部によって算出された前記密集度とに基づいて、前記送信機の位置を推定する位置推定部と
を備え、
前記位置推定部は、
前記密集度算出部によって算出された前記密集度が、所定の第１の閾値よりも大きい場合、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データに基づいて、前記送信機の位置を推定し、
前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データの各々の信頼度を算出する信頼度算出部をさらに備え、
前記位置推定部は、
前記密集度算出部によって算出された前記密集度が、前記第１の閾値よりも小さい場合、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データと、前記信頼度算出部によって算出された前記信頼度とに基づいて、前記送信機の位置を推定する
ことを特徴とする位置推定装置。

【請求項3】

前記位置推定部は、
前記密集度算出部によって算出された前記密集度が、前記第１の閾値よりも大きい場合、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データの平均値が示す位置を、前記送信機の位置として推定する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の位置推定装置。

【請求項4】

前記密集度算出部は、
前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データのうち、所定の距離範囲内に含まれている位置データを特定し、前記所定の距離範囲内に含まれている位置の数が多いほど、前記密集度が高くなるように、前記密集度を算出する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の位置推定装置。

【請求項5】

前記位置推定部は、
前記密集度算出部によって算出された前記密集度が、前記第１の閾値よりも小さい場合、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データのうち、前記信頼度算出部によって算出された前記信頼度が所定の第２の閾値よりも大きい前記位置データに基づいて、前記送信機の位置を推定する
ことを特徴とする請求項２に記載の位置推定装置。

【請求項6】

前記信頼度算出部は、
前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データの各々について、当該位置データの測定位置から当該位置データの示す位置までの距離が短いほど、当該位置データの信頼度が高くなるように、当該位置データの信頼度を算出する
ことを特徴とする請求項２または５に記載の位置推定装置。

【請求項7】

前記信頼度算出部は、
前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データの各々について、当該位置データを測定した前記測位装置による測定精度のばらつきが小さいほど、当該位置データの信頼度が高くなるように、当該位置データの信頼度を算出する
ことを特徴とする請求項２，５，または６に記載の位置推定装置。

【請求項8】

前記信頼度算出部は、
前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データの各々について、当該位置データを測定したときのＲＳＳＩ値が大きいほど、当該位置データの信頼度が高くなるように、当該位置データの信頼度を算出する
ことを特徴とする請求項２，５，６，または７に記載の位置推定装置。

【請求項9】

前記信頼度算出部は、
前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データの各々について、当該位置データが示す位置と、当該位置データを測定した前記測位装置による前回の位置データが示す位置との距離差が小さいほど、当該位置データの信頼度が高くなるように、当該位置データの信頼度を算出する
ことを特徴とする請求項２，５，６，７，または８に記載の位置推定装置。

【請求項10】

前記密集度算出部によって算出された前記密集度が、前記第１の閾値よりも大きい場合、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データを有効なデータと判断し、前記密集度算出部によって算出された前記密集度が、前記第１の閾値よりも小さい場合、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データを無効なデータと判断する有効性判断部をさらに備え、
前記位置推定部は、
前記有効性判断部によって、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データが有効なデータと判断された場合、当該複数の位置データに基づいて前記送信機の位置を推定する
ことを特徴とする請求項１から９のいずれか一項に記載の位置推定装置。

【請求項11】

前記送信機と、
前記複数の測位装置と、
請求項１から１０のいずれか一項に記載の位置推定装置と
を備えることを特徴とする位置推定システム。

【請求項12】

複数の測位装置の各々から出力された、送信機の位置データを取得する位置データ取得工程と、
前記位置データ取得工程において取得された、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データに基づいて、当該複数の位置データの密集度を算出する密集度算出工程と、
前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データと、前記密集度算出工程において算出された前記密集度とに基づいて、前記送信機の位置を推定する位置推定工程と
を含み、
前記位置推定工程では、
前記密集度算出工程にて算出された前記密集度が、所定の第１の閾値よりも大きい場合、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データに基づいて、前記送信機の位置を推定し、
前記密集度算出工程では、
前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データにおける、２つの位置データの組み合わせ毎に、当該２つの位置データ間の距離を算出し、前記組み合わせ毎に算出された前記距離の総和が小さいほど、前記密集度が高くなるように、前記密集度を算出する
ことを特徴とする位置推定方法。

