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技術 情報処理装置

出願人 ソニー株式会社
発明者 山下功誠椛澤秀年村越象松本智宏瀬上雅博
出願日 2017年9月25日 (2年5ヶ月経過) 出願番号 2018-550055
公開日 2019年9月26日 (5ヶ月経過) 公開番号 WO2018-088042
状態 不明
技術分野
  • -
主要キーワード 回転コマ 速度関連情報 エネルギーハー ゲイン調整前 運動加速度成分 ウェアラブル装置 現地踏査 接線加速度
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (20)

課題・解決手段

本技術の一形態に係る情報処理システムは、制御部を具備する。上記制御部は、空間内で運動する検出対象の3軸方向の加速度から抽出された前記検出対象の動的加速度成分と静的加速度成分とに基づいて、前記静的加速度成分に対する前記動的加速度成分の時間変化を算出し、前記動的加速度成分の時間変化に基づいて前記検出対象の動きを判定する。

概要

背景

ユーザが携帯または装着するモバイル装置またはウェアラブル装置に搭載された加速度センサなどの検出値を利用して、ユーザの行動を認識する行動認識技術が開発されている(例えば特許文献1参照)。このようなモバイル装置又はウェアラブル装置は、ズボンポケットにモバイル装置をいれて携帯したり、例えばリストバンドタイプのウェアラブル装置であったりと、ユーザの身体にほぼ固定して携帯されることが前提となっているものが多い。

概要

本技術の一形態に係る情報処理システムは、制御部を具備する。上記制御部は、空間内で運動する検出対象の3軸方向の加速度から抽出された前記検出対象の動的加速度成分と静的加速度成分とに基づいて、前記静的加速度成分に対する前記動的加速度成分の時間変化を算出し、前記動的加速度成分の時間変化に基づいて前記検出対象の動きを判定する。

目的

以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、検出対象とセンサとの距離が可変なセンサが携帯される場合においても検出対象の動きを正確に把握することができる情報処理装置を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
- 件
牽制数
- 件

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請求項1

空間内で運動する検出対象の3軸方向の加速度から抽出された前記検出対象の動的加速度成分と静的加速度成分とに基づいて、前記静的加速度成分に対する前記動的加速度成分の時間変化を算出し、前記動的加速度成分の時間変化に基づいて前記検出対象の動きを判定する制御部を具備する情報処理装置

請求項2

請求項1に記載の情報処理装置であって、前記制御部は、前記動的加速度成分を重力方向で正規化した正規化動的加速度を算出する演算部と、前記正規化動的加速度に基づいて前記検出対象の動きを判定するパターン認識部と、を有する情報処理装置。

請求項3

請求項2に記載の情報処理装置であって、前記演算部は、前記3軸まわりの角速度に関連する情報に基づいて、前記検出対象の姿勢角度をさらに算出し、前記パターン認識部は、前記正規化動的加速度と前記姿勢角度とに基づいて前記検出対象の動きを判定する情報処理装置。

請求項4

請求項2に記載の情報処理装置であって、前記パターン認識部は、前記検出対象の動きに基づいて前記検出対象の行動クラスを判定する情報処理装置。

請求項5

請求項1に記載の情報処理装置であって、前記検出対象に取り付けられ前記加速度を検出する検出部をさらに具備する情報処理装置。

請求項6

請求項5に記載の情報処理装置であって、前記検出部は、前記加速度に応じた交流波形を有する第1の検出信号と、前記加速度に応じた交流成分が直流成分に重畳した出力波形を有する第2の検出信号とに基づいて、前記3軸方向各々について動的加速度成分および静的加速度成分を抽出する加速度演算部を有する情報処理装置。

請求項7

請求項6に記載の情報処理装置であって、前記加速度演算部は、前記第1の検出信号と前記第2の検出信号との差分信号に基づいて、前記加速度から前記静的加速度成分を抽出する演算回路を有する情報処理装置。

請求項8

請求項7に記載の情報処理装置であって、前記加速度演算部は、前記第1の検出信号と前記第2の検出信号とが同一レベルとなるように各信号のゲインを調整するゲイン調整回路をさらに有する情報処理装置。

請求項9

請求項7に記載の情報処理装置であって、前記加速度演算部は、前記差分信号に基づいて補正係数を算出し、前記補正係数を用いて前記第1の検出信号および前記第2の検出信号のいずれか一方を補正する補正回路をさらに有する情報処理装置。

請求項10

請求項5に記載の情報処理装置であって、前記検出部は、前記検出対象に非固定で携帯可能に構成される情報処理装置。

請求項11

請求項5に記載の情報処理装置であって、前記検出部は、加速度を受けて運動可能な可動部を有する素子本体と、前記可動部に作用する3軸方向の加速度に関連する情報を含む第1の検出信号を出力する圧電型の第1の加速度検出部と、前記可動部に作用する前記3軸方向の加速度に関連する情報を含む第2の検出信号を出力する非圧電型の第2の加速度検出部と、を有するセンサ素子を含む情報処理装置。

請求項12

請求項11に記載の情報処理装置であって、前記第2の加速度検出部は、前記可動部に設けられたピエゾ抵抗式加速度検出素子を含む情報処理装置。

請求項13

請求項11に記載の情報処理装置であって、前記第2の加速度検出部は、前記可動部に設けられた静電容量式の加速度検出素子を含む情報処理装置。

技術分野

0001

本技術は、例えばユーザの行動認識技術に適用される情報処理装置に関する。

背景技術

0002

ユーザが携帯または装着するモバイル装置またはウェアラブル装置に搭載された加速度センサなどの検出値を利用して、ユーザの行動を認識する行動認識技術が開発されている(例えば特許文献1参照)。このようなモバイル装置又はウェアラブル装置は、ズボンポケットにモバイル装置をいれて携帯したり、例えばリストバンドタイプのウェアラブル装置であったりと、ユーザの身体にほぼ固定して携帯されることが前提となっているものが多い。

