特許 7493840 情報処理装置、情報処理方法および制御プログラム

(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】

(24)【登録日】2024-05-24

(45)【発行日】2024-06-03

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法および制御プログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/00 20060101AFI20240527BHJP

【ＦＩ】

G08G1/00 J

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2022568301

(86)(22)【出願日】2021-12-08

(86)【国際出願番号】 JP2021045041

(87)【国際公開番号】W WO2022124323

(87)【国際公開日】2022-06-16

【審査請求日】2023-06-07

(31)【優先権主張番号】P 2020205408

(32)【優先日】2020-12-10

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】301021533

【氏名又は名称】国立研究開発法人産業技術総合研究所

(74)【代理人】

【識別番号】110000338

【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ

(72)【発明者】

【氏名】興梠 正克

【審査官】佐藤 吉信

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１４／０１０７２７（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１１－２４５２８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２００６／１３５０９０（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両に設けられたセンサによって該車両の路面走行中に計測された計測値を取得する取得部と、
取得された計測値に含まれる、ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値から、以下の式；

【数1】

Ｎ_ＦＦＴ：ＦＦＴのタップ数
ｐ（ｆ_ｉ）^２＝ｐｘ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｙ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｚ（ｆ_ｉ）^２
ｐｘ（ｆ_ｉ）、ｐｙ（ｆ_ｉ）、ｐｚ（ｆ_ｉ）：ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値からＦＦＴで求められた周波数帯ｆ_ｉのパワー値
ｆ_０～ｆ_ｎ＿ｍ：ＤＣ成分とその近傍周波数帯
に基づいて、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）を算出する振動特徴量算出部と、
算出された振動特徴量Ｐｖ（ｔ）と、以下の式；
Ｐｖ（ｔ）＝ρ・ｖ（ｔ）^２
ｖ（ｔ）：車両の速度
ρ：路面の性状を表すパラメータである路面振動係数
に基づいて、前記路面振動係数ρを算出する路面振動係数算出部と、を備えている、情報処理装置。

【請求項2】

前記計測値が得られる単位時間Δｔごとに、カルマンフィルタを用いて、前記車両のｘ方向に沿った移動速度ｖ_ｆおよび加速度ａ_ｆを推定することにより、単位時間Δｔごとの移動距離を特定する移動軌跡推定部をさらに備え、
前記移動軌跡推定部は、
前記カルマンフィルタの予測ステップにて、注目時点ｔから単位時間Δｔ前の時点ｔ－１において推定した移動速度ｖ_ｆｔ－１および加速度ａ_ｆｔ－１に基づいて、注目時点ｔの移動速度ｖ_ｆｔおよび加速度ａ_ｆｔの予測値を求め、
前記カルマンフィルタの更新ステップにて、注目時点ｔにおいて観測された振動特徴量Ｐｖ（ｔ）および加速度αｆ（ｔ）に基づいて、観測誤差共分散行列

【数2】

を得て、該観測誤差共分散行列に基づいて、前記予測ステップにて予測した各予測値を修正することにより、注目時点ｔにおける、移動速度ｖ_ｆｔおよび加速度ａ_ｆｔの推定値を求める、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記移動軌跡推定部は、
単位時間Δｔごとに前記センサによって計測されたｚ軸の角速度値に基づいて、単位時間Δｔごとにｚ軸回りの回転量を取得し、
注目時点ｔにおける、移動速度ｖ_ｆｔおよび加速度ａ_ｆｔの推定値と、前記ｚ軸回りの回転量とに基づいて、前記注目時点ｔから単位時間Δｔ後の時点ｔ＋１までの移動距離および移動方向を推定する、請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記移動軌跡推定部によって単位時間Δｔごとに推定された移動距離および移動方向から特定される移動軌跡について、前記車両が走行した走行現場の座標系における初期条件としての初期位置および初期方位を決定することにより、前記車両の前記走行現場における移動経路を決定する位置決め部をさらに備え、
前記車両には、前記走行現場に配置された１または複数の発信機からの電波信号を受信する受信機が設けられており、
前記取得部は、前記受信機から出力される、発信元を識別する発信機ＩＤと、電波信号の受信日時を示す受信日時情報と、受信時の信号強度を示す受信信号強度（ＲＳＳＩ）とを含む、受信履歴を取得し、
前記位置決め部は、
前記受信日時情報に基づいて、前記受信機が前記発信機から電波信号を受信した受信位置を前記移動軌跡上に特定し、
前記走行現場の座標系における前記発信機の位置から前記受信位置までの距離（ｄ）と該受信位置におけるＲＳＳＩとから求まるコストが最小となるように、前記初期条件である、初期方位θ、走行現場の座標系におけるｘ方向の初期位置Ｘ_Ｉ、および、ｙ方向の初期位置Ｙ_Ｉを特定する、請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記位置決め部は、
前記移動軌跡を、特定した前記ｘ方向の初期位置Ｘ_Ｉ、ｙ方向の初期位置Ｙ_Ｉ、および、初期方位θに基づいて、前記走行現場の座標系に確定移動経路としてプロットすることにより、前記走行現場の地図データを生成する、請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

車両に設けられたセンサによって該車両の路面走行中に計測された計測値を取得する取得部と、
取得された計測値に含まれる、ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値から、以下の式；

【数3】

Ｎ_ＦＦＴ：ＦＦＴのタップ数
ｐ（ｆ_ｉ）^２＝ｐｘ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｙ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｚ（ｆ_ｉ）^２
ｐｘ（ｆ_ｉ）、ｐｙ（ｆ_ｉ）、ｐｚ（ｆ_ｉ）：ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値からＦＦＴで求められた周波数帯ｆ_ｉのパワー値
ｆ_０～ｆ_ｎ＿ｍ：ＤＣ成分とその近傍周波数帯
に基づいて、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）を算出する振動特徴量算出部と、
算出された振動特徴量Ｐｖ（ｔ）と、以下の式；
Ｐｖ（ｔ）＝ρ・ｖ（ｔ）^２
ｖ（ｔ）：車両の速度
ρ：路面の性状を表すパラメータである路面振動係数
と、あらかじめ定められた前記路面振動係数ρとに基づいて、前記ｖ（ｔ）を算出する移動速度算出部と、を備えている、情報処理装置。

【請求項7】

車両に設けられたセンサによって該車両の路面走行中に計測された計測値を取得する取得ステップと、
取得された計測値に含まれる、ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値から、以下の式；

【数4】

Ｎ_ＦＦＴ：ＦＦＴのタップ数
ｐ（ｆ_ｉ）^２＝ｐｘ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｙ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｚ（ｆ_ｉ）^２
ｐｘ（ｆ_ｉ）、ｐｙ（ｆ_ｉ）、ｐｚ（ｆ_ｉ）：ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値からＦＦＴで求められた周波数帯ｆ_ｉのパワー値
ｆ_０～ｆ_ｎ＿ｍ：ＤＣ成分とその近傍周波数帯
に基づいて、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）を算出する振動特徴量算出ステップと、
算出された振動特徴量Ｐｖ（ｔ）と、以下の式；
Ｐｖ（ｔ）＝ρ・ｖ（ｔ）^２
ｖ（ｔ）：車両の速度
ρ：路面の性状を表すパラメータである路面振動係数
に基づいて、前記路面振動係数ρを算出する路面振動係数算出ステップと、を含む、情報処理方法。