【請求項13】

複数の測位装置の各々から出力された、送信機の位置データを取得する位置データ取得工程と、
前記位置データ取得工程において取得された、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データに基づいて、当該複数の位置データの密集度を算出する密集度算出工程と、
前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データと、前記密集度算出工程において算出された前記密集度とに基づいて、前記送信機の位置を推定する位置推定工程と
を含み、
前記位置推定工程では、
前記密集度算出工程にて算出された前記密集度が、所定の第１の閾値よりも大きい場合、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データに基づいて、前記送信機の位置を推定し、
前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データの各々の信頼度を算出する信頼度算出工程をさらに含み、
前記位置推定工程では、
前記密集度算出工程にて算出された前記密集度が、前記第１の閾値よりも小さい場合、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データと、前記信頼度算出工程にて算出された前記信頼度とに基づいて、前記送信機の位置を推定する
ことを特徴とする位置推定方法。

【請求項14】

コンピュータを、
複数の測位装置の各々から出力された、送信機の位置データを取得する位置データ取得部、
前記位置データ取得部によって取得された、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データに基づいて、当該複数の位置データの密集度を算出する密集度算出部、および、
前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データと、前記密集度算出部によって算出された前記密集度とに基づいて、前記送信機の位置を推定する位置推定部
として機能させるためのプログラムであって、
前記位置推定部は、
前記密集度算出部によって算出された前記密集度が、所定の第１の閾値よりも大きい場合、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データに基づいて、前記送信機の位置を推定し、
前記密集度算出部は、
前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データにおける、２つの位置データの組み合わせ毎に、当該２つの位置データ間の距離を算出し、前記組み合わせ毎に算出された前記距離の総和が小さいほど、前記密集度が高くなるように、前記密集度を算出する
プログラム。

【請求項15】

コンピュータを、
複数の測位装置の各々から出力された、送信機の位置データを取得する位置データ取得部、
前記位置データ取得部によって取得された、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データに基づいて、当該複数の位置データの密集度を算出する密集度算出部、
前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データと、前記密集度算出部によって算出された前記密集度とに基づいて、前記送信機の位置を推定する位置推定部、および、
前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データの各々の信頼度を算出する信頼度算出部
として機能させるためのプログラムであって、
前記位置推定部は、
前記密集度算出部によって算出された前記密集度が、所定の第１の閾値よりも大きい場合、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データに基づいて、前記送信機の位置を推定し、
前記密集度算出部によって算出された前記密集度が、前記第１の閾値よりも小さい場合、前記複数の測位装置毎の複数の前記位置データと、前記信頼度算出部によって算出された前記信頼度とに基づいて、前記送信機の位置を推定する
プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、位置推定装置、位置推定システム、位置推定方法、およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、複数の測位装置によって、測位対象に取り付けられた送信機（例えば、無線タグ）から電波を受信し、当該電波の受信結果に基づいて、送信機（測位対象）の位置を推定することができるようになされた技術が知られている。

【0003】

例えば、下記特許文献１には、複数の測位器の各々から、無線タグから受信した電波の到来方向を含むタグ情報をネットワークを介して受信し、受信されたタグ情報毎に、当該タグ情報に含まれる到来方向と測位器の位置とに基づいて、無線タグの位置データを算出する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１０−８５２９０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来の技術では、電波にノイズが重畳する、電波の受信状況が悪化する等の原因により、複数の測位装置による測位結果にばらつきが生じる場合があり、このような場合、測位対象の位置を高精度に推定することができない。

【0006】

そこで、複数の測位装置による測位結果にばらつきが生じた場合であっても、測位対象の位置を高精度に推定することができるようにすることが求められている。

【課題を解決するための手段】

【0007】

一実施形態の位置推定装置は、複数の測位装置の各々から出力された、送信機の位置データを取得する位置データ取得部と、位置データ取得部によって取得された、複数の測位装置毎の複数の位置データに基づいて、当該複数の位置データの密集度を算出する密集度算出部と、複数の測位装置毎の複数の位置データと、密集度算出部によって算出された密集度とに基づいて、送信機の位置を推定する位置推定部とを備える。

【発明の効果】

【0008】

一実施形態によれば、複数の測位装置による測位結果にばらつきが生じた場合であっても、測位対象の位置を高精度に推定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】一実施形態に係る位置推定システムのシステム構成を示す図である。