先行技術

0003

特開2016−6611号公報

発明が解決しようとする課題

0004

近年、センサの装着性の自由度が求められている。センサがユーザの身体に固定されない装着形態、例えば、首からぶら下げるタイプのセンサでは、ユーザの動きに加え、センサ自身の振り子運動を含む複雑な動きを検出する。このため、正確なユーザの動きを把握することが困難であった。

0005

以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、検出対象とセンサとの距離が可変なセンサが携帯される場合においても検出対象の動きを正確に把握することができる情報処理装置を提供することにある。

課題を解決するための手段

0006

本技術の一形態に係る情報処理装置は、制御部を具備する。 上記制御部は、空間内で運動する検出対象の3軸方向の加速度から抽出された前記検出対象の動的加速度成分と静的加速度成分とに基づいて、上記静的加速度成分に対する上記動的加速度成分の時間変化を算出し、上記動的加速度成分の時間変化に基づいて上記検出対象の動きを判定する。

0007

上記情報処理装置において、制御部は、加速度の静的加速度成分に対する動的加速度成分の時間変化を算出し、上記動的加速度成分の時間変化に基づいて検出対象の動きを判定するように構成されているため、検出対象の動きをより正確に把握することができる。

0008

上記制御部は、演算部と、パターン認識部とを有してもよい。上記演算部は、上記動的加速度成分を重力方向で正規化した正規化動的加速度を算出する。上記パターン認識部は、上記正規化動的加速度に基づいて上記検出対象の動きを判定する。

0009

上記演算部は、上記3軸まわりの角速度に関連する情報に基づいて、上記検出対象の姿勢角度をさらに算出してもよい。この場合、上記パターン認識部は、上記正規化動的加速度と上記姿勢角度とに基づいて上記検出対象の動きを判定する。

0010

上記パターン認識部は、上記検出対象の動きに基づいて上記検出対象の行動クラスを判定するように構成されてもよい。

0011

上記情報処理装置は、上記検出対象に取り付けられ上記加速度を検出する検出部をさらに具備してもよい。

0012

上記検出部は、加速度演算部を有してもよい。上記加速度演算部は、上記加速度に応じた交流波形を有する第1の検出信号と、上記加速度に応じた交流成分が直流成分に重畳した出力波形を有する第2の検出信号とに基づいて、上記3軸方向各々について動的加速度成分および静的加速度成分を抽出する。

0013

上記加速度演算部は、上記第1の検出信号と上記第2の検出信号との差分信号に基づいて、上記加速度から上記静的加速度成分を抽出する演算回路を有してもよい。

0014

上記加速度演算部は、上記第1の検出信号と上記第2の検出信号とが同一レベルとなるように各信号のゲインを調整するゲイン調整回路をさらに有してもよい。

0015

上記加速度演算部は、上記差分信号に基づいて補正係数を算出し、上記補正係数を用いて上記第1の検出信号および上記第2の検出信号のいずれか一方を補正する補正回路をさらに有してもよい。

0016

上記検出部は、上記検出対象に非固定で携帯可能に構成されてもよい。

0017

上記検出部は、センサ素子を含んでもよい。上記センサ素子は、加速度を受けて運動可能な可動部を有する素子本体と、上記可動部に作用する3軸方向の加速度に関連する情報を含む第1の検出信号を出力する圧電型の第1の加速度検出部と、上記可動部に作用する上記3軸方向の加速度に関連する情報を含む第2の検出信号を出力する非圧電型の第2の加速度検出部と、を有する。

0018

上記第2の加速度検出部は、上記可動部に設けられたピエゾ抵抗式加速度検出素子を含んでもよい。 あるいは、上記第2の加速度検出部は、上記可動部に設けられた静電容量式の加速度検出素子を含んでもよい。

発明の効果

0019

以上のように、本技術によれば、検出部の動きを正確に把握することができる。 なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。

図面の簡単な説明

0020

本技術の一実施形態に係る行動パターン認識システム概略構成を示すブロック図である。
上記行動パターン認識システムの適用例を説明する模式図である。
上記行動パターン認識システムの構成図である。
上記行動パターン認識システムの主要部分の基本構成を示すブロック図である。
上記行動パターン認識システムにより得られる時間波形を説明する図である。
上記行動パターン認識システムに用いられる検出部(慣性センサ)における加速度演算部の一構成例を示す回路図である。
上記慣性センサにおける加速度センサ素子の表面側の概略斜視図である。
上記加速度センサ素子の裏面側の概略斜視図である。
上記加速度センサ素子の平面図である。
上記センサ素子の要部の運動の様子を説明する概略側断面図であり、加速度無印加時を示している。
上記センサ素子の要部の運動の様子を説明する概略側断面図であり、x軸方向に沿った加速度発生時を示している。
上記センサ素子の要部の運動の様子を説明する概略側断面図であり、z軸方向に沿った加速度発生時を示している。
上記慣性センサにおける加速度演算部の一構成例を示す回路図である。
上記加速度演算部における一軸方向についての処理ブロックを示す図である。
検出方式の異なる複数の加速度センサの出力特性を説明する図である。
上記加速度演算部の一作用を説明する図である。
上記加速度演算部の一作用を説明する図である。
上記加速度演算部の一作用を説明する図である。
上記加速度演算部の一作用を説明する図である。
上記加速度演算部の一作用を説明する図である。
上記加速度演算部の一作用を説明する図である。
上記加速度演算部の処理手順の一例を示すフローチャートである。
上記行動パターン認識システムの動作例を説明するフローチャートである。

実施例

0021

以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。本技術は、いわゆる行動認識システム等に適用可能なものであり、検出対象である人やその他の動く物体に携帯させたセンサからの情報から検出対象の運動学的物理量を計測し、その運動学的物理量、例えば検出対象の行動の履歴を記録、表示するものである。

0022

[装置概要図1は、本技術の一実施形態に係る行動パターン認識システムの概略構成を示すブロック図である。図2は、行動パターン認識システムの適用例を説明する模式図である。

0023

本実施形態の行動パターン認識システム1は、図1に示すように、検出部40と制御部50とを有するセンサデバイス1Aと、表示部407を有する端末装置1Bとにより構成される。行動パターン認識システム1は、空間内で運動する検出対象の運動学的物理量としての例えば検出対象の行動履歴を記録や表示するように構成される。