【請求項8】

車両に設けられたセンサによって該車両の路面走行中に計測された計測値を取得する取得ステップと、
取得された計測値に含まれる、ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値から、以下の式；

【数5】

Ｎ_ＦＦＴ：ＦＦＴのタップ数
ｐ（ｆ_ｉ）^２＝ｐｘ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｙ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｚ（ｆ_ｉ）^２
ｐｘ（ｆ_ｉ）、ｐｙ（ｆ_ｉ）、ｐｚ（ｆ_ｉ）：ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値からＦＦＴで求められた周波数帯ｆ_ｉのパワー値
ｆ_０～ｆ_ｎ＿ｍ：ＤＣ成分とその近傍周波数帯
に基づいて、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）を算出する振動特徴量算出ステップと、
算出された振動特徴量Ｐｖ（ｔ）と、以下の式；
Ｐｖ（ｔ）＝ρ・ｖ（ｔ）^２
ｖ（ｔ）：車両の速度
ρ：路面の性状を表すパラメータである路面振動係数
と、あらかじめ定められた前記路面振動係数ρとに基づいて、前記ｖ（ｔ）を算出する移動速度算出ステップと、を含む、情報処理方法。

【請求項9】

請求項１に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるための制御プログラムであって、前記取得部、前記振動特徴量算出部および前記路面振動係数算出部としてコンピュータを機能させるための制御プログラム。

【請求項10】

請求項６に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるための制御プログラムであって、前記取得部、前記振動特徴量算出部および前記移動速度算出部としてコンピュータを機能させるための制御プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、車両型移動体を測位する情報処理装置等に関する。

【背景技術】

【0002】

車両型移動体（以下、車両）の屋内測位技術として、振動解析に基づいて移動速度を推定する試みが、すでに報告されている（非特許文献１）。本発明者らも、また、走行時に発生する振動に着目したデッドレコニング手法（ＶＤＲ；Vibration-based Dead Reckoning）の研究開発を進めている（非特許文献２）。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0003】

【文献】O. Heirich, A. Lehner, P. Robertson and T. Strang , “Measurement and Analysis of Train Motion and Railway Track Characteristics with Inertial Sensors”, In Proc. of 14th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, October 5-7, 2011.

【文献】興梠、一刈、蔵田：「車輪型移動体向け自律航法（ＶＤＲ）に基づく測位手法とその評価」,ＨＣＧシンポジウム２０１８，Ｃ－２－５，２０１８

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

測位の対象となる車両には、種類または型式が極めて多様であるだけでなく、様々な路面上で走行することが想定される。そのため、ＶＤＲに基づく測位を実現するためには、車両について、走行時の振動と移動速度との関係を、路面ごとに校正することが望ましい。具体的には、車両について、路面性状ごとに、振動と移動速度との関係を規定するパラメータ（以下、路面振動係数ρ）を求められるようにしたい。

【0005】

本発明の一態様は、車両の走行時の振動と移動速度との関係を規定する路面振動係数を求めることが可能な情報処理装置を実現することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上述の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、車両に設けられたセンサによって該車両の路面走行中に計測された計測値を取得する取得部と、取得された計測値に含まれる、ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値から、以下の式；

【0007】

【数1】

【0008】

Ｎ_ＦＦＴ：ＦＦＴのタップ数
ｐ（ｆ_ｉ）^２＝ｐｘ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｙ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｚ（ｆ_ｉ）^２
ｐｘ（ｆ_ｉ）、ｐｙ（ｆ_ｉ）、ｐｚ（ｆ_ｉ）：ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値からＦＦＴで求められた周波数帯ｆ_ｉのパワー値
ｆ_０～ｆ_ｎ＿ｍ：ＤＣ成分とその近傍周波数帯
に基づいて、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）を算出する振動特徴量算出部と、
算出された振動特徴量Ｐｖ（ｔ）と、以下の式；
Ｐｖ（ｔ）＝ρ・ｖ（ｔ）^２
ｖ（ｔ）：車両の速度
ρ：路面の性状を表すパラメータである路面振動係数
に基づいて、前記路面振動係数ρを算出する路面振動係数算出部と、を備えている。

【0009】

上述の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、車両に設けられたセンサによって該車両の路面走行中に計測された計測値を取得する取得部と、取得された計測値に含まれる、ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値から、以下の式；

【0010】

【数2】

【0011】

Ｎ_ＦＦＴ：ＦＦＴのタップ数
ｐ（ｆ_ｉ）^２＝ｐｘ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｙ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｚ（ｆ_ｉ）^２
ｐｘ（ｆ_ｉ）、ｐｙ（ｆ_ｉ）、ｐｚ（ｆ_ｉ）：ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値からＦＦＴで求められた周波数帯ｆ_ｉのパワー値
ｆ_０～ｆ_ｎ＿ｍ：ＤＣ成分とその近傍周波数帯
に基づいて、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）を算出する振動特徴量算出部と、
算出された振動特徴量Ｐｖ（ｔ）と、以下の式；
Ｐｖ（ｔ）＝ρ・ｖ（ｔ）^２
ｖ（ｔ）：車両の速度
ρ：路面の性状を表すパラメータである路面振動係数
と、あらかじめ定められた前記路面振動係数ρとに基づいて、前記ｖ（ｔ）を算出する移動速度算出部と、を備えている。

【0012】

上述の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理方法は、車両に設けられたセンサによって該車両の路面走行中に計測された計測値を取得する取得ステップと、取得された計測値に含まれる、ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値から、以下の式；

【0013】

【数3】

【0014】

Ｎ_ＦＦＴ：ＦＦＴのタップ数
ｐ（ｆ_ｉ）^２＝ｐｘ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｙ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｚ（ｆ_ｉ）^２
ｐｘ（ｆ_ｉ）、ｐｙ（ｆ_ｉ）、ｐｚ（ｆ_ｉ）：ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値からＦＦＴで求められた周波数帯ｆ_ｉのパワー値
ｆ_０～ｆ_ｎ＿ｍ：ＤＣ成分とその近傍周波数帯
に基づいて、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）を算出する振動特徴量算出ステップと、
算出された振動特徴量Ｐｖ（ｔ）と、以下の式；
Ｐｖ（ｔ）＝ρ・ｖ（ｔ）^２
ｖ（ｔ）：車両の速度
ρ：路面の性状を表すパラメータである路面振動係数
に基づいて、前記路面振動係数ρを算出する路面振動係数算出ステップと、を含む。

【0015】

上述の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理方法は、車両に設けられたセンサによって該車両の路面走行中に計測された計測値を取得する取得ステップと、取得された計測値に含まれる、ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値から、以下の式；

【0016】

【数4】

【0017】

Ｎ_ＦＦＴ：ＦＦＴのタップ数
ｐ（ｆ_ｉ）^２＝ｐｘ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｙ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｚ（ｆ_ｉ）^２
ｐｘ（ｆ_ｉ）、ｐｙ（ｆ_ｉ）、ｐｚ（ｆ_ｉ）：ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値からＦＦＴで求められた周波数帯ｆ_ｉのパワー値
ｆ_０～ｆ_ｎ＿ｍ：ＤＣ成分とその近傍周波数帯
に基づいて、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）を算出する振動特徴量算出ステップと、
算出された振動特徴量Ｐｖ（ｔ）と、以下の式；
Ｐｖ（ｔ）＝ρ・ｖ（ｔ）^２
ｖ（ｔ）：車両の速度
ρ：路面の性状を表すパラメータである路面振動係数
と、あらかじめ定められた前記路面振動係数ρとに基づいて、前記ｖ（ｔ）を算出する移動速度算出ステップと、を含む。