【図2】一実施形態に係る位置推定装置の機能構成を示すブロック図である。

【図3】一実施形態に係る位置推定装置による処理の手順を示すフローチャートである。

【図4】一実施形態に係る密集度算出部による密集度の算出方法を説明するための図である。

【図5】一実施形態に係る信頼度算出部による信頼度の算出方法を説明するための図である。

【図6】一実施形態に係る位置推定システムの実施例に用いた測位対象の移動ルートを示す図である。

【図7】一実施形態に係る位置推定システムの実施例において、複数の測位装置によって測位された送信機の位置を示す図である。

【図8】一実施形態に係る位置推定システムの実施例において、位置推定装置によって推定された送信機の位置を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、図面を参照して、一実施形態について説明する。

【0011】

（位置推定システム１０のシステム構成）
図１は、一実施形態に係る位置推定システム１０のシステム構成を示す図である。図１に示す位置推定システム１０は、検出エリア１２内における送信機１４の位置を推定できるようになされたシステムである。例えば、位置推定システム１０は、送信機１４の位置を継続的に推定することにより、送信機１４の移動軌跡を示す軌跡データを形成することができる。

【0012】

図１に示すように、位置推定システム１０は、送信機１４、複数の測位装置１６（測位装置１６ａ〜１６ｄ）、および位置推定装置１００を備えている。

【0013】

送信機１４は、検出エリア１２内において、測位対象（例えば、人、ロボット、商品等）に取り付けられる装置である。送信機１４は、送信アンテナ等を備えており、自身の周囲に向けて、所定の周波数の電波を、所定間隔（例えば、１００ミリ秒間隔）で連続的に送信することができる。送信機１４としては、例えば、無線タグ等を用いることができる。

【0014】

複数の測位装置１６は、検出エリア１２内において固定的に設置される。複数の測位装置１６の各々は、受信アンテナ等を備えており、送信機１４から送信された所定の周波数の電波を受信することができる。そして、複数の測位装置１６の各々は、送信機１４からの所定の周波数の電波の受信結果（例えば、受信方向、受信強度等）に基づいて、検出エリア１２内における送信機１４の位置を測位可能である。さらに、複数の測位装置１６の各々は、測位された送信機１４の位置（座標値）を示す位置データを出力することができる。例えば、複数の測位装置１６の各々は、送信機１４から連続的に送信された電波を、連続的に受信する。そして、複数の測位装置１６の各々は、送信機１４から送信された電波を受信する毎に、当該電波の受信結果に基づく送信機１４の位置データを出力する。これにより、複数の測位装置１６の各々は、送信機１４の位置データを連続的に出力することができる。

【0015】

位置推定装置１００は、複数の測位装置１６の各々と通信可能に接続されている。位置推定装置１００は、複数の測位装置１６の各々から出力された位置データを取得し、当該複数の位置データに基づいて、送信機１４の位置を推定することができる。例えば、位置推定装置１００は、複数の測位装置１６から連続的に出力された位置データを、連続的に取得する。そして、位置推定装置１００は、複数の測位装置１６から出力された位置データを取得する毎に、当該位置データに基づいて送信機１４の位置を推定する。これにより、位置推定装置１００は、送信機１４の位置を連続的に推定し、推定された送信機１４の位置を蓄積することにより、送信機１４の移動軌跡を示す軌跡データを形成することができる。なお、位置推定装置１００としては、各種情報処理装置（例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ装置等）を用いることができる。

【0016】

（位置推定装置１００の機能構成）
図２は、一実施形態に係る位置推定装置１００の機能構成を示す図である。図２に示すように、位置推定装置１００は、位置データ取得部２０１、密集度算出部２０２、信頼度算出部２０３、位置推定部２０４、および蓄積部２０５を備えている。

【0017】

位置データ取得部２０１は、複数の測位装置１６の各々から出力された、送信機１４の位置データを取得する。

【0018】

密集度算出部２０２は、位置データ取得部２０１によって取得された、複数の測位装置１６毎の複数の位置データに基づいて、当該複数の位置データの密集度を算出する。「密集度」とは、複数の位置データの密集度合いを示す値である。

【0019】

例えば、密集度算出部２０２は、複数の測位装置１６毎の複数の位置データにおける、２つの位置データの組み合わせ毎に、当該２つの位置データ間の距離を算出し、組み合わせ毎に算出された距離の総和を求める。そして、密集度算出部２０２は、距離の総和が小さいほど、密集度が高くなるように、密集度を算出する。

【0020】

また、例えば、密集度算出部２０２は、複数の測位装置１６毎の複数の位置データのうち、所定の距離範囲内に含まれている位置データの数を求める。そして、密集度算出部２０２は、所定の距離範囲内に含まれている位置データの数が多いほど、密集度が高くなるように、密集度を算出する。なお、密集度算出部２０２による密集度の算出方法の詳細については、図４を用いて後述する。