0024

センサデバイス1Aは、検出対象に非固定可能で携帯可能に構成される。端末装置1Bは、センサデバイス1Aと無線有線通信可能に構成され、典型的には、スマートホン携帯電話ノート型PC(パーソナルコンピュータ)等の携帯情報端末で構成される。

0025

本実施形態においては、検出対象の動きの検出にセンサデバイス1Aを用いているが、センサデバイス1Aに搭載される検出部及びコントローラを端末装置1Bに搭載させてもよく、例えばスマートホン1台で、検出対象の動きの検出及びその検出結果を基にして求められる検出対象の行動履歴等の記録や表示を行うことができる。

0026

本実施形態では例えば図2に示すように、検出対象であるユーザの首にかけられたペンダント3のペンダントヘッドがセンサデバイス1Aとなっている。センサデバイス1Aは、ユーザの運動に伴って揺れて検出対象からの距離が可変可能にユーザに非固定で携帯される。センサデバイス1Aは、検出対象の運動学的物理量を所定時刻ごとに又は連続的に抽出して端末装置1Bへ送信するように構成される。例えば本実施形態では、センサデバイス1Aから端末装置1Bへ、運動学的物理量としての行動クラス、位置情報及び時刻情報とが対応づけられた情報(行動履歴)が送信される。

0027

端末装置1Bは、センサデバイス1Aから取得される行動クラス、位置情報及び時刻情報を記録及びユーザへ報知するように構成される。行動クラスには、例えばユーザの歩行動作走行動作静止状態跳躍動作電車搭乗や非搭乗、エレベータエスカレータ等の搭乗、非搭乗、上昇、下降階段昇降スポーツをしている状態、仕事をしている状態などがあげられる。端末装置1Bへ送信された情報は、端末装置1Bで記録され、ユーザが所望の表示形態視認できるよう表示可能となっている。

0028

センサデバイス1Aは、筐体と、当該筐体の内部に収容された検出部40と制御部50を備える。

0029

検出部40は、ローカル座標系の直交3軸(図7におけるx、y及びz軸)方向における速度の時間変化に関連する速度関連情報及び角速度を検出する。

0030

制御部50は、検出された速度関連情報及び角速度からユーザの運動学的物理量を算出し、この運動学的物理量を制御信号として生成し、出力する。具体的には、本実施形態では、制御部50は、速度関連情報及び角速度情報からユーザの行動パターンを検出し、この行動パターンを予め生成している判定モデルを用いて判定し、クラス分けをする(パターン認識)。

0031

センサデバイス1Aの携帯方法としては、本実施形態に限定されない。例えば、首かけ式のホルダにセンサデバイスを装着可能としてもよい。また、ワイシャツ胸ポケットやユーザが常に所持する鞄にセンサデバイス1Aをいれて携帯してもよい。また、スマートホンなどの携帯端末にセンサデバイスの機能が組み込まれていてもよい。

0032

端末装置1Bは表示部407を有し、制御信号に基づきユーザの行動履歴等を表示部407に表示することが可能となっている。

0033

以下、本実施形態に係る行動パターン認識システム1の詳細について説明する。

0034

[基本構成]図3は、行動パターン認識システム1のシステム構成図であり、図4はその主要部分の基本構成を示すブロック図である。行動パターン認識システム1は、センサデバイス1Aと端末装置1Bとを含む。

0035

(センサデバイス) センサデバイス1Aは、検出部40と、制御部50と、送受信部101と、内部電源102と、メモリ103と、電源スイッチ(図示略)を有する。

0036

検出部40は、慣性センサユニット2と、コントローラ20とを有する慣性センサである。

0037

慣性センサユニット2は、加速度センサ素子10と角速度センサ素子30を有する。加速度センサ素子10は、ローカル座標系における直交3軸方向(図7におけるx、y及びz軸)の加速度を検出する。角速度センサ素子30は、上記3軸まわりの角速度を検出する。コントローラ20は、慣性センサユニット2からの出力を処理する。

0038

本実施形態の慣性センサユニット2では、各軸の加速度センサ及び角速度センサを個別に構成したが、これに限らず、加速度センサ及び角速度センサは、3軸方向の加速度及び角速度を同時に検出できる単一のセンサでもよい。また、角速度センサ素子30を設けずに加速度センサ素子10を用いて角速度を検出する構成としてもよい。

0039

検出部40では、慣性センサユニット2の検出結果を基に、速度関連情報として、所定のサンプリング周期で取得したローカル座標系における動的加速度成分(Acc-x、Acc-y、Acc-z)、静的加速度成分(Gr-x、Gr-y、Gr-z)及び角速度信号(ω-x、ω-y、ω-z)をコントローラ20にて算出し、制御部50へ逐次出力する。

0040

検出部40では、加速度センサ素子10から検出されたセンサデバイス1Aの3軸まわりの、動的加速度成分と静的加速度成分とを含む加速度検出信号を、コントローラ20にて動的加速度成分(Acc-x、Acc-y、Acc-z)と静的加速度成分(Gr-x、Gr-y、Gr-z)とに分離する。加速度センサ素子10の構成及びコントローラ20で行われる動的速度成分と静的加速度成分の分離の詳細については後述する。

0041

また、検出部40では、角速度センサ素子30から検出されたユーザU(センサデバイス1A)の3軸まわりの角速度検出信号Gyro-x、Gyro-y、Gyro-z)に基づいて、コントローラ20にて3軸まわりの角速度信号(ω-x、ω-y、ω-z)をそれぞれ算出する。角速度センサ素子30は、x、y及びz軸まわりの角速度(以下、ローカル座標系における角速度成分ともいう)をそれぞれ検出する。角速度センサ素子30には、典型的には振動型ジャイロセンサが用いられるが、これ以外にも、回転コマジャイロセンサレーザリングジャイロセンサ、ガスレートジャイロセンサ等が用いられてもよい。

