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1. (WO2018235563) 位置推定システム
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明 細 書

発明の名称 位置推定システム

技術分野

0001  

背景技術

0002  

先行技術文献

非特許文献

0003  

発明の概要

0004   0005   0006   0007  

図面の簡単な説明

0008  

発明を実施するための形態

0009   0010   0011   0012   0013   0014   0015   0016   0017   0018   0019   0020   0021   0022   0023   0024   0025   0026   0027   0028   0029   0030   0031   0032   0033   0034   0035   0036   0037   0038   0039   0040   0041   0042   0043   0044   0045   0046   0047   0048   0049   0050   0051   0052   0053   0054   0055   0056   0057   0058   0059   0060   0061   0062   0063   0064   0065   0066   0067   0068   0069   0070   0071   0072   0073   0074   0075   0076   0077   0078   0079   0080   0081   0082   0083   0084   0085   0086  

符号の説明

0087  

請求の範囲

1   2   3  

図面

1   2   3   4   5   6   7   8   9  

明 細 書

発明の名称 : 位置推定システム

技術分野

[0001]
 本発明は、送信機の位置を推定する位置推定システムに関する。

背景技術

[0002]
 一般に、無線端末のような移動可能な送信機(移動局)の位置を推定する位置推定システムが知られている(例えば、非特許文献1参照)。非特許文献1には、位置推定を行う四角形の領域の四隅に受信機を配置し、領域内の送信機の位置を推定するシステムが開示されている。このシステムでは、領域内の複数箇所で予め送信機を配置して、送信機からの信号を受信機で受信し、受信信号強度の値(RSSI値)と送信機の位置との関係を予め学習する。その上で、送信機が領域内に配置されると、事前に測定した最も特徴が似ている位置を、送信機の位置として推定する。

先行技術文献

非特許文献

[0003]
非特許文献1 : 辻野友孝、外3名、「学習に基づく位置座標推定システムとその応用」、第23回人工知能学会全国大会、1H1-2、2009年6月

発明の概要

[0004]
 ところで、非特許文献1に開示された位置推定システムでは、位置推定を行う領域を予め複数(例えば4つ)のブロックに分割し、ブロック毎に配置された受信機を用いて送信機が存在する確率の高い1つのブロックを推定する。しかしながら、更に細かい領域に分割して推定しようとした場合、多数の受信機が必要となる。これに加えて、例えば多重反射等が生じる環境では、複数のブロックで送信機の存在確率が高くなることがある。このため、送信機の推定位置が不安定になる虞れがある。
[0005]
 本発明は上述した従来技術の問題に鑑みなされたもので、本発明の目的は、複数の受信領域で、受信領域毎に受信機を必要としないで送信機の位置を推定可能な位置推定システムを提供することにある。
[0006]
 上述した課題を解決するために、本発明は、送信機からの電波を受信する複数の受信機と、これらの受信機に有線または無線で接続されたコントロールユニットとを備えた位置推定システムであって、前記コントロールユニットは、機械学習を用いて予め取得した事前データから前記送信機の存在位置を推定するものであり、全ての前記受信機が受信した電波のデータを用い、二分法によって前記送信機の存在範囲を段階的に狭めて、前記送信機の存在位置を推定することを特徴としている。
[0007]
 本発明によれば、複数の受信領域で、受信領域毎に受信機を必要としないで送信機の位置を推定することができる。

図面の簡単な説明

[0008]
[図1] 第1ないし第3の実施の形態による位置推定システムの全体構成を示すブロック図である。
[図2] 第1の実施の形態による受信機の配置を示す説明図である。
[図3] 送信機の位置を推定する位置推定処理を示す流れ図である。
[図4] 図3に続く流れ図である。
[図5] 二分法によって送信機のX方向の位置を特定する手順を示す説明図である。
[図6] 二分法によって送信機のY方向の位置を特定する手順を示す説明図である。
[図7] 第2の実施の形態による受信機の配置を示す説明図である。
[図8] 送信機の位置とX方向およびY方向の判定結果との関係を示す説明図である。
[図9] 第3の実施の形態による受信機の配置を示す説明図である。