【0021】

信頼度算出部２０３は、位置データ取得部２０１によって取得された、複数の測位装置１６毎の複数の位置データの各々について、信頼度を算出する。「信頼度」とは、複数の位置データの信頼度合いを示す値である。

【0022】

例えば、信頼度算出部２０３は、複数の測位装置１６毎の複数の位置データの各々について、当該位置データの測定位置（すなわち、当該位置データを測定した測位装置１６の位置）から当該位置データの示す位置（すなわち、送信機１４の測位位置）までの距離が短いほど、当該位置データの信頼度が高くなるように、当該位置データの信頼度を算出する。

【0023】

また、例えば、信頼度算出部２０３は、複数の測位装置１６毎の複数の位置データの各々について、当該位置データを測定した測位装置１６による測定精度のばらつきが小さいほど、当該位置データの信頼度が高くなるように、当該位置データの信頼度を算出する。

【0024】

また、例えば、信頼度算出部２０３は、複数の測位装置１６毎の複数の位置データの各々について、当該位置データを測定したときのＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indicator）値が大きいほど、当該位置データの信頼度が高くなるように、当該位置データの信頼度を算出する。

【0025】

また、例えば、信頼度算出部２０３は、複数の測位装置１６毎の複数の位置データの各々について、当該位置データが示す位置（すなわち、送信機１４の測位位置）と、当該位置データを測定した測位装置１６による前回の位置データが示す位置（すなわち、送信機１４の前回の測位位置）との距離差が小さいほど、当該位置データの信頼度が高くなるように、当該位置データの信頼度を算出する。なお、信頼度算出部２０３による信頼度の算出方法の詳細については、図５を用いて後述する。

【0026】

位置推定部２０４は、位置データ取得部２０１によって取得された、複数の測位装置１６毎の複数の位置データと、密集度算出部２０２によって算出された密集度と、信頼度算出部２０３によって算出された信頼度とに基づいて、送信機１４の位置を推定する。

【0027】

例えば、位置推定部２０４は、密集度算出部２０２によって算出された密集度が、所定の第１の閾値よりも大きい場合、複数の測位装置１６毎の複数の位置データに基づいて、送信機１４の位置を推定する。具体的には、位置推定部２０４は、密集度算出部２０２によって算出された密集度が、第１の閾値よりも大きい場合、複数の測位装置１６毎の複数の位置データ（座標値）の平均値を算出し、当該平均値が示す位置を、送信機１４の位置として推定する。

【0028】

蓄積部２０５は、位置推定部２０４によって推定された送信機１４の位置（座標値）を蓄積する。例えば、蓄積部２０５は、位置推定部２０４によって推定された送信機１４の位置（座標値）を、送信機１４の測位時刻と対応付けて蓄積する。これにより、蓄積部２０５は、送信機１４の軌跡を時系列に示す軌跡データを形成することができる。

【0029】

一方、位置推定部２０４は、密集度算出部２０２によって算出された密集度が、第１の閾値よりも小さい場合、複数の測位装置１６毎の複数の位置データと、信頼度算出部２０３によって算出された信頼度とに基づいて、送信機１４の位置を推定する。具体的には、位置推定部２０４は、密集度算出部２０２によって算出された密集度が、第１の閾値よりも小さい場合、複数の測位装置１６毎の複数の位置データのうち、信頼度算出部２０３によって算出された信頼度が所定の第２の閾値よりも大きい１または複数の位置データを選択し、選択された１または複数の位置データに基づいて、送信機１４の位置を推定する。例えば、位置推定部２０４は、信頼度が第２の閾値よりも大きい位置データとして、１の位置データが選択された場合、当該位置データ（座標値）が示す位置を、送信機１４の位置として推定する。また、例えば、位置推定部２０４は、信頼度が第２の閾値よりも大きい位置データとして、複数の位置データが選択された場合、当該複数の位置データ（座標値）の平均値を算出し、当該平均値が示す位置を、送信機１４の位置として推定する。