0042

制御部50は、空間内で運動する検出対象(ペンダント3)の3軸方向の加速度から抽出された検出対象の動的加速度成分と静的加速度成分とに基づいて、上記静的加速度成分に対する上記動的加速度成分の時間変化を算出し、上記動的加速度成分の時間変化に基づいて検出対象の動きを判定する。

0043

本実施形態において制御部50は、検出部40から出力される動的加速度成分および静的加速度成分を含む速度関連情報と、角速度信号とに基づいて、教師あり学習によって得られた学習モデルを用いたパターン認識を用いて、ユーザの行動パターンをクラス分けし、行動クラスを判定する。

0044

教師あり学習の学習方法としては、例えばテンプレートマッチングNN(Neural Network)、HMM(Hidden Markov Model)などの学習モデルを用いた学習方法がある。教師あり学習では、各パターンの学習データ(学習に利用されるデータ)がどのクラスに属するかの正解ラベルと呼ばれる情報を与えて、クラスごとに、そのクラスに属する(属させる)カテゴリの学習データの学習が行われる。

0045

教師あり学習では、学習に利用する学習データが、予め決められたカテゴリ毎に用意されるとともに、学習に利用する学習モデル(各カテゴリの学習データを学習させる学習モデル)も、予め決められたクラス毎に用意される。教師あり学習によって得られた学習モデルを用いたパターン認識では、ある認識対象のデータに対し、その認識対象のデータに最も適合するテンプレートの正解ラベルを、認識結果として出力する。学習モデルを用いたパターン認識処理では、学習処理の対象となる入力データ及び出力データのセットである教示データが予め用意される。

0046

制御部50は、姿勢角計算部51と、ベクトル回転部52(演算部)と、パターン認識部53と、時刻情報取得部54と、位置センサ55と、GI情報取得部56とを有している。

0047

姿勢角計算部51は、角速度センサ素子30から出力されるローカル座標系における角速度成分(ωx、ωy、ωz)から回転角成分(θx、θy、θz)を算出し、これをベクトル回転部52に出力する。

0048

ベクトル回転部52は、入力された動的加速度成分(Acc-x、Acc-y、Acc-z)及び回転角成分(θx、θy、θz)を、重力方向を基準としてベクトル回転させて正規化し、重力の影響を受けていない動的加速度(運動加速度)である正規化動的加速度と、重力の影響を受けていない姿勢角度である正規化姿勢角度を算出し、これらをパターン認識部53へ出力する。正規化動的加速度と正規化姿勢角度は、センサデバイス1A自身の揺れ等の動きに係る成分がほぼキャンセルされたユーザの動きに係る情報である。

0049

ベクトル回転部52は、正規化動的加速度を算出するに際して、検出部40から出力された動的加速度成分(Acc-x、Acc-y、Acc-z)を、実空間におけるグローバル座標系図2におけるX,Y及びZ軸)方向の動的加速度成分(Acc-X、Acc-Y、Acc-Z)に変換してもよい。この場合、ベクトル回転部52へ入力される回転角成分(θx、θy、θz)が参照されてもよい。また、上記回転角成分(θx、θy、θz)の算出に際しては、例えば検出部40の静止時にキャリブレーション処理が実行されてもよい。これにより重力方向に対する検出部40の回転角を精度よく検出することができる。

0050

パターン認識部53は、正規化動的加速度と正規化姿勢角度に基づいてユーザの動きあるいは行動パターンを検出し、ユーザUの行動パターンをクラス分けして行動クラスを判定する。判定された運動学的物理量である行動パターンのクラス(行動クラス)と、時刻情報及び位置情報が対応づけられた情報は、送受信部101に送信される。

0051

時刻情報取得部54は、センサデバイス1Aの検出部40により検出されたときの時刻の情報、曜日の情報、祝日の情報、年月日の情報等を取得し、これらの情報をパターン認識部53に出力する。

0052

位置センサ55は、ユーザの居場所(以下、現在地)を示す位置情報を連続的又は間欠的に取得する。例えば、現在地の位置情報は、緯度経度・高度等により表現される。位置センサ55により取得された現在地の位置情報は、GIS情報取得部56に入力される。

0053

GIS情報取得部56は、GIS(Geographic Information System)情報を取得する。そして、GIS情報取得部56は、取得したGIS情報を用いて現在地の属性を検出する。GIS情報は、例えば地図情報や、人工衛星現地踏査などで得られた様々な付加情報を含む。GIS情報取得部56は、例えばジオカテゴリコードと呼ばれる識別情報を利用して現在地の属性を表現する。ジオカテゴリコードは場所に関連する情報の種別分類するための分類コードであり、例えば建造物の種別、地形の形状、地理的特性地域性等に応じて設定される。

0054

GIS情報取得部56は、取得したGIS情報を参照し、現在地及び現在地周辺にある建造物などを特定して、その建造物等に対応するジオカテゴリコードを抽出し、パターン認識部53へ出力する。

0055

パターン認識部53は、動き・状態認識部531と行動パターン判定部532とを有する。ここで、「動き・状態」は、数秒から数分程度の比較的短時間にユーザが行う行動を意味する。例えば、動きとしては、歩き、走り、跳躍、静止、一時停止姿勢変化、上昇、下降等の行為があげられる。状態としては、例えば、電車、エスカレータ、エレベータ、自転車、車、階段、坂道平地等があげられる。「行動」は、「動き・状態」よりも長い時間かけてユーザが行う生活行動である。例えば、行動としては、食事買い物、スポーツ、仕事、目的地への移動等があげられる。

0056

動き・状態認識部531は、入力された正規化動的加速度と正規化姿勢角度を用いて行動パターンを検出し、これを行動パターン判定部532に入力する。

0057

行動パターン判定部532には、動き・状況認識部531から行動パターンが入力され、GIS情報取得部56からジオカテゴリコードが入力され、時刻情報取得部54から時刻情報が入力される。行動パターン判定部532は、これらの情報が入力されると、学習モデルに基づく判定処理を利用して行動パターンのクラスを判定する。行動パターン判定部532は、行動パターンのクラス(行動クラス)、位置情報及び時刻情報等を対応づけさせた情報を制御信号として生成し、送受信部101へ出力する。