【0018】

本発明の各態様に係る情報処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記情報処理装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記情報処理装置をコンピュータにて実現させる情報処理装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。

【発明の効果】

【0019】

本発明の一態様によれば、車両の走行時の振動と移動速度との関係を規定する路面振動係数を求めることができる。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1】情報処理装置の要部構成を示すブロック図である。

【図2】車両測位システムの概略構成を示す図である。

【図3】センサの座標系を定義する図である。

【図4】ある車両の速度特性を示すグラフである。

【図5】他の車両の速度特性を示すグラフである。

【図6】さらに他の車両の速度特性を示すグラフである。

【図7】移動軌跡推定部がカルマンフィルタを用いて行う移動軌跡の推定方法を説明する図である。

【図8】移動軌跡上にあるビーコンの受信位置と、ビーコンの位置との関係性を模式的に示す図である。

【図9】コスト関数のパターンの一例を示すグラフである。

【図10】情報処理装置が実行する処理の流れを示すフローチャートである。

【図11】情報処理装置が実行する処理の流れを示すフローチャートである。

【図12】評価実験を実施した実験環境の地図を示す図である。

【図13】評価実験の評価結果を示す表である。

【発明を実施するための形態】

【0021】

〔実施形態１〕
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。

【0022】

＜車両測位システムの概要＞
図２は、車両測位システムの概略構成を示す図である。図示のとおり、車両測位システム１００は、情報処理装置１と、車両２と、車両２に搭載されるセンサ３とを含む。センサ３は、一例として、慣性計測装置（ＩＭＵ；inertial measurement unit）である。以下では、センサ３を、ＩＭＵ３と表記する。

【0023】

車両２は、車両型の移動体であり、走行現場に設定されている走行路を走行する。なお、走行現場は、屋外か屋内かは問わない。本実施形態では、車両２は、例えば、自動車、フォークリフト、台車、自動運搬車（ＡＧＶ；Automatic Guided Vehicle）などが想定されている。

【0024】

図３は、ＩＭＵ３の座標系を定義する図である。本実施形態では、ＩＭＵ３は、ＩＭＵ３の座標系が車両２の座標系と一致するような取り付け姿勢にて、車両２に取り付けられているものとする。本実施形態では、車両２の移動方向をｘ方向（ｘ軸）、車両２の左右方向をｙ方向（ｙ軸）と定義し、ｘｙ平面に対して鉛直方向をｚ方向（ｚ軸）と定義する。つまり、本実施形態では、車両２は、特定の移動方向（ｘ方向）にのみ前進または後進する移動体である。

【0025】

ＩＭＵ３は、３方向の加速度計と、３軸のジャイロとを備え、ｘ、ｙ、ｚの３方向それぞれの加速度と、ｘ、ｙ、ｚの３軸それぞれの角速度とを計測する。ＩＭＵ３は、単位時間Δｔごとに、３方向の加速度および３軸の角速度を計測する。そして、ＩＭＵ３は、ｘ方向加速度、ｙ方向加速度、ｚ方向加速度、ｘ軸角速度、ｙ軸角速度およびｚ軸角速度の６つの要素値からなる計測値を、これらが計測された日時を示すタイムスタンプとともに、出力する。

【0026】

車両測位システム１００は、さらに、車両２に搭載される受信機４と、受信機４に受信させる電波を発信する発信機５とを含んでいてもよい。発信機５は、一例として、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標） Low Energy）の仕様に対応したＢＬＥビーコンである。以下では、発信機５を、ビーコン５と表記する。ビーコン５は、車両２が走行する路面が存在する走行現場に複数個配置される。以下では、個々のビーコン５を個別に特定する必要がある場合には、第１ビーコン５１、第２ビーコン５２、第３ビーコン５３、・・・などと称する。車両２がビーコン５とある距離内に近づいたときに、受信機４は、ビーコン５から常時発信されている電波信号を受信する。

【0027】

受信機４は、車両２がビーコン５の電波検知圏内に入ると、ビーコン５からの電波を受信する。受信機４は、電波に含まれている、発信元のビーコン５を識別するためのビーコンＩＤと、電波の受信日時を示す受信日時情報と、受信時の信号強度を示す受信信号強度（ＲＳＳＩ）とを含む受信履歴を、受信の度に出力する。

【0028】

車両２は、不図示の通信装置を備えていてもよい。車両２の通信装置は、車両２が走行を終了した後、走行中にＩＭＵ３が計測した計測値群および受信機４が記録した受信履歴群を、通信ネットワークＮＷを介して、情報処理装置１に送信してもよい。他の例では、車両２には、着脱可能な記録媒体が備えられていてもよい。この場合、車両２が走行を終了した後、ＩＭＵ３が計測した計測値群および受信機４が記録した受信履歴群を記録した記録媒体は、車両２から取り外され、読み取り可能に情報処理装置１に接続される。さらに他の例では、車両２の上述の不図示の通信装置は、車両２の走行中、リアルタイムに、ＩＭＵ３が計測する計測値を逐次情報処理装置１に送信してもよいし、受信機４がビーコン５からの電波を受信する度に、受信履歴を情報処理装置１に送信してもよい。

【0029】

情報処理装置１は、ＩＭＵ３から出力された計測値群を解析して、車両２が走行した路面の路面性状および車両２の速度を推定し、車両２の測位を行う。具体的には、情報処理装置１は、計測値群を解析することにより単位時間ごとの車両２の相対位置の集合から推定した移動軌跡を得る。その後、情報処理装置１は受信機４から出力された受信履歴群を利用して、推定した移動軌跡および路面性状について、走行現場の座標系における絶対位置を決定する。これにより、車両２の走行現場における走行経路、および、走行現場の路面性状を得ることができる。

【0030】

＜情報処理装置の構成＞
図１は、情報処理装置１の要部構成を示すブロック図である。情報処理装置１は、制御部１０と、記憶部１１と、通信部１２とを備えている。制御部１０は、情報処理装置１の各部を統括して制御する。記憶部１１は、情報処理装置１が使用する各種データを記憶する。通信部１２は、通信ネットワークＮＷを介して、車両２の不図示の通信装置、または、車両２に搭載されているＩＭＵ３および受信機４などの、他の装置と通信する。

【0031】

制御部１０は、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）または専用プロセッサなどの制御装置により構成されてもよい。図１を参照して後述する制御部１０の各部は、ＣＰＵなどの制御装置が、ＲＯＭ（read only memory）などで実現された記憶装置（記憶部１１）に記憶されているプログラムをＲＡＭ（random access memory）などに読み出して実行することで実現できる。

【0032】

制御部１０は、取得部２１、振動特徴量算出部２２、移動速度算出部２３および路面振動係数算出部２４を備えている。制御部１０は、さらに、移動軌跡推定部２５および位置決め部２６を備えていてもよい。

【0033】

記憶部１１には、計測値データベース４１（以下、計測値ＤＢ４１）および観測ベクトル４２が記憶されている。記憶部１１には、さらに、状態ベクトル４３、移動軌跡４４、受信履歴データベース４５（以下、受信履歴ＤＢ４５）および地図データ４６が記憶されていてもよい。