発明を実施するための形態

[0009]
 以下、本発明の実施の形態による位置推定システムについて、添付図面を参照しつつ詳細に説明する。
[0010]
 図1および図2に、第1の実施の形態による位置推定システム1を示す。位置推定システム1は、送信機2からの電波を受信する複数の受信機3と、これらの受信機3に有線または無線にて接続されたコントロールユニット4とを備えている。
[0011]
 送信機2は、例えば検知対象物となる移動可能な無線端末であり、移動局である。送信機2は、発振器、変調器、増幅器、アンテナ(いずれも図示せず)を備えている。送信機2は、受信機3に向けて、各種の信号を含む電波を送信する。送信機2が送信する電波は、例えば無線LANまたは近距離無線通信に用いられる帯域(2.4GHz帯、5GHz帯)の電波でもよく、他の周波数帯の電波でもよい。
[0012]
 受信機3は、予め決められた場所に配置された固定局を構成している。図2に示すように、受信機3は、送信機2の位置を推定する領域Rで、互いに異なる位置に複数台設置されている。受信機3は、発振器、復調器、アンテナ(いずれも図示せず)を備えている。これらの受信機3は、送信機2から送信された電波を受信する。このとき、受信機3は、送信機2からの電波に基づくデータとして、受信信号強度の値(RSSI値)を取得する。受信機3は、RSSI値(測位データ)を、コントロールユニット4に出力する。
[0013]
 図2は、送信機2の位置を特定する領域Rに、例えば合計10台の受信機3を配置した場合を例示しているが、受信機3の位置は、領域Rの内部に限らない。領域R内の送信機2からの電波が受信可能な範囲で、受信機3は、領域Rの周囲や領域Rの外部に配置されていてもよい。受信機3の台数は、送信機2の位置を特定するエリアA11~A44(受信領域)の数(例えば16個)よりも少なくなっている。
[0014]
 コントロールユニット4は、全ての受信機3に有線または無線で接続されている。コントロールユニット4は、例えばマイクロコンピュータ等によって構成されている。コントロールユニット4は、事前データ、位置推定処理のプログラムを格納するメモリ5(記憶部)を有している。コントロールユニット4は、図3および図4に示す位置推定処理のプログラムを実行することによって、全ての受信機3から送信機2のRSSI値を受信し、これらのRSSI値に基づいて送信機2の位置を推定する。
[0015]
 コントロールユニット4は、機械学習を用いて事前データから送信機2の存在位置を推定する。事前データは、座標が明確な予め決められた位置に送信機11(データ取得用送信機)を配置したときのRSSI値のデータであり、以下の手順で取得する。
[0016]
 まず、送信機2の位置を推定する全体の領域Rを、互いに直交するX方向とY方向について2の累乗数で分割する。領域Rは、任意の形状であり、正方形で無くてもよい。これにより、領域Rを行列状に並んだ複数のエリアに分割される。なお、図2は、領域Rが、X方向とY方向のそれぞれ4分割された場合を例示している。このため、領域Rには、合計16個のエリアA11~A44が形成されている。このとき、エリアAxyの添え字xは、X方向の位置に対応し、X方向の一側(図2中の左側)から他側(図2中の右側)に向けて数値が大きくなる。エリアAxyの添え字yは、Y方向の位置に対応し、Y方向の一側(図2中の下側)から他側(図2中の上側)に向けて数値が大きくなる。
[0017]
 次に、事前データを取得するために、送信機11を用意する。送信機11は、位置を特定するために必要な情報を含む電波を送信するものであり、例えば送信機2と同じ電波を送信可能なものであればよい。そして、領域R内の予め決められた位置(座標が明確な位置)に送信機11を配置する。この状態で、送信機11からの電波を受信機3が受信し、受信した電波に基づくRSSI値をコントロールユニット4に出力する。以上の操作を、領域R内の座標が明確な任意の位置で繰り返す。
[0018]
 なお、事前データを取得するときには、送信機11は、各エリアA11~A44の位置には拘束されない。即ち、事前学習の位置および測定数は、領域Rやエリアの数に依存せず、事前データを取得するときの送信機11の座標値だけが特定できればよい。但し、エリアA11~A44と同程度の数と分布の事前データが無いと、推定精度が確保できない。このため、事前データは、所望の推定精度を考慮して取得される。コントロールユニット4は座標が既知の事前データを用いて機械学習(教師あり学習)を行い、全ての受信機3のRSSI値と、送信機11が位置する座標との対応関係を特定する。このとき、事前データによる機械学習には、例えばSVM(Support Vector Machine)、決定木等の既知のアルゴリズムが利用可能である。
[0019]
 コントロールユニット4は、全ての受信機3が受信した電波のデータ(RSSI値)を用い、二分法によって位置が未知の送信機2の存在範囲を段階的に狭めて、送信機2の存在位置を推定する。具体的には、コントロールユニット4は、送信機2の存在位置として、領域R内のエリアA11~A44のうちいずれか1つのエリアを特定する。
[0020]
 次に、図1ないし図4を用いて、本実施の形態によるコントロールユニット4が実行する位置推定処理について説明する。
[0021]
 まず、ステップ1~6を実行することによって、送信機2のX方向の位置を推定する。
[0022]
 ステップ1では、領域R内に位置する全てのエリアA11~A44を選択する。即ち、ステップ1では、X方向の推定処理を行うための初期状態として、領域Rの全体が選択される。続くステップ2では、選択したエリアをX方向に対して2分割する。
[0023]