0058

学習モデル判定では、機械学習アルゴリズムを用いて行動パターンを判定するための判定モデルを生成し、生成した判定モデルを用いて入力データに対応する行動パターンを判定する。

0059

機械学習アルゴリズムとしては、例えばk−means法、Nearest Neibor法、SVM(Support Vector Maching)、HMM(Hiden Markov Model)、Boosting、Deep learning等が利用可能である。

0060

送受信部101は、例えば通信回路及びアンテナを含み、端末装置1B(送受信部404)との通信のためのインタフェースを構成する。送受信部101は、制御部50において判定された行動クラス、位置情報、時刻情報等が対応づけられた情報からなる制御信号を含む出力信号を端末装置1Bへ送信することが可能に構成される。また送受信部101は、端末装置1Bから送信される制御部50の設定情報等を受信することが可能に構成される。

0061

送受信部101と端末装置1Bの送受信部404との間で行われる通信は、無線でもよく有線であってもよい。無線の通信は、電磁波(赤外線を含む)を利用した通信や、電界を利用した通信でもよい。具体的な方式としては、「Wi-Fi(登録商標)」、「Zigbee(登録商標)」、「Bluetooth(登録商標)」、「Bluetooth Low Energy」、「ANT(登録商標)」、「ANT+(登録商標)」、「EnOcean(登録商標)」などの数百MHz(メガヘルツ)から数GHz(ギガヘルツ)帯を利用する通信方式を例示することができる。NFC(Near Field Communication)等の近接無線通信でもよい。

0062

内部電源102は、センサデバイス1Aの駆動に必要な電力を供給する。内部電源102には、一次電池二次電池等の蓄電素子が用いられてもよいし、振動発電太陽発電等の発電素子、無給電手段をも含むエネルギーハースティング技術が用いられてもよい。特に本実施形態では、動きのある検出対象を測定対象とするものであるから、内部電源102として振動発電デバイス等の環境発電デバイスが好適である。

0063

メモリ103は、ROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)等を有し、速度関連情報から軌跡画像信号(制御信号)を生成するためのプログラム等の制御部50によるセンサデバイス1Aの制御を実行するためのプログラム、各種パラメータあるいはデータを記憶する。

0064

(端末装置) 端末装置1Bは、典型的には携帯情報端末で構成され、CPU401と、メモリ402と、内部電源403と、送受信部404と、カメラ405と、位置情報取得部(GPS(Global Positioning System)装置)406と、表示部407とを有する。

0065

CPU401は、端末装置1Bの全体の動作を制御する。メモリ402は、ROM及びRAM等を有し、CPU401による端末装置1Bの制御を実行するためのプログラムや各種パラメータあるいはデータを記憶する。内部電源403は、端末装置1Bの駆動に必要な電力を供給するためのもので、典型的には、充放電可能な二次電池で構成される。

0066

送受信部404は、送受信部101と通信可能な通信回路及びアンテナを含む。送受信部404はさらに、無線LAN移動通信用の3Gや4GのネットワークNを用いて、他の携帯情報端末やサーバ等と通信可能に構成される。

0067

表示部407は、例えばLCD(Liquid Crystal Display)やOLED(Organic Light Emitting Diode)で構成され、各種メニューやアプリケーションGUI(Graphic User Interface)等を表示する。典型的には、表示部407は、タッチセンサを有し、ユーザのタッチ操作により、CPU401及び送受信部404を介してセンサデバイス1Aへ所定の設定情報を入力することが可能に構成される。

0068

表示部407には、送受信部404を介して受信したセンサデバイス1Aからの制御信号に基づいてユーザの行動履歴等が表示される。

0069

本実施形態のように、センサデバイス1Aが首掛けタイプの場合、ユーザの動きに伴いセンサデバイス1A自身には振り子運動及びその他の複雑な動きが生じ、センサデバイス1Aは人の動きに加えて検出部自身の振り子運動を含む複雑な動きをも検出する。本実施形態においては、重力方向で動的加速度及び姿勢角度を正規化することにより、センサデバイス1A自身の動きがほぼキャンセルされた、正規化動的加速度と正規化姿勢角度を得ることができる。

0070

すなわち、センサデバイス1Aの傾きと重力方向とは相関が高いと考えると、センサデバイス1Aが捉える重力方向がそのままセンサデバイス1Aの姿勢の揺れとなるので、センサデバイス1Aが検出する検出加速度から重力加速度成分(静的加速度成分)を差し引き、これを重力方向で正規化することにより、センサデバイス1A自身の動きがほぼキャンセルされた正規化動的加速度を得ることができる。

0071

従って、センサデバイス1A自身の動きがほぼキャンセルされた正規化動的加速度及び正規化姿勢角度から、ユーザの動きを正確に把握することが可能となる。そして、正規化動的加速度及び正規化姿勢角度を用いて検出される行動パターンは、ユーザの動き成分の多い行動パターンとなるので、パターン認識しやすくなり精度の高いパターン認識を行うことができる。

0072

また、上述の正規化動的加速度には、センサデバイス1Aの規則的な運動である振り子運動の加速度成分は残ってしまうが、この振り子運動の加速度成分はパターン認識の際にノイズとしてキャンセルすることができる。すなわち、センサデバイス1A自身の動きは加速度を伴うが、それはセンサデバイス1Aの姿勢だけをみると、ユーザである人の動きとしてはあり得ない動きをするので、パターン認識をすることにより、このセンサデバイス1Aの振り子運動の加速度成分をノイズとしてキャンセルすることができる。

0073

次に、本実施形態のように動的加速度成分を正規化することにより得られる時間波形について図5を用いて比較例と比較しながら説明する。

0074

[時間波形]図5の各図は、加速度センサ素子を有するセンサデバイスをユーザが携帯した場合の加速度センサ素子が検出する、例えばX軸方向の検出加速度の時間波形等を示す。