【0034】

＜処理概要＞
取得部２１は、通信部１２を介して、ＩＭＵ３によって計測された計測値をタイムスタンプとともに車両２から取得して、計測値ＤＢ４１に保存する。計測値ＤＢ４１には、６つの要素値からなる計測値の群が、タイムスタンプに示された計測日時ごとに時系列で登録される。

【0035】

振動特徴量算出部２２は、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）を算出する。

【0036】

移動速度算出部２３は、時点ｔにおける移動速度ｖ（ｔ）を算出する。

【0037】

路面振動係数算出部２４は、車両２が走行した路面の性状に起因する車両２の振動強度を表す路面振動係数ρを算出する。

【0038】

移動軌跡推定部２５は、カルマンフィルタを用いてΔｔごとの速度を推定する。そして、移動軌跡推定部２５は、推定した速度を用いてΔｔごとの軌跡を作成し、それを連結して移動軌跡を作成する。

【0039】

位置決め部２６は、ビーコン信号を使ってコストを最小化する初期条件（車両２の初期方位および初期位置）を特定し、確定移動経路を得て、車両２が走行した走行現場の地図データを作成する。

【0040】

なお、移動速度算出部２３は、算出された振動特徴量Ｐｖ（ｔ）と、以下の式；
Ｐｖ（ｔ）＝ρ・ｖ（ｔ）^２
ｖ（ｔ）：車両の速度
ρ：路面の性状を表すパラメータである路面振動係数
と、あらかじめ定められた前記路面振動係数ρとに基づいて、前記ｖ（ｔ）を算出することができる。

【0041】

以下では、移動軌跡推定部２５によって推定される「移動軌跡」は、車両２の単位時間ごとの相対位置の集合で構成されており、走行現場の座標系における初期位置および初期方位が定まっていない軌跡を指す。この移動軌跡について、走行現場の座標系における初期位置および初期方位が定まって、走行現場の地図上にマッピングすることが可能な状態となった車両２の軌跡を「確定移動経路」と称し、これらを区別する。

【0042】

＜処理詳細＞
（振動特徴量に基づく移動速度および路面振動係数の算出）
振動特徴量算出部２２は、取得された計測値に含まれる、ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値に基づいて、計測値が計測される時間間隔Δｔごとに、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）を算出する。

【0043】

振動特徴量算出部２２は、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）を、

【0044】

【数5】

【0045】

・・・・式（１）
に基づいて算出する。

【0046】

ここで、Ｎ_ＦＦＴはＦＦＴのタップ数、ｐ（ｆ_ｉ）はＦＦＴで求められる加速度成分の周波数帯ｆ_ｉでのパワーの総和である。振動特徴量算出部２２は、ｐ（ｆ_ｉ）を、以下の式（２）から求める。
ｐ（ｆ_ｉ）^２＝ｐ_ｘ（ｆ_ｉ）^２＋ｐ_ｙ（ｆ_ｉ）^２＋ｐ_ｚ（ｆ_ｉ）^２・・・式（２）
ｐ_ｘ（ｆ_ｉ）、ｐ_ｙ（ｆ_ｉ）、ｐ_ｚ（ｆ_ｉ）は、ＩＭＵ３の座標系に分解された加速度のｘ、ｙおよびｚ方向の各成分からＦＦＴで求められた周波数帯ｆ_ｉのパワー値である。

【0047】

また、式（１）から明らかなように、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）は、低い周波数成分の影響を強く受けるため、ＤＣ成分とその近傍周波数帯（ｆ_０～ｆ_ｎ＿ｍ）を除外することが必要である。

【0048】

振動特徴量算出部２２は、ｐ（ｆ_ｉ）の算出のために、ＩＭＵ３の計測値を直接用いることができるが、算出の精度を高めるために、より好ましくは、鉛直方向（Ｚ方向）と水平方向の成分（Ｘ方向およびＹ方向）に分解して、ｐ（ｆ_ｉ）を算出することが好ましい。鉛直方向の成分と、水平方向の成分との分解は、例えば、姿勢計測方法などと組み合わせて実現することが可能である。鉛直方向の成分と水平方向の成分との分解により、ＩＭＵ３の計測値（加速度値および角速度値）を鉛直成分および水平成分に分解するために必要な回転行列を得ることができる。

【0049】

ここで、本発明者らは、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）が車両２の移動速度ｖ（ｔ）の２乗と線形相関性が高いことを実験的に確認した（図４～図６）。

【0050】

【数6】

【0051】

図４～図６は、いくつかのタイプの車両について、その速度特性を示すグラフである。図４は、台車の速度特性を示すグラフである。図５は、ハンドフォーク（トラスコ中山、型番：THP-20-511）の速度特性を示すグラフである。図６は、電動フォークリフト（住友フォークリフト QuaPro-R、型番：61FBR135）の速度特性を示すグラフである。なお、振動特徴量の計算条件は、Ｎ_ＦＦＴ＝１２８、Ｆ_ｓ＝１００［Ｈｚ］であり、ＤＣ～６Ｈｚまでの周波数帯（ｆ_０～ｆ_ｎ＿ｍ：ＤＣ成分とその近傍周波数帯）の成分をカットしている。

【0052】

各グラフにおいて、振動特徴量について、移動速度の２乗との間で高い線形相関性が示されている。図４～図６の各グラフから明らかであるように、運動機構または動力源がまったく異なる車両であっても、本開示の振動特徴量が示す速度の２乗との間の線形相関性はきわめて高い。

【0053】

そこで、路面振動係数算出部２４は、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）と移動速度ｖ（ｔ）の２乗との比例係数を、路面振動係数ρとして算出する。

【0054】

さらに、振動特徴量算出部２２は、算出した時点ｔにおける振動特徴量Ｐｖ（ｔ）と、取得部２１から取得された、時点ｔにおける移動方向（ｘ方向）に沿った加速度値α_ｆ（ｔ）とを組にして記憶部１１に記憶する。詳細には、振動特徴量算出部２２は、単位時間Δｔごとに計測された計測値を、観測ベクトル４２として記憶部１１に記憶する。なお、詳細は後述するが、観測ベクトル４２は、

【0055】

【数7】

【0056】

・・・式（３）
と表現され得る。

【0057】

（ＶＤＲ手法に基づく移動軌跡の推定）
移動軌跡推定部２５は、上述した振動特徴量を観測に取り込んだカルマンフィルタを用いて、車両２の移動軌跡を推定する。

【0058】

移動軌跡推定部２５は、単位時間Δｔごとに、カルマンフィルタを用いて、車両２のｘ方向に沿った移動速度ｖ_ｆおよび加速度ａ_ｆを推定し、単位時間Δｔごとの移動距離を特定する。次に、移動軌跡推定部２５は、単位時間ΔｔごとにＩＭＵ３によって計測されたｚ軸の角速度値に基づいて、単位時間Δｔごとに、相対的なｚ軸上の回転量を得る。これにより、移動軌跡推定部２５は、単位時間Δｔごとに、前回の時点における車両２の位置からの相対位置を特定し、各相対位置に基づいて移動軌跡４４を特定する。

【0059】

本実施形態では、移動軌跡推定部２５が移動軌跡４４の推定に用いるカルマンフィルタは、以下の状態ベクトル４３と、観測ベクトル４２とによって規定され得る。具体的には、状態ベクトル４３は、移動方向に沿った速度ｖ_ｆ（単位：［ｍ／ｓ］）と、移動方向に沿った加速度ａ_ｆ（単位：［ｍ／ｓ^２］）と、加速度出力に含まれるオフセット誤差ｂ_ａ（単位：［ｍ／ｓ^２］）とを要素とし、