 ステップ3では、分割した2つのエリアのうち一方のエリアに送信機2が存在するか否かを判定する。一例として、全てのエリアA11~A44をX方向(図2中の左右方向)で2分割したときには、X方向の他側(図2中の右側)に位置するエリアA31~A44が一方のエリアとなり、X方向の一側(図2中の左側)に位置するエリアA11~A24が他方のエリアとなる。なお、X方向の一側(図2中の左側)に位置するエリアA11~A24を一方のエリアとし、X方向の他側(図2中の右側)に位置するエリアA31~A44を他方のエリアとしてもよい。一方のエリアと他方のエリアの関係は、エリアがX方向に狭まったときも、同様である。
[0024]
 コントロールユニット4は、2つのエリアのうち一方のエリアに送信機2が存在する確率PxAと、残余のエリア(領域Rから一方のエリアを省いたエリア)に送信機2が存在する確率PxBとを算出する。コントロールユニット4は、これら2つの確率PxA,PxBのうち確率PxAが確率PxBよりも高い(PxA>PxB)か否かを判定する。
[0025]
 確率PxAが確率PxBよりも高いときには、ステップ3で「YES」と判定し、ステップ4に移行する。ステップ4では、一方のエリアを選択して、ステップ6に移行する。
[0026]
 これに対し、確率PxAが確率PxByよりも低いときには、ステップ3で「NO」と判定し、ステップ5に移行する。ステップ5では、他方のエリアを選択して、ステップ6に移行する。
[0027]
 続くステップ6では、ステップ4またはステップ5で選択したエリアの大きさがX方向に対して最小か否かを判定する。即ち、ステップ4またはステップ5で選択したエリアが、X方向に対して単一(1列)になっているか否かを判定する。ステップ6で「NO」と判定したときには、選択したエリアの大きさが最小単位まで縮小しておらず、さらに分割する余地がある。このため、ステップ2以降の処理を繰り返す。
[0028]
 一方、ステップ6で「YES」と判定したときには、選択したエリアの大きさが最小単位まで縮小している。このため、ステップ7に移行する。
[0029]
 次に、ステップ7~12を実行することによって、送信機2のY方向の位置を推定する。
[0030]
 ステップ7では、領域R内に位置する全てのエリアA11~A44を選択する。即ち、ステップ7では、Y方向の推定処理を行うための初期状態として、領域Rの全体が選択される。続くステップ8では、選択したエリアをY方向に対して2分割する。
[0031]
 ステップ9では、分割した2つのエリアのうち一方のエリアに送信機2が存在するか否かを判定する。一例として、全てのエリアA11~A44をY方向(図2中の上下方向)で2分割したときには、Y方向の他側(図2中の上側)に位置するエリアA13~A44が一方のエリアとなり、Y方向の一側(図2中の下側)に位置するエリアA11~A42が他方のエリアとなる。なお、Y方向の一側(図2中の下側)に位置するエリアA11~A42を一方のエリアとし、Y方向の他側(図2中の上側)に位置するエリアA13~A44を他方のエリアとしてもよい。一方のエリアと他方のエリアの関係は、エリアがY方向に狭まったときも、同様である。
[0032]
 コントロールユニット4は、2つのエリアのうち一方のエリアに送信機2が存在する確率PyAと、残余のエリア(領域Rから一方のエリアを省いたエリア)に送信機2が存在する確率PyBとを算出する。コントロールユニット4は、これら2つの確率PyA,PyBのうち確率PyAが確率PyBよりも高い(PyA>PyB)か否かを判定する。
[0033]
 確率PyAが確率PyBよりも高いときには、ステップ9で「YES」と判定し、ステップ10に移行する。ステップ10では、一方のエリアを選択して、ステップ12に移行する。
[0034]
 これに対し、確率PyAが確率PyBよりも低いときには、ステップ9で「NO」と判定し、ステップ11に移行する。ステップ11では、他方のエリアを選択して、ステップ12に移行する。
[0035]
 続くステップ12では、ステップ10またはステップ11で選択したエリアの大きさがY方向に対して最小か否かを判定する。即ち、ステップ10またはステップ11で選択したエリアが、Y方向に対して単一(1行)になっているか否かを判定する。ステップ12で「NO」と判定したときには、選択したエリアの大きさが最小単位まで縮小しておらず、さらに分割する余地がある。このため、ステップ8以降の処理を繰り返す。
[0036]
 一方、ステップ12で「YES」と判定したときには、選択したエリアの大きさが最小単位まで縮小している。このため、ステップ13に移行して、送信機2が存在する位置として、1つのエリアを特定する。即ち、ステップ13では、コントロールユニット4は、ステップ1~6の処理によって特定されたX方向の1列のエリアと、ステップ7~12の処理によって特定されたY方向の1行のエリアとが、互いに重複する1つのエリアを求める。これにより、コントロールユニット4は、送信機2の存在位置として、行列状に配置された複数のエリアA11~A44から1つのエリアを特定する。
[0037]
 なお、図3中のステップ1~6が、送信機2のX方向の位置を推定するX方向推定処理部の具体例を示している。図4中のステップ7~12が、送信機2のY方向の位置を推定するY方向推定処理部の具体例を示している。図4中のステップ13が、複数のエリアA11~A44から送信機2の存在位置となる単一のエリアを特定するエリア特定部の具体例を示している。
[0038]
 また、ステップ1~6に示すX方向推定処理部と、ステップ7~12に示すY方向推定処理部とは、いずれを先に実行してもよく、両者を並列処理で一緒に実行してもよい。
[0039]
 第1の実施の形態による位置推定システム1は上述の如き構成を有するもので、次にその動作について、図2、図5および図6を参照して説明する。
[0040]