0075

図5Aは比較例であり、ユーザがセンサデバイス100Aを首掛けにして非固定で携帯し、ユーザが運動状態である場合を示し、ここでは、本実施形態のようにセンサデバイスで検出される検出加速度から抽出された動的加速度成分の正規化が行われていない。この場合では、センサデバイス100A自身の振り子運動を含む複雑な動きと、ユーザの動きとが複合した検出加速度がセンサデバイス100Aによって検出され、図5Aにはその時間波形が不規則波線で示されている。また、図の下段にあるグラフは、センサデバイス100Aが検出する加速度の周波数特性である。このグラフから、センサデバイス100Aが検出する加速度には、振り子運動及びユーザの動きの周波数に軸の回転が加わっている加速度成分が含まれていることがわかる。

0076

図5Bは比較例であり、ユーザがセンサデバイス1Aを身体に固定した状態で携帯し、ユーザが運動状態である場合を示し、センサデバイス1A自身の振り子運動等の揺れが発生していない。図5Bに示される不規則な波線は、ユーザの動きに係る加速度の時間波形であり、ここではセンサデバイス1Aの加速度センサ素子10から検出された検出加速度から抽出した動的加速度成分を、ベクトル回転して正規化を施した場合の加速度の時間波形を示している。図5Aと比較して、図5Bは、センサデバイス1Aが固定されている点と、加速度検出信号から動的加速度成分を抽出し、これをベクトル回転して重力方向に正規化を施している点で異なる。また、図の下段にあるグラフは、センサデバイス1Aが検出する加速度の周波数特性であり、ユーザの動きに係る周波数特性が示されている。

0077

図5Cは、本実施形態に係る例であり、ユーザがセンサデバイス1Aを首掛けにして非固定で携帯し、ユーザが運動状態である場合を示し、センサデバイス1Aにはセンサデバイス1A自身の振り子運動を含む複雑な動きが発生している。図5Cに示される不規則な波線は、センサデバイス1Aの加速度センサ素子10から検出されるセンサデバイス1A自身の振り子運動を含む複雑な動きとユーザの動きに係る加速度とが複合した検出加速度から抽出した動的加速度成分をベクトル回転して正規化を施した正規化動的加速度の時間波形である。図5Aと比較して、図5Cは、加速度検出信号から動的加速度成分を抽出し、これをベクトル回転して重力方向に正規化を施している点で異なる。また、図の下段にあるグラフは、正規化動的加速度の周波数特性である。このグラフから、正規化動的加速度の周波数には、振り子運動及びユーザの動きに係る周波数が含まれていることがわかる。

0078

図5A及び図5Bに示すように、それぞれの時間波形は類似していない。これに対し、図5B及び図5Cに示すように、それぞれの時間波形は類似しており、更に、周波数特性においては、振り子運動の周波数が図5Cでは重畳するという点だけが異なり、ユーザの動きに係る周波数特性はほぼ同じである。

0079

これにより、抽出した動的加速度成分を正規化処理していない図5Aの場合では機械学習でパターン認識をするのは困難であるのに対し、抽出した動的加速度成分を正規化処理した図5Cの場合では機械学習でパターン認識をすることが容易であることがわかる。

0080

したがって、正規化動的加速度を基に検出した行動パターンは、ユーザの動き成分の多い行動パターンとなるので、パターン認識しやすくなり精度の高いパターン認識を行うことができる。

0081

このように、本実施形態においては、センサデバイス1Aがユーザの身体に非固定で、センサデバイス1Aとユーザとの距離が可変にユーザに携帯されていても、ユーザの動きをほぼ正確に把握することが可能である。したがって、センサデバイス1Aを検出対象の身体に固定する必要がなく、センサデバイス1Aの装着性の自由度が広がる。

0082

[検出部の構成] 次に、本実施形態に係る検出部(慣性センサ)40の詳細について説明する。図6は、本技術の一実施形態に係る検出部(慣性センサ)40の構成を示すブロック図である。

0083

図4に示すように、検出部(慣性センサ)40は、加速度センサ素子10と角速度センサ素子30とコントローラ20を有する。ここでは、加速度センサ素子10とコントローラ20について主に説明する。

0084

本実施形態の加速度センサ素子10は、ローカル座標系(x、y及びz軸)における3軸方向の加速度を検出する加速度センサとして構成される。

0085

特に本実施形態の加速度センサ素子10は、上記3軸方向の加速度から動的加速度成分と静的加速度成分とをそれぞれ抽出することが可能に構成される。 ここで、動的加速度成分とは、典型的には、上記加速度のAC成分を意味し、典型的には、上記物体の運動加速度(並進加速度遠心加速度接線加速度など)に相当する。一方、静的加速度成分とは、上記加速度のDC成分を意味し、典型的には、重力加速度あるいは重力加速度と推定される加速度に相当する。

0086

図6に示すように、加速度センサ素子10は、3軸方向の加速度に関連する情報をそれぞれ検出する2種類の加速度検出部(第1の加速度検出部11、第2の加速度検出部12)を有する。角速度センサ素子30は、角速度検出部31を有する。

0087

第1の加速度検出部11は圧電型の加速度センサであって、x軸方向に平行な加速度に関連する情報を含む信号(Acc-AC-x)、y軸方向に平行な加速度に関連する情報を含む信号(Acc-AC-y)およびz軸方向に平行な加速度に関連する情報を含む信号(Acc-AC-z)をそれぞれ出力する。これらの信号(第1の検出信号)は、各軸の加速度に応じた交流波形を有する。

0088

一方、第2の加速度検出部12は非圧電型の加速度センサであって、x軸方向に平行な加速度に関連する情報を含む信号(Acc-DC-x)、y軸方向に平行な加速度に関連する情報を含む信号(Acc-DC-y)およびz軸方向に平行な加速度に関連する情報を含む信号(Acc-DC-z)をそれぞれ出力する。これらの信号(第2の検出信号)は、各軸の加速度に応じた交流成分が直流成分に重畳した出力波形を有する。