【0060】

【数8】

【0061】

・・・式（４）
と表現され得る。観測ベクトル４２は、式（３）として示したとおりである。

【0062】

図７は、移動軌跡推定部２５がカルマンフィルタを用いて行う移動軌跡４４の推定方法を説明する図である。注目時点ｔｎに関して、移動軌跡推定部２５が実行する一巡の処理は、予測ステップと更新ステップとを含む。以下では、ｔ２を注目時点として説明する。

【0063】

予測ステップでは、移動軌跡推定部２５は、前回の時点ｔ１における状態ベクトル４３の各推定値Ｓ_ｔ１（ｖ_ｆ１、ａ_ｆ１、ｂ_ａ１）に基づいて、注目時点ｔ２における状態ベクトル４３の各推定値を予測する。

【0064】

更新ステップでは、まず、移動軌跡推定部２５は、注目時点ｔ２において観測された観測ベクトル４２の各観測値Ｏ（ｔ２）＝（Ｐｖ（ｔ２）、αｆ（ｔ２））に基づいて、観測誤差共分散行列を得る。そして、移動軌跡推定部２５は、観測誤差共分散行列に基づいて、予測ステップにて予測した各値を修正して、最終的に、注目時点ｔ２における状態ベクトル４３の各推定値Ｓ_ｔ２（ｖ_ｆ２、ａ_ｆ２、ｂ_ａ２）を得る。

【0065】

最後に、移動軌跡推定部２５は、注目時点ｔ２における移動速度ｖ_ｆ２と、ｚ軸の角速度とに基づいて、次の時点ｔ３までに車両２がどの方向にどのくらいの距離を進むのかを決定する（矢印ａｒｒ２）。この矢印ａｒｒ２の終点は、次の時点ｔ３における車両２の相対位置となる。

【0066】

上述の更新ステップについて、具体例を示すと以下のとおりである。

【0067】

まず、状態ベクトル４３の更新方程式は、以下の式によって定義できる。

【0068】

【数9】

【0069】

・・・式（５）
ここで、Δｔをサンプル時間間隔［ｓ］とおくと、Ｆは以下の式で表すことができる。

【0070】

【数10】

【0071】

・・・式（６）
状態ベクトルに関する観測を、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）と加速度センサ出力を移動方向へマップしたα_ｆ（ｔ）とすると、その観測ベクトルＯ（ｔ）と状態ベクトルとの関係は、以下の観測方程式として表現できる。

【0072】

【数11】

【0073】

・・・式（７）
式（７）の観測方程式に現れる関数ｈ（ｘ）は、非線形であるため、テイラー展開による線形化方法を用いて線形化する。すなわち、関数ｈ（ｘ）のヤコビアン行列を求めることで、以下の線形化された観測行列Ｈが得られる。これによって観測誤差共分散行列を更新する。

【0074】

【数12】

【0075】

・・・式（８）
ただし、路面性状の変化によって式（７）の観測方程式に現れるρの値も変化する。そこで、大きな振動特徴量に関する観測誤差を異常値として捉えて、路面性状の変化と見なし、異常値となっている区間では観測を入力せず予測ステップのみでカルマンフィルタを更新することとする。

【0076】

例えば、図７において、注目時点がｔ３であるとき、移動軌跡推定部２５は、前回の時点ｔ２の観測ベクトル４２から得られるρ_ｔ２の値と、注目時点ｔ３の観測ベクトル４２から得られるρ_ｔ３の値とを比較する。ρの差が所定閾値以上である場合には、時点ｔ２から時点ｔ３までの区間において、路面性状に変化があったと判断できる。この場合、移動軌跡推定部２５は、予測ステップにおいて、前回の時点ｔ２における状態ベクトル４３の各推定値に基づいて予測した予測結果を、観測ベクトル４２に基づく修正を行わずにそのまま、時点ｔ３の状態ベクトル４３の各推定値Ｓ_ｔ３（ｖ_ｆ３、ａ_ｆ３、ｂ_ａ３）として確定させる。

【0077】

移動軌跡推定部２５は、計測期間に得られた計測値ごとに以上の処理を繰り返し、図８に示すような移動軌跡４４を得て、記憶部１１に記憶する。移動軌跡４４は、一定時間Δｔごとの車両２の相対位置をつないで得られたものであり、車両２が移動した軌跡を示す。ここで、移動軌跡４４は、走行現場の座標系における絶対位置が定まっていない。そこで、位置決め部２６が、走行現場の座標系における移動軌跡４４の絶対位置を決定する。具体的には、位置決め部２６は、走行現場の座標系における移動軌跡４４の初期位置（Ｘ_Ｉ、Ｙ_Ｉ）と、初期方位θとを決定することにより、移動軌跡４４の絶対位置を決定する。

【0078】

（ビーコン信号に基づく移動軌跡の位置決め）
ＢＬＥビーコンは、ＢＬＥ通信を用いて電波信号を発信することに特化した通信装置であり、屋内測位ではよく用いられる。ＢＬＥビーコンからの電波はＢＬＥビーコンからの距離の２乗に反比例してＲＳＳＩが弱まるため、複数個のＢＬＥビーコンからのＲＳＳＩに基づいて、原理的には、受信機４つまり車両２の位置を推定できる。しかしながら、ＢＬＥで用いられる２．４ＧＨｚ帯の信号は干渉または反射などの様々な要因により乱されるため、ＢＬＥビーコンのみに基づいて位置を特定することは一般的には困難である。

【0079】

そこで、位置決め部２６は、移動軌跡４４上に特定された受信位置におけるビーコン５のＲＳＳＩと、該受信位置からビーコン５までの距離ｄとから求まるコスト関数を最小化する移動軌跡４４の初期位置（Ｘ_Ｉ、Ｙ_Ｉ）と、初期方位θとを解として求める。具体的には、位置決め部２６は、ＶＤＲにおける誤差要因を、初期方位θ、走行現場の座標系におけるｘ方向の初期位置Ｘ_Ｉ、ｙ方向の初期位置Ｙ_Ｉおよび路面性状を表すパラメータとしての路面振動係数ρの４つのパラメータに分解して、各パラメータの条件を変化させる。

【0080】

本実施形態では、位置決め部２６は、路面振動係数ρについては、観測誤差が大きい異常値と検知される区間についてのみ変化させることが好ましい。こうして路面振動係数ρを固定値とすることにより、位置決め部２６は、４つのパラメータの組み合わせ数を大幅に削減し、低負荷処理にて、移動軌跡４４の絶対位置を求めることが可能となる。

【0081】

図８は、移動軌跡４４上にあるビーコン５の受信位置と、ビーコン５の位置との関係性を模式的に示す図である。

【0082】

図８に示すとおり、位置決め部２６は、まず、移動軌跡４４上に、車両２の受信機４がビーコン５から電波を受信した受信位置を特定する。移動軌跡４４を構成する相対位置（矢印の始点）には、Δｔ間隔で計測された計測値のタイムスタンプ（時点ｔ０、ｔ１、ｔ２、・・・）が関連付けられている。一方、受信履歴ＤＢ４５に登録されている各受信履歴には、発信元のビーコン５のビーコンＩＤと、そのビーコン５から電波を受信したときの受信日時情報とが含まれている。そこで、位置決め部２６は、タイムスタンプと受信日時情報との差として決定される走行時間に、始点における状態ベクトルの速度ｖ_ｆを乗じた距離だけ移動した位置を、ビーコン５からの受信位置（ｘ_ｉ、ｙ_ｉ）として移動軌跡４４上に特定することができる。