 図5および図6は、複数のエリアに分割された領域Rから送信機2の位置として1つのエリアを特定する手順を示している。なお、図2に示すように、領域Rは、X方向とY方向のいずれにも4つのエリアに分割された場合を示している。このため、領域Rには、合計16個のエリアA11~A44が存在している。図5および図6は、領域R内でX方向に対して左から3番目の位置で、かつ、Y方向に対して下から3番目の位置であるエリアA33に送信機2が配置された場合の推定手順を示している。
[0041]
 最初に領域Rに含まれる全てのエリアA11~A44が選択される。このとき、図5中の上段に示すように、エリアA11~A44のX方向の中間位置X2で、エリアA11~A44を2つに分割する。これにより、エリアA11~A44は、エリアA11~A24とエリアA31~A44とに分割される。この状態で、コントロールユニット4は、エリアA11~A24とエリアA31~A44のうちいずれか一方(例えば、エリアA31~A44)を選択し、選択したエリアA31~A44に送信機2が存在する確率が、残余のエリアA11~A24に送信機2が存在する確率よりも高いか否かを判定する。
[0042]
 このとき、コントロールユニット4は、全ての受信機3が受信した電波のRSSI値のデータと、予め取得した事前データとを比較する。
[0043]
 エリアA31~A44に存在する確率が、残余のエリアA11~A24に存在する確率よりも高いときには、エリアA31~A44のX方向の中間位置X3で、エリアA31~A44を2つに分割する(図5中の中段参照)。これにより、エリアA31~A44は、エリアA31~A34とエリアA41~A44とに分割される。この状態で、コントロールユニット4は、エリアA31~A34とエリアA41~A44のうちいずれか一方(例えば、エリアA41~A44)を選択し、選択したエリアA41~A44に送信機2が存在する確率が、残余のエリアA11~A34に送信機2が存在する確率よりも高いか否かを判定する。
[0044]
 具体的には、エリアA41~A44に送信機2が存在する確率と、領域R内の残余のエリアA11~A34に送信機2が存在する確率とを比較する。エリアA41~A44に送信機2が存在する確率が、残余のエリアA11~A34に送信機2が存在する確率よりも高いときには、エリアA41~A44が選択される。これに対し、残りのエリアA11~A34に送信機2が存在する確率が、エリアA41~A44に送信機2の存在する確率よりも高いときには、残余のエリアA11~A34のうち、前段階で選択されたエリアA31~A44に含まれる(重複する)エリアA31~A34が選択される。これにより、図5中の下段に示すように、送信機2が存在するX方向の位置として、エリアA31~A34が特定される。
[0045]
 次に、コントロールユニット4は、Y方向についても、同様の処理を行う。このため、最初に領域Rに含まれる全てのエリアA11~A44が選択される。このとき、図6中の上段に示すように、エリアA11~A44のY方向の中間位置Y2で、エリアA11~A44を2つに分割する。これにより、エリアA11~A44は、エリアA11~A42とエリアA13~A44とに分割される。この状態で、コントロールユニット4は、エリアA11~A42とエリアA13~A44のうちいずれか一方(例えば、エリアA13~A44)を選択し、選択したエリアA13~A44に送信機2が存在する確率が、残余のエリアA11~A42に送信機2が存在する確率よりも高いか否かを判定する。
[0046]
 エリアA13~A44に存在する確率が、残余のエリアA11~A42に存在する確率よりも高いときには、エリアA13~A44のY方向の中間位置Y3で、エリアA13~A44を2つに分割する(図6中の中段参照)。これにより、エリアA13~A44は、エリアA13~A43とエリアA14~A44とに分割される。この状態で、コントロールユニット4は、エリアA13~A43とエリアA14~A44のうちいずれか一方(例えばエリアA14~A44)を選択し、選択したエリアA14~A44に送信機2が存在する確率が、残余のエリアA11~A43に送信機2が存在する確率よりも高いか否かを判定する。具体的には、エリアA14~A44に送信機2が存在する確率と、領域R内の残余のエリアA11~A43に送信機2が存在する確率とを比較する。
[0047]
 エリアA14~A44に送信機2が存在する確率が、残余のエリアA11~A43に送信機2が存在する確率よりも高いときには、エリアA14~A44が選択される。これに対し、残余のエリアA11~A43に送信機2が存在する確率が、エリアA14~A44に送信機2が存在する確率よりも高いときには、残余のエリアA11~A43のうち、前段階で選択されたエリアA13~A44に含まれる(重複する)エリアA13~A43が選択される。これにより、図6中の下段に示すように、送信機2が存在するY方向の位置として、エリアA13~A43が特定される。この結果、領域R内でX方向とY方向の位置が特定されるから、最終的な送信機2の位置として、X方向で特定されたエリアA31~A34と、Y方向で特定されたエリアA13~A43とが重複するエリアA33が特定される。
[0048]
 かくして、第1の実施の形態によれば、コントロールユニット4は、二分法によって送信機2の存在範囲を段階的に狭めて、送信機2の存在位置を推定する。このため、1回の推定処理で送信機2の存在位置を推定する場合に比べて、送信機2の推定位置が安定し易く、かつ、最終的に1つのエリアに特定することができる。
[0049]
 また、送信機2の存在範囲を狭めたときに、その狭めた範囲内の受信機3のデータだけを用いると、徐々に受信機3の数が減少するため、位置の推定精度が低下する。これに対し、第1の実施の形態による位置推定システム1は、送信機2の存在範囲を狭めたときでも、全ての受信機3が受信した電波のデータを用いて、送信機2の存在位置を推定する。このため、送信機2の存在範囲を狭めたときでも、送信機2の位置について、推定精度の低下を抑制することができる。これにより、複数のエリアA11~A44で、エリア毎に受信機3を必要とせずに、送信機2の存在位置を推定することができる。