0089

コントローラ20は、第1の加速度検出部11の出力(第1の検出信号)と第2の加速度検出部12の出力(第2の検出信号)とに基づいて、上記3軸方向の加速度から動的加速度成分と静的加速度成分とをそれぞれ抽出する加速度演算部200と、3軸まわりの角速度検出信号(Gyro-x、Gyro-y、Gyro-z)に基づいて、3軸まわりの角速度信号(ω-x、ω-y、ω-z)(第3の検出信号)をそれぞれ算出する角速度演算部300を有する。

0090

なお、コントローラ20は、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等のコンピュータに用いられるハードウェア要素および必要なソフトウェアにより実現され得る。CPUに代えて、またはこれに加えて、FPGA(Field Programmable Gate Array)等のPLD(Programmable Logic Device)、あるいは、DSP(Digital Signal Processor)等が用いられてもよい。

0091

(加速度センサ素子) 続いて、検出部(慣性センサ)40を構成する加速度センサ素子10の詳細について説明する。

0092

図7図9はそれぞれ、加速度センサ素子10の構成を概略的に示す表面側の斜視図、裏面側の斜視図、および表面側の平面図である。

0093

加速度センサ素子10は、素子本体110と、第1の加速度検出部11(第1の検出素子11x1,11x2,11y1,11y2)と、第2の加速度検出部12(第2の検出素子12x1,12x2,12y1,12y2)とを有する。

0094

素子本体110は、xy平面に平行な主面部111と、その反対側の支持部114とを有する。素子本体110は、典型的には、SOI(Silicon On InsUlator)基板で構成され、主面部111を形成する活性層シリコン基板)と支持部114を形成する枠状の支持層(シリコン基板)との積層構造を有する。主面部111と支持部114とは厚みが相互に異なり、支持部114が主面部111よりも厚く形成される。

0095

素子本体110は、加速度を受けて運動することが可能な可動板120(可動部)を有する。可動板120は、主面部111の中央部に設けられ、主面部111を形成する上記活性層を所定形状に加工することで形成される。より具体的に、主面部111に形成された複数の溝部112により、主面部111の中心部に関して対称な形状の複数(本例では4つ)のブレード部121〜124を有する可動板120が構成される。主面部111の周縁部は、支持部114とz軸方向に対向するベース部115を構成する。

0096

支持部114は、図8に示すように、可動板120の裏面を開放する矩形の凹部113を有する枠状に形成される。支持部114は、図示しない支持基板接合される接合面として構成される。上記支持基板は、センサ素子10とコントローラ20とを電気的に接続する回路基板で構成されてもよいし、当該回路基板と電気的に接続される中継基板あるいはパッケージ基板で構成されてもよい。あるいは、支持部114には当該回路基板や中継基板等と電気的に接続される複数の外部接続端子が設けられてもよい。

0097

可動板120の各ブレード部121〜124は、それぞれ所定形状(本例では概略六角形状)の板片で構成され、Z軸平行な中心軸のまわりに90°間隔で配置される。各ブレード部121〜124の厚みは、主面部111を構成する上記活性層の厚みに相当する。各ブレード部121〜124は、可動板120の中央部120Cにおいて相互に一体的に接続され、それぞれが一体となって、ベース部115に対して相対移動可能に支持される。

0098

可動板120は、図8に示すように、重錘部125をさらに有する。重錘部125は、可動板120の中央部裏面および各ブレード部121〜124の裏面に一体的に設けられる。重錘部125の大きさ、厚さ等は特に限定されず、可動板120の所望とする振動特性が得られる適宜の大きさに設定される。重錘部125は、例えば、支持部114を形成する上記支持層を所定形状に加工することで形成される。

0099

可動板120は、図7および図9に示すように、複数(本例では4つ)の橋梁部131〜134を介してベース部115に接続される。複数の橋梁部131〜134は、ブレード部121〜124の間にそれぞれ設けられ、主面部111を形成する上記活性層を所定形状に加工することで形成される。橋梁部131および橋梁部133は、x軸方向に相互に対向して配置され、橋梁部132および橋梁部134は、y軸方向に相互に対向して配置される。

0100

橋梁部131〜134は、ベース部115に対して相対運動可能な可動部の一部を構成し、可動板120の中央部120Cを弾性的に支持する。橋梁部131〜134は、それぞれ同一の構成を有し、図9に示すように、第1の梁部130aと、第2の梁部130bと、第3の梁部130cとをそれぞれ有する。

0101

第1の梁部130aは、可動板120の中央部120Cの周縁部からx軸方向およびy軸方向にそれぞれ直線的に延び、相互に隣接するブレード部121〜124の間にそれぞれ配置される。第2の梁部130bは、x軸方向およびy軸方向にそれぞれ直線的に延び、第1の梁部130aとベース部115との間をそれぞれ連結する。

0102

第3の梁部130cは、x軸方向およびy軸方向にそれぞれ交差する方向にそれぞれ直線的に延び、第1の梁部130aと第2の梁部130bとの中間部と、ベース部115との間をそれぞれ連結する。各橋梁部131〜134は、第3の梁部130cを2つずつ有しており、xy平面内において2つの第3の梁部130cが1つの第2の梁部130bを挟み込むように構成される。

0103

橋絡部131〜134の剛性は、運動する可動板120を安定に支持することができる適度な値に設定される。特に、橋絡部131〜134は、可動板120の自重で変形することができる適宜の剛性に設定され、その変形の大きさは、後述する第2の加速度検出部12によって検出することが可能であれば、特に限定されない。

0104

以上のように可動板120は、素子本体110のベース部115に対して4つの橋梁部131〜134を介して支持されており、加速度に応じた慣性力によって橋梁部131〜134を支点としてベース部115に対して相対的に運動(移動)可能に構成される。

0105

図10A〜Cは、可動板120の運動の様子を説明する概略側断面図であり、Aは加速度無印加時を、Bはx軸方向に沿った加速度発生時を、そしてCはz軸方向に沿った加速度発生時を、それぞれ示している。なお、図10Bにおいて実線は、紙面左方向に加速度が発生したときの様子を示し、図10Cにおいて実線は、紙面上方向に加速度が発生したときの様子を示している。