【0030】

上記した位置推定装置１００の各機能は、例えば、位置推定装置１００において、メモリ（例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等）に記憶されているプログラムを、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（「コンピュータ」の一例）が実行することによって実現される。ＣＰＵが実行するプログラムは、予め位置推定装置１００に導入された状態で提供されてもよく、外部から提供されて位置推定装置１００に導入されるようにしてもよい。後者の場合、このプログラムは、外部記憶媒体（例えば、ＵＳＢメモリ、メモリカード、ＣＤ−ＲＯＭ等）によって提供されてもよく、ネットワーク（例えば、インターネット等）上のサーバからダウンロードすることによって提供されるようにしてもよい。

【0031】

なお、上記した位置推定装置１００の一部または全部は、位置推定装置１００以外の装置に設けられてもよい。例えば、上記した位置推定装置１００の一部または全部は、測位装置１６に設けられてもよい。

【0032】

（位置推定装置１００による処理の手順）
図３は、一実施形態に係る位置推定装置１００による処理の手順を示すフローチャートである。ここでは、位置推定装置１００における、複数の測位装置１６の各々から出力された位置データの一回の受信につき、実行される処理について説明する。

【0033】

まず、位置データ取得部２０１が、複数の測位装置１６の各々から出力された、送信機１４の位置データを取得する（ステップＳ３０１）。次に、密集度算出部２０２が、ステップＳ３０１で取得された、複数の測位装置１６毎の複数の位置データに基づいて、当該複数の位置データの密集度を算出する（ステップＳ３０２）。そして、位置推定部２０４が、ステップＳ３０２で算出された密集度が、所定の閾値ｔｈ１よりも高いか否かを判定する（ステップＳ３０３）。

【0034】

ステップＳ３０３において、ステップＳ３０２で算出された密集度が所定の閾値ｔｈ１よりも高いと判定された場合（ステップＳ３０３：Ｙｅｓ）、位置推定部２０４が、ステップＳ３０１で取得された、複数の測位装置１６毎の複数の位置データ（座標値）の平均値を算出し（ステップＳ３０７）、当該平均値が示す位置を、送信機１４の位置として推定する（ステップＳ３０８）。そして、蓄積部２０５が、ステップＳ３０８で推定された送信機１４の位置を蓄積して（ステップＳ３０９）、位置推定装置１００は、図３に示す一連の処理を終了する。

【0035】

一方、ステップＳ３０３において、ステップＳ３０２で算出された密集度が所定の閾値ｔｈ１よりも高くないと判定された場合（ステップＳ３０３：Ｎｏ）、信頼度算出部２０３が、ステップＳ３０１で取得された、複数の測位装置１６毎の複数の位置データの各々について、信頼度を算出する（ステップＳ３０４）。そして、位置推定部２０４が、ステップＳ３０１で取得された、複数の測位装置１６毎の複数の位置データのうち、ステップＳ３０４で算出された信頼度が所定の第２の閾値ｔｈ２よりも大きい位置データを選択する（ステップＳ３０５）。

【0036】

さらに、位置推定部２０４が、ステップＳ３０５で選択された１または複数の位置データに基づいて、送信機１４の位置を推定する（ステップＳ３０６）。例えば、ステップＳ３０５で１の位置データが選択された場合、位置推定部２０４は、当該位置データが示す位置を、送信機１４の位置として推定する。また、例えば、ステップＳ３０５で複数の位置データが選択された場合、位置推定部２０４は、当該複数の位置データの平均値を算出し、当該平均値が示す位置を、送信機１４の位置として推定する。その後、蓄積部２０５が、ステップＳ３０６で推定された送信機１４の位置を蓄積して（ステップＳ３０９）、位置推定装置１００は、図３に示す一連の処理を終了する。

【0037】

なお、位置推定装置１００は、複数の測位装置１６の各々から位置データが出力される毎に、図３に示す一連の処理を実行する。これにより、位置推定装置１００は、送信機１４の位置を継続的に推定することができ、すなわち、検出エリア１２内における送信機１４の移動軌跡を示す、軌跡データを形成することができる。

【0038】

（密集度算出部２０２による密集度の算出方法）
図４は、一実施形態に係る密集度算出部２０２による密集度の算出方法を説明するための図である。

【0039】

図４は、密集度算出部２０２による密集度の算出項目を示す図である。図４に示すように、密集度算出部２０２は、密集度の算出項目として、「座標間距離の総和」および「密集点の数」を算出する。

【0040】

例えば、密集度算出部２０２は、複数の測位装置１６毎の複数の位置データにおける、２つの位置データの組み合わせ毎に、当該２つの位置データ間の距離を算出し、組み合わせ毎に算出された距離の総和を算出する。そして、密集度算出部２０２は、算出された距離の総和を点数ｐ１（０〜１００点）に点数化する。この際、密集度算出部２０２は、距離の総和が小さいほど、点数ｐ１が高くなるように点数化する。そして、密集度算出部２０２は、点数ｐ１に対して所定の重み値α１を乗じた値を、「座標間距離の総和」として算出する。