[0050]
 さらに、推定する全体の領域Rを行列状に並んだ複数のエリアA11~A44に分割した。その上で、コントロールユニット4は、X方向とY方向について二分法によって送信機2の存在範囲を段階的に狭めて、送信機2の存在位置として1つのエリアを特定する。このため、コントロールユニット4は、二分法によってX方向の存在位置とY方向の存在位置をそれぞれ特定することができるから、行列状に並んだ複数のエリアA11~A44から、送信機2の存在位置として1つのエリアを特定することができる。
[0051]
 次に、図1および図7は、本発明の第2の実施の形態による位置推定システムを示している。第2の実施の形態の特徴は、領域に含まれるエリアの数および受信機の台数が異なることにある。なお、第2の実施の形態では、第1の実施の形態と同一の構成については同一の符号を付し、その説明は省略する。
[0052]
 第2の実施の形態による位置推定システム21は、第1の実施の形態による位置推定システム1とほぼ同様に構成されている。このため、位置推定システム21は、受信機22、コントロールユニット23等を含んで構成されている。但し、第2の実施の形態と第1の実施の形態では、領域Rに含まれるエリアの数および受信機22の台数が異なる。具体的には、第2の実施の形態では、領域Rに64個のエリアA11~A88が含まれており、17台の受信機22を用いて1つのエリアを特定する。
[0053]
 受信機22は、第1の実施の形態による受信機3と同様に構成されている。受信機22は、送信機2の位置を特定する領域Rで、互いに異なる位置に複数台(例えば17台)設置されている。受信機22は、送信機2から送信された電波を受信する。このとき、受信機22は、送信機2からの電波に基づいて、受信信号強度の値(RSSI値)を取得する。受信機22は、RSSI値(測位データ)を、コントロールユニット23に出力する。
[0054]
 コントロールユニット23は、第1の実施の形態によるコントロールユニット4と同様に構成されている。このため、コントロールユニット23は、全ての受信機22に有線または無線で接続されている。コントロールユニット23は、図3および図4に示す位置推定処理のプログラムを実行することによって、全ての受信機22から送信機2のRSSI値を受信し、これらのRSSI値に基づいて送信機2の位置を推定する。また、コントロールユニット23は、機械学習を用いて事前データから送信機2の存在位置を推定する。具体的には、コントロールユニット23は、全ての受信機22から出力される送信機2のRSSI値に基づいて、領域R内に含まれる64個のエリアA11~A88のうちいずれか1つのエリアを特定する。
[0055]
 図7に示すように、第2の実施の形態では、領域Rは、X方向とY方向のそれぞれ8分割されている。これにより、領域Rには、合計64個のエリアA11~A88が形成されている。このとき、エリアAxyの添え字xは、X方向の位置に対応し、X方向の一側(図7中の左側)から他側(図7中の右側)に向けて数値が大きくなる。エリアAxyの添え字yは、Y方向の位置に対応し、Y方向の一側(図7中の下側)から他側(図7中の上側)に向けて数値が大きくなる。
[0056]
 図8は、コントロールユニット23が送信機2の位置を推定したときに、送信機2の位置とX方向およびY方向の判定結果との関係を示している。このとき、2辺が10mの正方形の領域をX方向とY方向でそれぞれ8等分に分割した場合を仮定している。X方向の中間位置X1~X7は、X方向について二分法が適用される位置を示している。中間位置X1は、X方向に1.25mの位置である。中間位置X2は、X方向に2.5mの位置である。中間位置X3は、X方向に3.75mの位置である。中間位置X4は、X方向に5mの位置である。中間位置X5は、X方向に6.25mの位置である。中間位置X6は、X方向に7.5mの位置である。中間位置X7は、X方向に8.75mの位置である。
[0057]
 同様に、中間位置Y1は、Y方向に1.25mの位置である。中間位置Y2は、Y方向に2.5mの位置である。中間位置Y3は、Y方向に3.75mの位置である。中間位置Y4は、Y方向に5mの位置である。中間位置Y5は、Y方向に6.25mの位置である。中間位置Y6は、Y方向に7.5mの位置である。中間位置Y7は、Y方向に8.75mの位置である。
[0058]
 また、X方向について、判定結果が「1」のときには、対応する中間位置よりもX方向で原点(0m)から離れたエリアに送信機2が存在すると判定されたことを示している。一方、X方向について、判定結果が「0」のときには、対応する中間位置よりもX方向で原点(0m)に近いエリアに送信機2が存在すると判定されたことを示している。X方向の判定結果は、図3中のステップ3の処理に対応するものである。
[0059]
 同様に、Y方向について、判定結果が「1」のときには、対応する中間位置よりもY方向で原点(0m)から離れたエリアに送信機2が存在すると判定されたことを示している。一方、Y方向について、判定結果が「0」のときには、対応する中間位置よりもY方向で原点(0m)に近いエリアに送信機2が存在すると判定されたことを示している。Y方向の判定結果は、図4中のステップ9の処理に対応するものである。
[0060]
 一例として、送信機2が、X方向に0.5m、Y方向に3.5mの位置P1に配置された場合について、図7および図8を参照して、送信機2の位置推定手順を説明する。
[0061]