【0083】

図示の例では、受信位置は（ｘ_ｉ、ｙ_ｉ）、ビーコン５の位置は（ｘ_ｂｉ、ｙ_ｂｉ）で示されている。ここで、ビーコン５の位置（ｘ_ｂｉ、ｙ_ｂｉ）は既知である。また、各受信位置においては、ＲＳＳＩ（＝ｒ_ｉ）が得られている。位置決め部２６は、受信位置（ｘ_ｉ、ｙ_ｉ）と、それに対応するビーコン５の位置（ｘ_ｂｉ、ｙ_ｂｉ）との間の距離ｄ_ｉに基づいてコスト関数ｃｏｓｔ（ｒ_ｉ、ｄ_ｉ）を決定し、その総和ｃを最小化するパラメータの組み合わせ（θ、Ｘ_Ｉ、Ｙ_Ｉ、ρ)を解とする。具体的には、位置決め部２６は、以下の式；

【0084】

【数13】

【0085】

・・・式（９）
に基づいて、移動軌跡４４の初期方位θ、初期位置（Ｘ_Ｉ、Ｙ_Ｉ)および路面振動係数ρを決定する。

【0086】

ここで、ＲＳＳＩ（ｒ_ｉ）および受信距離ｄ_ｉに基づいてコストを決定するコスト関数は、後述するＢＬＥビーコンの利用上の知見に基づいて設計することが好ましい。すなわち、ＲＳＳＩが大きい場合には、そのことは、受信距離が短いことを意味しており、実際の受信距離が実は長いという可能性はない。しかし、ＲＳＳＩが小さい場合には、そのことが、受信距離が長いことを意味しているとは限らない。人体などの障害物に電波が遮蔽されるなどして、実際の受信距離は短いのに、小さい値のＲＳＳＩが観測されたということがあり得るからである。

【0087】

そこで、位置決め部２６は、上述のような制約を満たすコスト関数の一例として、図９に示すコスト関数を採用することができる。図９は、コスト関数のパターンの一例を示すグラフである。図示のとおり、観測されたＲＳＳＩが高いコスト関数ほど、コストが高く算出されるように上方に位置し、ＲＳＳＩが高いにもかかわらず受信距離が所定距離以上である場合のコストが高く算出されるようにコスト関数を設定することができる。そして、位置決め部２６は、ある受信位置に関してコストを算出するとき、該受信位置に対応するＲＳＳＩに応じてコスト関数を選択し、それに距離ｄをあてはめて、その受信位置でのコストを決定する。それを合計してひとつの初期位置についてコストを計算する。

【0088】

以上のとおり、位置決め部２６は、移動軌跡４４の、走行現場の座標系における絶対位置を決定することができる。つまり、位置決め部２６は、移動軌跡４４について、走行現場における初期位置および初期方位を決定して、車両２の走行現場における確定移動経路を得ることができる。さらに、位置決め部２６は、移動軌跡４４について求めた路面振動係数ρに基づいて、走行現場における、路面の粗さ、段差、突起、傾斜などを特定することができる。

【0089】

＜処理フロー＞
図１０および図１１は、情報処理装置１が実行する処理の流れを示すフローチャートである。

【0090】

ステップＳ１（取得ステップ）では、取得部２１は、ＩＭＵ３および受信機４から、Δｔごとの計測値を取得する。本実施形態では、一例として、車両２が走行現場のスタート地点からゴール地点まで走行した間の計測期間に計測された計測値の一群をまとめて取得する。

【0091】

ステップＳ２（振動特徴量算出ステップ）では、振動特徴量算出部２２は、計測値に含まれるｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値から、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）を算出する。

【0092】

ステップＳ３では、移動速度算出部２３は、移動速度ｖ（ｔ）を算出してもよい。

【0093】

ステップＳ４（路面振動係数算出ステップ）では、路面振動係数算出部２４は、路面振動係数ρを算出する。そして、路面振動係数算出部２４は、観測ベクトル４２（Ｐｖ（ｔ）、αｆ（ｔ））を、計測値のタイムスタンプに関連付けて記憶部１１に記憶する。

【0094】

ステップＳ２～Ｓ４は、Δｔごとの計測値について繰り返して実行される。すべての計測値について、観測ベクトル４２が記憶部１１に記憶されると、処理は、次のステップＳ５に進む。次に、移動軌跡推定部２５は、ステップＳ５～Ｓ１３に示すように、移動軌跡４４を推定する。

【0095】

ステップＳ５では、移動軌跡推定部２５は、注目時点ｔの観測ベクトル４２を記憶部１１から読み出す。

【0096】

ステップＳ６では、移動軌跡推定部２５は、注目時点ｔよりΔｔ１つ分前の時点（以下、前回の時点ｔ－１）に関連付けられた状態ベクトル４３に基づいて、注目時点ｔの状態を予測する。

【0097】

ステップＳ７では、移動軌跡推定部２５は、前回の時点ｔ－１における路面振動係数ρと、注目時点ｔにおける路面振動係数ρとを比較する。比較の結果、ρの差分が所定の閾値未満であれば、移動軌跡推定部２５は、Ｓ８のＮＯからステップＳ９へ処理を進める。ρの差分が所定の閾値以上であれば、移動軌跡推定部２５は、Ｓ８のＹＥＳからステップＳ１１へ処理を進める。

【0098】

ステップＳ９では、移動軌跡推定部２５は、前回の時点ｔ－１から注目時点ｔまでの区間において、路面の性状に大きな変化はないと判定する。

【0099】

ステップＳ１０では、移動軌跡推定部２５は、Ｓ５で取得した注目時点ｔの観測ベクトル４２に基づいてＳ６で予測した状態を修正することにより、注目時点ｔの状態ベクトル４３を求める。

【0100】

ステップＳ１１では、移動軌跡推定部２５は、前回の時点ｔ－１から注目時点ｔまでの区間において、路面の性状に大きな変化があったと判定する。ここで、移動軌跡推定部２５は、注目時点ｔに対して、路面の性状に変化があったことを意味する異常値のラベルを付与してもよい。

【0101】

ステップＳ１２では、移動軌跡推定部２５は、注目時点ｔの観測ベクトル４２を加味せずに、Ｓ６で予測した状態をそのまま注目時点ｔの状態ベクトル４３として得る。

【0102】

なお、ステップＳ１０またはＳ１２において、移動軌跡推定部２５は、次の時点ｔ＋１における車両２の相対位置を特定する。具体的には、移動軌跡推定部２５は、注目時点ｔの計測値からｚ軸の角速度を取得する。移動軌跡推定部２５は、取得した角速度と、ステップＳ１０またはＳ１２において確定させた注目時点ｔの状態ベクトル４３に含まれている移動速度ｖｆｔとに基づいて、注目時点ｔから、次の時点ｔ＋１までの間の移動距離と移動方向とを推定する。推定した移動距離と移動方向とで形成される矢印の終点は、次の時点ｔ＋１における車両２の相対位置となる。