【0041】

例えば、密集度算出部２０２は、第１の位置データ（測位装置１６ａから出力された位置データ）と第２の位置データ（測位装置１６ｂから出力された位置データ）との間の距離をｄ_１２とし、第１の位置データと第３の位置データ（測位装置１６ｃから出力された位置データ）との間の距離をｄ_１３とし、第１の位置データと第４の位置データ（測位装置１６ｄから出力された位置データ）との間の距離をｄ_１４とし、下記数式（１）により、第１の位置データと他の位置データとの間の距離の総和の平均値Ｄ_１を算出する。

【0042】

Ｄ_１＝（ｄ_１２＋ｄ_１３＋ｄ_１４）／３・・・（１）

【0043】

また、例えば、密集度算出部２０２は、第２の位置データと第１の位置データとの間の距離をｄ_２１とし、第２の位置データと第３の位置データとの間の距離をｄ_２３とし、第２の位置データと第４の位置データとの間の距離をｄ_２４とし、下記数式（２）により、第２の位置データと他の位置データとの間の距離の総和の平均値Ｄ_２を算出する。

【0044】

Ｄ_２＝（ｄ_２１＋ｄ_２３＋ｄ_２４）／３・・・（２）

【0045】

また、例えば、密集度算出部２０２は、第３の位置データと第１の位置データとの間の距離をｄ_３１とし、第３の位置データと第２の位置データとの間の距離をｄ_３２とし、第３の位置データと第４の位置データとの間の距離をｄ_３４とし、下記数式（３）により、第３の位置データと他の位置データとの間の距離の総和の平均値Ｄ_３を算出する。

【0046】

Ｄ_３＝（ｄ_３１＋ｄ_３２＋ｄ_３４）／３・・・（３）

【0047】

また、例えば、密集度算出部２０２は、第４の位置データと第１の位置データとの間の距離をｄ_４１とし、第４の位置データと第２の位置データとの間の距離をｄ_４２とし、第４の位置データと第３の位置データとの間の距離をｄ_４３とし、下記数式（４）により、第４の位置データと他の位置データとの間の距離の総和の平均値Ｄ_４を算出する。

【0048】

Ｄ_４＝（ｄ_４１＋ｄ_４２＋ｄ_４３）／３・・・（４）

【0049】

そして、例えば、密集度算出部２０２は、上記のように算出したＤ_１，Ｄ_２，Ｄ_３，Ｄ_４の平均値（（Ｄ_１＋Ｄ_２＋Ｄ_３＋Ｄ_４）／４）をＤとし、下記数式（５）により、点数ｐ１を算出する。なお、数式（５）は、Ｄ＝３０００のときにｐ１＝０、Ｄ＝０のときにｐ１＝１００となるように定義している。

【0050】

ｐ１＝１００−（１００／３０００）×Ｄ・・・（５）

【0051】

また、例えば、密集度算出部２０２は、複数の測位装置１６毎の複数の位置データのうち、所定の距離範囲内に含まれている位置データの数を求める。そして、密集度算出部２０２は、求められた所定の距離範囲内に含まれている位置データの数を点数ｐ２（０〜１００点）に点数化する。この際、密集度算出部２０２は、所定の距離範囲内に含まれている位置データの数が多いほど、点数ｐ２が高くなるように点数化する。

【0052】

例えば、密集度算出部２０２は、複数の測位装置１６毎の複数の位置データの数を「４」とし、所定の距離範囲内に含まれている位置データの数をＮとした場合、下記数式（６）により、点数ｐ２を算出する。

【0053】

ｐ２＝（１００／４）×Ｎ・・・（６）

【0054】

そして、密集度算出部２０２は、点数ｐ２に対して所定の重み値α２を乗じた値を、「密集点の数」として算出する。

【0055】

そして、密集度算出部２０２は、上記のように算出した「座標間距離の総和」と「密集点の数」とに基づいて、下記数式（７）により、密集度Ｓを算出する。

【0056】

Ｓ＝（ｐ１×α１）＋（ｐ２×α２）・・・（７）

【0057】

なお、上記した「所定の重み値α１」、「所定の重み値α２」、および「所定の距離範囲」は、複数の位置データが密集しているか否かを適切に判断することができるように、適切な値が予め設定され、位置推定装置１００が備えるメモリ等に予め記憶される。