 まず、X方向について、送信機2の位置推定手順を説明する。最初に全体の中間位置X4でエリアA11~A88を2分割し、一方のエリアA51~A88に送信機2の存在する確率が高いか否かを判定する。中間位置X4の判定結果が「0」となるため、コントロールユニット23は、中間位置X4よりもX方向の原点に近いエリアA11~A48に送信機2が存在するものと判定する。このため、中間位置X4よりもX方向の原点に近い中間位置X2でエリアA11~A48を2分割し、一方のエリアA31~A48に送信機2の存在する確率が高いか否かを判定する。中間位置X2の判定結果が「0」となるため、コントロールユニット23は、中間位置X2よりもX方向の原点に近いエリアA11~A28に送信機2が存在するものと判定する。このため、中間位置X2よりもX方向の原点に近い中間位置X1でエリアA11~A28を2分割し、一方のエリアA21~A28に送信機2の存在する確率が高いか否かを判定する。中間位置X1の判定結果は「0」になる。この結果、コントロールユニット23は、中間位置X1よりもX方向の原点に近い範囲として、X方向で0m以上3.5m以下のエリアA11~A18に送信機2が存在するものと推定する。
[0062]
 次に、Y方向について、送信機2の位置推定手順を説明する。最初に全体の中間位置Y4でエリアA11~A88を2分割し、一方のエリアA15~A88に送信機2の存在する確率が高いか否かを判定する。中間位置Y4の判定結果が「0」となるため、コントロールユニット23は、中間位置Y4よりもY方向の原点に近いエリアA11~A84に送信機2が存在するものと判定する。このため、中間位置Y4よりもY方向の原点に近い中間位置Y2でエリアA11~A84を2分割し、一方のエリアA13~A84に送信機2の存在する確率が高いか否かを判定する。中間位置Y2の判定結果が「1」となるため、コントロールユニット23は、中間位置Y2よりもX方向の原点から離れたエリアA13~A84に送信機2が存在するものと判定する。このため、中間位置Y2よりもY方向の原点から離れた中間位置X3でエリアA13~A84を2分割し、一方のエリアA14~A84に送信機2の存在する確率が高いか否かを判定する。中間位置Y3の判定結果は「1」になる。この結果、コントロールユニット23は、中間位置Y3と中間位置Y4との間の範囲として、Y方向で3.75m以上5m以下のエリアA14~A84に送信機2が存在するものと推定する。
[0063]
 以上のようなX方向およびY方向の推定結果から、コントロールユニット23は、送信機2の存在位置として、X方向に0m以上3.5m以下で、かつ、Y方向に3.75m以上5m以下のエリアA14に送信機2が存在するものと推定する。
[0064]
 なお、図8に示す判定結果によれば、例えば、X方向に0.5m、Y方向に3.5mの位置P1に送信機2が配置されたときには、コントロールユニット23は、Y方向の推定位置に誤りが生じている。しかしながら、中間位置X1~X7や中間位置Y1~Y7での判定に誤りや矛盾が生じたときであっても、全ての領域から二分法に基づいて位置を推定することによって、確実の1つのエリアを特定することができる。
[0065]
 X方向に4.5m、Y方向に7.5mの位置P2に送信機2が配置された場合と、X方向に7.5m、Y方向に1.5mの位置P3に送信機2が配置された場合とについても、コントロールユニット23は、上述と同様な位置推定手順に基づいて、送信機2の存在位置を推定する。
[0066]
 これにより、X方向に4.5m、Y方向に7.5mの位置P2に送信機2が配置された場合には、コントロールユニット23は、X方向に3.75m以上5m以下で、Y方向に7.5m以上8.75m以下となるエリアA47に位置するものと推定する。
[0067]
 また、X方向に7.5m、Y方向に1.5mの位置P3に送信機2が配置された場合には、コントロールユニット23は、X方向に7.5m以上8.75m以下で、Y方向に1.25m以上2.5m以下となるエリアA72に位置するものと推定する。
[0068]
 このように、コントロールユニット23は、X方向について、判定結果が「0」と「1」が切り換わる境界位置(エリア)に送信機2が存在することを推定する。また、コントロールユニット23は、Y方向について、判定結果が「0」と「1」が切り換わる境界位置(エリア)に送信機2が存在することを推定する。
[0069]
 なお、図8は、判定結果の誤りや矛盾が少ない場合を例示した。しかしながら、判定結果の誤り等が増加したときでも、送信機2の位置として、1つのエリアを特定することができる。このため、送信機2の位置が不明になることがなく、位置特定に対する確実性や安定性を高めることができる。
[0070]
 かくして、第2の実施の形態でも、第1の実施の形態とほぼ同様な作用効果を得ることができる。
[0071]
 次に、図1および図9は、本発明の第3の実施の形態による位置推定システムを示している。第3の実施の形態の特徴は、コントロールユニットは、複数台のうちいずれか1台の受信機を送信機として利用することによって、機械学習用の事前データを取得することにある。なお、第3の実施の形態では、第1の実施の形態と同一の構成については同一の符号を付し、その説明は省略する。
[0072]
 第3の実施の形態による位置推定システム31は、第1の実施の形態による位置推定システム1とほぼ同様に構成されている。このため、位置推定システム31は、受信機32、コントロールユニット33等を含んで構成されている。但し、受信機32は、送信機11の機能を有している。この点で、第1の実施の形態とは異なっている。
[0073]
 受信機32は、第1の実施の形態による受信機3と同様に構成されている。このため、受信機32は、予め決められた場所に配置された固定局を構成している。受信機32は、送信機2の位置を特定する領域Rで、互いに異なる位置に複数台設置されている。受信機32は、送信機2から送信された電波を受信する。このとき、受信機32は、送信機2からの電波に基づいて、受信信号強度の値(RSSI値)を取得する。受信機32は、RSSI値(測位データ)を、コントロールユニット33に出力する。