【0103】

ステップＳ１３では、移動軌跡推定部２５は、計測期間のすべての計測値について解析を行い、計測期間のすべての時点について、状態ベクトル４３および相対位置を得たか否かを判断する。すべての時点について解析が終了するまでは、移動軌跡推定部２５は、Ｓ１３のＮＯからＳ５に処理を戻し、Ｓ５～Ｓ１３の処理を繰り返す。すべての時点について、状態ベクトル４３および相対位置が得られた場合には、処理は、Ｓ１３のＹＥＳから、Ｓ１４に進められる。ここで、移動軌跡４４は完成し、記憶部１１に記憶される。

【0104】

ステップＳ１４では、位置決め部２６は、上述の計測期間における受信履歴を受信履歴ＤＢ４５から読み出す。

【0105】

ステップＳ１５では、位置決め部２６は、受信履歴に含まれる受信日時情報に基づいて、各ビーコン５から信号を受信したときの車両２の受信位置を、移動軌跡４４上に特定する。

【0106】

ステップＳ１６では、位置決め部２６は、ビーコン５の配置位置と受信位置との距離（ｄ）を定義する。

【0107】

ステップＳ１７では、位置決め部２６は、距離（ｄ）およびＲＳＳＩ（ｒ）のコストが最小となる、初期位置、初期方位および路面振動係数の各パラメータの組み合わせを特定する。

【0108】

ステップＳ１８では、位置決め部２６は、Ｓ１７で特定した初期位置および初期方位に基づいて、走行現場の座標系に確定移動経路をマッピングし、Ｓ１７で特定した路面振動係数に基づいて、路面性状の情報を走行現場の座標系にマッピングする。こうして、位置決め部２６は、車両２の確定移動経路と、路面性状の情報とがマッピングされた地図データ４６を生成し、記憶部１１に記憶する。

【0109】

＜適用例＞
本開示の情報処理装置１および方法によれば、車両の移動速度の２乗と線形相関性の高い振動特徴量を算出することにより、路面の粗さを表す路面振動係数ρを求めることができる。

【0110】

さらに、例えば、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）ビーコンが設置された屋内環境を対象として、ＶＤＲ技術とビーコンの受信履歴とを組み合わせて、コストを計算することにより、移動軌跡４４の始点における路面振動係数ρを用いて後続の移動経路の路面振動係数ρを自動的に推定することができる。また、路面振動係数ρは路面の粗さを表すことが分かっている。走行現場のマップ上の路面振動係数ρを求めることは、実際に走行した車両２についての適正な路面振動係数ρを得るだけでなく、同じタイプの別の車両について適正な路面振動係数ρを得ることにも寄与する。

【0111】

その上、本開示の情報処理装置１および方法によれば、走行時に車両２が遭遇した段差、突起、傾斜または路面性状の急変などは、路面振動係数ρの局所的な異常値として検出される。そのため、異常値が検出された場所を走行現場の地図上へマップすることにより、車椅子や自律ロボットに対するバリアフリーマップの作成に寄与することが期待できる。

【0112】

また、路面振動係数の変化については、ＧＰＳ（Global Positioning System）などの衛星測位と組み合わせることで簡便な計測が期待できるため、一般道または高速道路上の路面劣化の計測に応用できる可能性がある。

【実施例1】

【0113】

本発明の一実施例について以下に説明する。図１２に示す実験環境（３３ｍ×５３ｍの実験室エリア）において評価実験を実施した。本環境中ではＢＬＥビーコン（アプリックス社製）が図１２で正方形のマークで示されているように、計２５個配置されている。図１２の太線（始点および終点は、星形のマーカで示されている）は、車両２としての電動車椅子（Ｗｈｉｌｌ社製）による移動経路の真値（移動距離：１３９．１ｍ）であり、ＬｉＤＡＲを用いて計測されたものである。本環境中には路面条件が異なるエリアが２種類（カーペット状の床面とつるつるした床面）あり、別途計測された実験により、路面振動係数ρは、約１．５倍だけ異なっていることが事前に分かっている。

【0114】

本評価実験では、初期方位を真値（＝９０度）と揃えた場合と、初期方位を未知として探索を開始した場合との二つの条件で測位精度を評価した。慣性計測装置として、専用のアプリケーションがインストールされたスマートフォン（Google Pixel 3XL、Android（登録商標） 9.0）を用いた。該専用のアプリケーションで取得された計測値群（計測周波数：１００Ｈｚ）に基づいて、本開示の方法にしたがって、上述の電動車椅子の移動軌跡を推定した。これにより得られた推定結果と、ＬｉＤＡＲにより取得された真値と比較して誤差を評価した。初期方位の探索条件は、１度刻みによる全方位検索とした。初期位置の探索条件は、０．２５ｍ刻みで最大±１５ｍの範囲を検索することとした。路面振動係数の探索条件は、０．０１刻みで０．２５～２．０の範囲を検索することとした。また、ＢＬＥビーコンのＲＳＳＩが－９０ｄＢｍ以下となった受信データは、読み捨てることとした。

【0115】

評価実験の結果を図１３に示す。なお、本評価実験では、路面振動係数ρの異常値は、計４カ所で検出され、そのうちの３カ所は路面上の段差であり、残りの１カ所は路面性状の変化であった。また、自動的に推定された路面振動係数ρの誤差比は１０％以内であった。

【0116】

本開示において、速度の２乗と線形相関性の高い振動特徴量が提案された。そして、振動特徴量に基づいて、拡張カルマンフィルタを用いた速度推定方法、移動軌跡推定方法が提案された。そして、ＢＬＥビーコンが配置された走行現場において、路面および車両について路面振動係数を自動で推定する方法が提案された。電動車椅子による走行評価実験により、本開示に提案された方法に基づいて得られた確定移動経路は、ＬｉＤＡＲが計測した真値に対して、走行距離に比例して２～３％程度の累積誤差で抑えられることが示された。

【0117】

〔ソフトウェアによる実現例〕
情報処理装置１の制御ブロック（特に、取得部２１、振動特徴量算出部２２、移動速度算出部２３、路面振動係数算出部２４、移動軌跡推定部２５および位置決め部２６）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。

【0118】

後者の場合、情報処理装置１は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

【0119】

〔付記事項〕
本開示に係る情報処理装置１は、車両２に設けられたセンサ（ＩＭＵ３）によって該車両の路面走行中に計測された計測値を取得する取得部２１と、取得された計測値に含まれる、ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値から、以下の式；

【0120】

【数14】

【0121】

Ｎ_ＦＦＴ：ＦＦＴのタップ数
ｐ（ｆ_ｉ）^２＝ｐｘ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｙ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｚ（ｆ_ｉ）^２
ｐｘ（ｆ_ｉ）、ｐｙ（ｆ_ｉ）、ｐｚ（ｆ_ｉ）：ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値からＦＦＴで求められた周波数帯ｆ_ｉのパワー値
ｆ_０～ｆ_ｎ＿ｍ：ＤＣ成分とその近傍周波数帯
に基づいて、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）を算出する振動特徴量算出部２２と、
算出された振動特徴量Ｐｖ（ｔ）と、以下の式；
Ｐｖ（ｔ）＝ρ・ｖ（ｔ）^２
ｖ（ｔ）：車両の速度
ρ：路面の性状を表すパラメータである路面振動係数
に基づいて、前記路面振動係数ρを算出する路面振動係数算出部２４と、を備えている。