【0058】

（信頼度算出部２０３による信頼度の算出方法）
図５は、一実施形態に係る信頼度算出部２０３による信頼度の算出方法を説明するための図である。

【0059】

図５は、信頼度算出部２０３による信頼度の算出項目を示す図である。図５に示すように、信頼度算出部２０３は、密集度の算出項目として、「測定距離」、「測定精度のばらつき」、「ＲＳＳＩ値」、および「前回座標との距離差」を算出する。

【0060】

例えば、信頼度算出部２０３は、複数の測位装置１６毎の複数の位置データの各々について、当該位置データの測定位置（すなわち、当該位置データを測定した測位装置１６の位置）から当該位置データの示す位置（すなわち、送信機１４の測位位置）までの距離を、点数ｐ３（０〜１００点）に点数化する。この際、信頼度算出部２０３は、距離が短いほど、点数ｐ３が高くなるように点数化する。そして、信頼度算出部２０３は、点数ｐ３に対して所定の重み値α３を乗じた値を、「測定距離」として算出する。なお、測位装置１６の位置は、例えば、各測位装置１６から、位置データとともに取得することができる。

【0061】

また、例えば、信頼度算出部２０３は、複数の測位装置１６毎の複数の位置データの各々について、当該位置データを測定した測位装置１６による測定精度のばらつきを算出する。例えば、信頼度算出部２０３は、各測位装置１６の測定精度のばらつきを、当該測位装置１６によって過去に測位された複数の位置データに基づいて算出することができる。したがって、信頼度算出部２０３は、複数の測位装置１６によって過去に測位された複数の位置データを、位置推定装置１００が備えるメモリ等に保管しておく必要がある。そして、信頼度算出部２０３は、算出された測定精度のばらつきを、点数ｐ４（０〜１００点）に点数化する。この際、信頼度算出部２０３は、ばらつきが小さいほど、点数ｐ４が高くなるように点数化する。そして、信頼度算出部２０３は、点数ｐ４に対して所定の重み値α４を乗じた値を、「測定精度のばらつき」として算出する。

【0062】

また、例えば、信頼度算出部２０３は、複数の測位装置１６毎の複数の位置データの各々について、当該位置データを測定したときのＲＳＳＩ値を、点数ｐ５（０〜１００点）に点数化する。この際、信頼度算出部２０３は、ＲＳＳＩ値が大きいほど、点数ｐ５が高くなるように点数化する。そして、信頼度算出部２０３は、点数ｐ５に対して所定の重み値α５を乗じた値を、「ＲＳＳＩ値」として算出する。なお、ＲＳＳＩ値は、例えば、各測位装置１６から、位置データとともに取得することができる。

【0063】

また、例えば、信頼度算出部２０３は、複数の測位装置１６毎の複数の位置データの各々について、当該位置データが示す位置（すなわち、送信機１４の測位位置）と、当該位置データを測定した測位装置１６による前回の位置データが示す位置（すなわち、送信機１４の前回の測位位置）との距離差を、点数ｐ６（０〜１００点）に点数化する。この際、信頼度算出部２０３は、距離差が小さいほど、点数ｐ６が高くなるように点数化する。そして、信頼度算出部２０３は、点数ｐ６に対して所定の重み値α６を乗じた値を、「前回座標との距離差」として算出する。

【0064】

そして、信頼度算出部２０３は、上記のように算出した「測定距離」と、「測定精度のばらつき」と、「ＲＳＳＩ値」と、「前回座標との距離差」とに基づいて、下記数式（８）により、信頼度Ｑを算出する。

【0065】

Ｑ＝（ｐ３×α４）＋（ｐ４×α４）＋（ｐ５×α５）＋（ｐ６×α６）・・・（８）

【0066】

なお、上記した「所定の重み値α３」、「所定の重み値α４」、「所定の重み値α５」、および「所定の重み値α６」は、複数の位置データの各々が信頼性があるか否かを適切に判断することができるように、適切な値が予め設定され、位置推定装置１００が備えるメモリ等に予め記憶される。