[0074]
 但し、受信機32は、事前データを取得するための送信機11の機能も有する。このため、コントロールユニット33が事前データを取得するときには、複数の受信機32のうちいずれか1つの受信機32を送信機11として利用する。
[0075]
 いずれか1台の受信機32が、送信機11として動作して電波を送信すると、この電波を残余(9台)の受信機32が受信する。このため、コントロールユニット33は、事前データとして、残余の受信機32からRSSI値のデータを取得する。コントロールユニット33は、予め取得した事前データに基づいて、全ての受信機32のRSSI値と送信機2との対応関係を機械学習する。
[0076]
 送信機2の位置を推定するときには、予め取得した事前データに基づく学習結果に基づいて、全ての受信機32からのRSSI値から二分法によって段階的に領域Rを狭めて、送信機2が存在する最小単位のエリアを特定する。
[0077]
 かくして、第3の実施の形態でも、第1の実施の形態とほぼ同様な作用効果を得ることができる。また、第3の実施の形態による位置推定システム31では、コントロールユニット33は、複数の受信機32のうちいずれか1つの受信機32を送信機11として利用することによって、機械学習用の事前データを取得する。このため、事前データを取得するときに、受信機32とは別個に送信機11を用意する必要がなくなる。
[0078]
 なお、前記第1ないし第3の実施の形態では、X方向およびY方向の2方向について二分法によって送信機の存在範囲を段階的に狭めて、送信機の存在位置を推定するものとした。本発明はこれに限らず、任意の形状の領域で非直交の座標軸を利用することも可能である。また、例えば地下通路のように、細長い領域であれば、1方向についてのみ二分法によって送信機の存在範囲を段階的に狭めて、送信機の存在位置を推定してもよい。
[0079]
 また、前記第1の実施の形態では、コントロールユニット4は、送信機2の位置を推定するときに、全ての受信機3が受信した電波のデータを用いる。しかしながら、領域R内に位置する送信機2からの電波を常に全ての受信機3が受信する必要はない。複数の受信機3のうち一部の受信機3は、送信機2からの電波が受信不能となってもよい。例えば、送信機2から離れた位置に配置された受信機3は、送信機2からの電波が受信不能となってもよい。コントロールユニット4は、受信可能な受信機3からのデータと、受信不能な受信機3からのデータとの両方のデータを考慮して、送信機2の位置を推定する。以上の点は、第2,第3の実施の形態による位置推定システム21,31でも同様である。
[0080]
 また、前記各実施の形態は例示であり、例えば領域Rに含まれるエリアの数や受信機の台数等は、位置推定の精度等のような要求仕様に応じて適宜変更可能である。
[0081]
 次に、上記の実施の形態に含まれる発明について記載する。本発明は、送信機からの電波を受信する複数の受信機と、これらの受信機に有線または無線で接続されたコントロールユニットとを備えた位置推定システムであって、前記コントロールユニットは、機械学習を用いて予め取得した事前データから前記送信機の存在位置を推定するものであり、全ての前記受信機が受信した電波のデータを用い、二分法によって前記送信機の存在範囲を段階的に狭めて、前記送信機の存在位置を推定することを特徴としている。
[0082]
 本発明によれば、コントロールユニットは、二分法によって送信機の存在範囲を段階的に狭めて、送信機の存在位置を推定する。このため、1回の推定処理で送信機の存在位置を推定する場合に比べて、送信機の推定位置が安定し易く、かつ、最終的に1つのエリアに特定することができる。また、送信機の存在範囲を狭めたときに、その狭めた範囲内の受信機のデータだけを用いた場合には、徐々に受信機の数が減少するため、位置の推定精度が低下する。これに対し、本発明では、送信機の存在範囲を狭めたときでも、全ての受信機が受信した電波のデータを用いて、送信機の存在位置を推定する。このため、送信機の存在範囲を狭めたときでも、送信機の位置について、推定精度の低下を抑制することができる。これにより、複数のエリア(受信領域)で、エリア毎に受信機を必要とせずに、送信機の存在位置を推定することができる。
[0083]
 本発明では、前記送信機の位置を推定する全体の領域を互いに直交するX方向とY方向について2の累乗数で分割し、前記領域を行列状に並んだ複数のエリアに分割し、前記コントロールユニットは、全ての前記受信機が受信した電波のデータを用い、X方向とY方向について二分法によって前記送信機の存在範囲を段階的に狭めて、前記送信機の存在位置として1つの前記エリアを特定している。
[0084]
 本発明によれば、推定する全体の領域を行列状に並んだ複数のエリアに分割する。その上で、コントロールユニットは、X方向とY方向について二分法によって送信機の存在範囲を段階的に狭めて、送信機の存在位置として1つのエリアを特定する。このため、コントロールユニットは、二分法によってX方向の存在位置とY方向の存在位置をそれぞれ特定することができるから、行列状に並んだ複数のエリアから、送信機の存在位置として1つのエリアを特定することができる。
[0085]
 本発明では、前記コントロールユニットは、いずれか1つの前記受信機を前記送信機として利用することによって、機械学習用の前記事前データを取得している。
[0086]
 本発明によれば、コントロールユニットは、複数の受信機のうちいずれか1つの受信機を送信機として利用することによって、機械学習用の事前データを取得する。このため、事前データを取得するときに、受信機とは別個に送信機を用意する必要がなくなる。