【0122】

上述の情報処理装置１は、前記計測値が得られる単位時間Δｔごとに、カルマンフィルタを用いて、前記車両のｘ方向に沿った移動速度ｖ_ｆおよび加速度ａ_ｆを推定することにより、単位時間Δｔごとの移動距離を特定する移動軌跡推定部２５をさらに備え、前記移動軌跡推定部は、前記カルマンフィルタの予測ステップにて、注目時点ｔから単位時間Δｔ前の時点ｔ－１において推定した移動速度ｖ_ｆｔ－１および加速度ａ_ｆｔ－１に基づいて、注目時点ｔの移動速度ｖ_ｆｔおよび加速度ａ_ｆｔの予測値を求め、前記カルマンフィルタの更新ステップにて、注目時点ｔにおいて観測された振動特徴量Ｐｖ（ｔ）および加速度αｆ（ｔ）に基づいて、観測誤差共分散行列

【0123】

【数15】

【0124】

を得て、該観測誤差共分散行列に基づいて、前記予測ステップにて予測した各予測値を修正することにより、注目時点ｔにおける、移動速度ｖ_ｆｔおよび加速度ａ_ｆｔの推定値を求めてもよい。

【0125】

上述の情報処理装置１において、前記移動軌跡推定部は、単位時間Δｔごとに前記センサによって計測されたｚ軸の角速度値に基づいて、単位時間Δｔごとにｚ軸回りの回転量を取得し、注目時点ｔにおける、移動速度ｖ_ｆｔおよび加速度ａ_ｆｔの推定値と、前記ｚ軸回りの回転量とに基づいて、前記注目時点ｔから単位時間Δｔ後の時点ｔ＋１までの移動距離および移動方向を推定してもよい。

【0126】

上述の情報処理装置１は、前記移動軌跡推定部によって単位時間Δｔごとに推定された移動距離および移動方向から特定される移動軌跡４４について、前記車両が走行した走行現場の座標系における初期条件としての初期位置および初期方位を決定することにより、前記車両の前記走行現場における移動経路を決定する位置決め部をさらに備え、前記車両には、前記走行現場に配置された１または複数の発信機からの電波信号を受信する受信機が設けられており、前記取得部は、前記受信機から出力される、発信元を識別する発信機ＩＤと、電波信号の受信日時を示す受信日時情報と、受信時の信号強度を示す受信信号強度（ＲＳＳＩ）とを含む、受信履歴を取得し、前記位置決め部は、前記受信日時情報に基づいて、前記受信機が前記発信機から電波信号を受信した受信位置を前記移動軌跡上に特定し、前記走行現場の座標系における前記発信機の位置から前記受信位置までの距離（ｄ）と該受信位置におけるＲＳＳＩとから求まるコストが最小となるように、前記初期条件である、初期方位θ、走行現場の座標系におけるｘ方向の初期位置Ｘ_Ｉ、および、ｙ方向の初期位置Ｙ_Ｉを特定してもよい。

【0127】

上述の情報処理装置１において、前記位置決め部は、前記移動軌跡を、特定した前記ｘ方向の初期位置Ｘ_Ｉ、ｙ方向の初期位置Ｙ_Ｉ、および、初期方位θに基づいて、前記走行現場の座標系に確定移動経路としてプロットすることにより、前記走行現場の地図データ４６を生成してもよい。

【0128】

本開示に係る情報処理装置は、車両に設けられたセンサによって該車両の路面走行中に計測された計測値を取得する取得部と、取得された計測値に含まれる、ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値から、以下の式；

【0129】

【数16】

【0130】

Ｎ_ＦＦＴ：ＦＦＴのタップ数
ｐ（ｆ_ｉ）^２＝ｐｘ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｙ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｚ（ｆ_ｉ）^２
ｐｘ（ｆ_ｉ）、ｐｙ（ｆ_ｉ）、ｐｚ（ｆ_ｉ）：ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値からＦＦＴで求められた周波数帯ｆ_ｉのパワー値
ｆ_０～ｆ_ｎ＿ｍ：ＤＣ成分とその近傍周波数帯
に基づいて、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）を算出する振動特徴量算出部と、
算出された振動特徴量Ｐｖ（ｔ）と、以下の式；
Ｐｖ（ｔ）＝ρ・ｖ（ｔ）^２
ｖ（ｔ）：車両の速度
ρ：路面の性状を表すパラメータである路面振動係数
と、あらかじめ定められた前記路面振動係数ρとに基づいて、前記ｖ（ｔ）を算出する移動速度算出部２３と、を備えている。

【0131】

本開示に係る情報処理方法は、車両に設けられたセンサによって該車両の路面走行中に計測された計測値を取得する取得ステップと、取得された計測値に含まれる、ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値から、以下の式；

【0132】

【数17】

【0133】

Ｎ_ＦＦＴ：ＦＦＴのタップ数
ｐ（ｆ_ｉ）^２＝ｐｘ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｙ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｚ（ｆ_ｉ）^２
ｐｘ（ｆ_ｉ）、ｐｙ（ｆ_ｉ）、ｐｚ（ｆ_ｉ）：ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値からＦＦＴで求められた周波数帯ｆ_ｉのパワー値
ｆ_０～ｆ_ｎ＿ｍ：ＤＣ成分とその近傍周波数帯
に基づいて、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）を算出する振動特徴量算出ステップと、
算出された振動特徴量Ｐｖ（ｔ）と、以下の式；
Ｐｖ（ｔ）＝ρ・ｖ（ｔ）^２
ｖ（ｔ）：車両の速度
ρ：路面の性状を表すパラメータである路面振動係数
に基づいて、前記路面振動係数ρを算出する路面振動係数算出ステップと、を含む。

【0134】

本開示に係る情報処理方法は、車両に設けられたセンサによって該車両の路面走行中に計測された計測値を取得する取得ステップと、取得された計測値に含まれる、ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値から、以下の式；

【0135】

【数18】

【0136】

Ｎ_ＦＦＴ：ＦＦＴのタップ数
ｐ（ｆ_ｉ）^２＝ｐｘ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｙ（ｆ_ｉ）^２＋ｐｚ（ｆ_ｉ）^２
ｐｘ（ｆ_ｉ）、ｐｙ（ｆ_ｉ）、ｐｚ（ｆ_ｉ）：ｘ、ｙおよびｚ成分ごとの加速度値からＦＦＴで求められた周波数帯ｆ_ｉのパワー値
ｆ_０～ｆ_ｎ＿ｍ：ＤＣ成分とその近傍周波数帯
に基づいて、振動特徴量Ｐｖ（ｔ）を算出する振動特徴量算出ステップと、算出された振動特徴量Ｐｖ（ｔ）と、以下の式；
Ｐｖ（ｔ）＝ρ・ｖ（ｔ）^２
ｖ（ｔ）：車両の速度
ρ：路面の性状を表すパラメータである路面振動係数
と、あらかじめ定められた前記路面振動係数ρとに基づいて、前記ｖ（ｔ）を算出する移動速度算出ステップと、を含む。

【0137】

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0138】

１ 情報処理装置
２ 車両
３ ＩＭＵ（センサ）
４ 受信機
５ ＢＬＥビーコン（発信機）
１０ 制御部
１１ 記憶部
１２ 通信部
２１ 取得部
２２ 振動特徴量算出部
２３ 移動速度算出部
２４ 路面振動係数算出部
２５ 移動軌跡推定部
１００ 車両測位システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】