【0067】

（実施例）
次に、図６および図７を参照して、一実施形態に係る位置推定システム１０の実施例について説明する。図６は、一実施形態に係る位置推定システム１０の実施例に用いた測位対象２０の移動ルート１８を示す図である。本実施例では、図６に示すように、検出エリア１２Ａ内に複数の測位装置１６（測位装置１６ａ〜１６ｄ）を配置した。また、検出エリア１２Ａ内に、移動ルート１８を設定し、当該移動ルート１８に沿って、測位対象２０（人）を移動させた。この際、複数の測位装置１６の各々によって、測位対象２０に取り付けられた送信機１４（無線タグ）から電波を受信し、当該電波の受信結果に基づいて、送信機１４の位置を測位した。

【0068】

（複数の測位装置１６による送信機１４の位置の測位結果）
図７は、一実施形態に係る位置推定システム１０の実施例において、複数の測位装置１６によって測位された送信機１４の位置を示す図である。図７は、測位対象２０が移動ルート１８を移動する際に、複数の測位装置１６による送信機１４の測位位置を、検出エリア１２Ａ上にプロットしたものである。

【0069】

図７に示すように、複数の測位装置１６による送信機１４の測位位置には、移動ルート１８上にない位置が多数含まれており、すなわち、ばらつきが生じている。このばらつきは、例えば、送信機１４から送信された電波にノイズが重畳された、送信機１４から送信された電波の受信状況が悪化した、等の原因が考えられる。

【0070】

（位置推定装置１００による送信機１４の位置の推定結果）
図８は、一実施形態に係る位置推定システム１０の実施例において、位置推定装置１００によって推定された送信機１４の位置を示す図である。図８は、位置推定装置１００によって、図７に用いた送信機１４の位置データに基づいて、送信機１４の位置を推定し、当該送信機１４の位置を検出エリア１２Ａ上にプロットしたものである。

【0071】

図８に示すように、位置推定装置１００による送信機１４の推定位置は、その殆どが、移動ルート１８上に存在しており、すなわち、精度の高い位置データであるといえる。

【0072】

本実施例により、位置推定装置１００は、複数の測位装置１６毎の複数の位置データと、密集度算出部２０２によって算出された密集度と、信頼度算出部２０３によって算出された信頼度とに基づいて、送信機１４の位置を推定する構成を採用したことにより、比較的精度の高い位置データ（密集度の高い位置データおよび信頼度の高い位置データ）を用いて、送信機１４の位置を推定することができる。したがって、位置推定装置１００によれば、複数の測位装置１６による送信機１４の測位位置にばらつきが生じた場合であっても、測位対象２０の位置を高精度に推定することができる。

【0073】

以上、本発明の一実施形態について詳述したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形又は変更が可能である。

【0074】

例えば、上記実施形態において、密集度算出部２０２によって算出された密集度が、第１の閾値ｔｈ１よりも大きい場合、複数の測位装置１６毎の複数の位置データを有効なデータと判断し、密集度算出部２０２によって算出された密集度が、第１の閾値ｔｈ１よりも小さい場合、複数の測位装置１６毎の複数の位置データを無効なデータと判断する有効性判断部をさらに備えるようにしてもよい。この場合、位置推定部２０４は、有効性判断部によって、複数の測位装置１６毎の複数の位置データが有効なデータと判断された場合、当該複数の位置データに基づいて送信機１４の位置を推定することが好ましい。また、この場合、位置推定部２０４は、有効性判断部によって、複数の測位装置１６毎の複数の位置データが有効なデータではないと判断された場合、当該複数の位置データを破棄するようにしてもよい。

【0075】

また、例えば、上記実施形態では、検出エリア１２に配置された４つの測位装置１６から位置データを取得するようにしているが、これに限らず、例えば、検出エリア１２に配置された３つまたは５つ以上の測位装置１６から位置データを取得するようにしてもよい。

【0076】

また、例えば、上記実施形態では、密集度および信頼度に基づいて、送信機１４の位置を推定するようにしているが、これに限らず、例えば、密集度または信頼度のいずれか一方に基づいて、送信機１４の位置を推定するようにしてもよい。

【0077】

本国際出願は、２０１８年３月２６日に出願した日本国特許出願第２０１８−０５８６７６号に基づく優先権を主張するものであり、当該出願の全内容を本国際出願に援用する。

【符号の説明】

【0078】

１０ 位置推定システム
１２，１２Ａ 検出エリア
１４ 送信機
１６（１６ａ〜１６ｄ） 測位装置
１８ 移動ルート
２０ 測位対象
１００ 位置推定装置
２０１ 位置データ取得部
２０２ 密集度算出部
２０３ 信頼度算出部
２０４ 位置推定部
２０５ 蓄積部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】