符号の説明

[0087]
 1,21,31 位置推定システム
 2,11 送信機
 3,22,32 受信機
 4,23,33 コントロールユニット

請求の範囲

[請求項1]
 送信機からの電波を受信する複数の受信機と、これらの受信機に有線または無線で接続されたコントロールユニットとを備えた位置推定システムであって、
 前記コントロールユニットは、機械学習を用いて予め取得した事前データから前記送信機の存在位置を推定するものであり、
 全ての前記受信機が受信した電波のデータを用い、二分法によって前記送信機の存在範囲を段階的に狭めて、前記送信機の存在位置を推定することを特徴とする位置推定システム。
[請求項2]
 前記送信機の位置を推定する全体の領域を互いに直交するX方向とY方向について2の累乗数で分割し、前記領域を行列状に並んだ複数のエリアに分割し、
 前記コントロールユニットは、全ての前記受信機が受信した電波のデータを用い、X方向とY方向について二分法によって前記送信機の存在範囲を段階的に狭めて、前記送信機の存在位置として1つの前記エリアを特定する請求項1に記載の位置推定システム。
[請求項3]
 前記コントロールユニットは、いずれか1つの前記受信機を前記送信機として利用することによって、機械学習用の前記事前データを取得してなる請求項1に記載の位置推定システム。

図面

[ 図 1]

[ 図 2]

[ 図 3]

[ 図 4]

[ 図 5]

[ 図 6]

[ 図 7]

[ 図 8]

[ 図 9]