0106

加速度が発生していないとき、可動板120は、図7および図10Aに示すようにベース部115の表面と平行な状態に維持される。この状態で、例えばx軸方向に沿った加速度が発生すると、可動板120は、図10Bに示すようにy軸方向に延びる橋梁部132,134を中心として反時計まわりに傾斜する。これにより、x軸方向に相互に対向する橋梁部131,133は、それぞれz軸方向に沿って互いに反対方向への曲げ応力を受ける。

0107

同様に、y軸方向に沿った加速度が発生すると、図示せずとも、可動板120は、x軸方向に延びる橋梁部131,133を中心として反時計まわり(又は時計まわり)に傾斜し、y軸方向に相互に対向する橋梁部132,134は、それぞれz軸方向に沿って互いに反対方向への曲げ応力を受ける。

0108

一方、z軸方向に沿った加速度が発生すると、可動板120は、図10Cに示すようにベース部115に対して昇降し、各橋梁部131〜134は、それぞれz軸方向に沿って同一方向への曲げ応力を受ける。

0109

第1の加速度検出部11および第2の加速度検出部12は、橋梁部131〜134にそれぞれ設けられる。検出部(慣性センサ)40は、橋梁部131〜134の曲げ応力に起因する変形を加速度検出部11,12で検出することで、センサ素子10に作用する加速度の向きと大きさを測定する。

0110

以下、加速度検出部11,12の詳細について説明する。

0111

第1の加速度検出部11は、図9に示すように、複数(本例では4つ)の第1の検出素子11x1,11x2、11y1、11y2を有する。

0112

検出素子11x1,11x2は、x軸方向に相互に対向する2つの橋梁部131,133の表面の軸心上に設けられ、一方の検出素子11x1は橋梁部131における第1の梁部130aに、他方の検出素子11x2は橋梁部133における第1の梁部130aにそれぞれ配置される。これに対して、検出素子11y1,11y2は、y軸方向に相互に対向する2つの橋梁部132,134の表面の軸心上に設けられ、一方の検出素子11y1は橋梁部132における第1の梁部130aに、他方の検出素子11y2は橋梁部134における第1の梁部130aにそれぞれ配置される。

0113

第1の検出素子11x1〜11y2は、それぞれ同一の構成を有しており、本実施形態では、第1の梁部130aの軸心方向に長辺を有する矩形の圧電型検出素子で構成される。第1の検出素子11x1〜11y2は、下部電極層と、圧電膜と、上部電極層との積層体で構成される。

0114

圧電膜は、典型的には、チタン酸ジルコン酸鉛PZT)で構成されるが、勿論これに限られない。圧電膜は、第1の梁部130aのz軸方向への曲げ変形量(応力)に応じた電位差を上部電極層と下部電極層との間に生じさせる(圧電効果)。上部電極層は、橋梁部131〜134上に形成された図示しない配線層を介して、ベース部115の表面に設けられた中継端子140にそれぞれ電気的に接続される。中継端子140は、上記支持基板に電気的に接続される外部接続端子として構成されてもよく、例えば、上記支持基板に一端が接続されるボンディングワイヤの他端が接続される。下部電極層は、典型的には、グランド電位等の基準電位に接続される。

0115

以上のように構成される第1の加速度検出部11は、圧電膜の特性上応力変化が有った時のみ出力し、応力が掛かっていても、応力値が変化していない状態では出力しない為、主として、可動板120に作用する運動加速度の大きさを検出する。したがって、第1の加速度検出部11の出力(第1の検出信号)は、運動加速度に応じた動的成分(AC成分)である交流波形を有する出力信号を主として含む。

0116

一方、第2の加速度検出部12は、図9に示すように、複数(本例では4つ)の第2の検出素子12x1,12x2,12y1,12y2を有する。

0117

検出素子12x1,12x2は、x軸方向に相互に対向する2つの橋梁部131,133の表面の軸心上に設けられ、一方の検出素子12x1は橋梁部131における第2の梁部130bに、他方の検出素子12x2は橋梁部133における第2の梁部130bにそれぞれ配置される。これに対して、検出素子12y1,12y2は、y軸方向に相互に対向する2つの橋梁部132,134の表面の軸心上に設けられ、一方の検出素子12y1は橋梁部132における第2の梁部130bに、他方の検出素子12y2は橋梁部134における第2の梁部130bにそれぞれ配置される。

0118

第2の検出素子12x1〜12y2は、それぞれ同一の構成を有しており、本実施形態では、第2の梁部130bの軸心方向に長辺を有するピエゾ抵抗型検出素子で構成される。第2の検出素子12x1〜12y2は、抵抗層と、その軸方向の両端に接続された一対の端子部とを有する。

0119

抵抗層は、例えば、第2の梁部130bの表面(シリコン層)に不純物元素ドーピングすることで形成された導体層であり、第2の梁部130bのz軸方向への曲げ変形量(応力)に応じた抵抗変化を上記一対の端子部間に生じさせる(ピエゾ抵抗効果)。一対の端子部は、橋梁部131〜134上に形成された図示しない配線層を介して、ベース部115の表面に設けられた中継端子140にそれぞれ電気的に接続される。

0120

以上のように構成される第2の加速度検出部12は、ピエゾ抵抗の特性上、絶対的応力値で抵抗値が決定する為、可動板120に作用する運動加速度だけでなく、可動板120に作用する重力加速度をも検出する。したがって、第2の加速度検出部11の出力(第2の検出信号)は、運動加速度に応じた動的成分(AC成分)が、重力加速度あるいはそれに相当する静的成分(DC成分)に重畳した出力波形を有する。

0121

なお、第2の検出素子12x1〜12y2は、ピエゾ抵抗型の検出素子で構成される例に限られず、例えば静電型のようにDC成分の加速度を検出可能な他の非圧電式の検出素子で構成されてもよい。静電型の場合、電極対を構成する可動電極部および固定電極部は、第2の梁部130bの軸方向に対向して配置され、第2の梁部130bの上記曲げ変形量に応じて両電極部間の対向距離が変化するように構成される。

0122

第1の加速度検出部11は、第1の検出素子11x1〜11y2の出力に基づいて、x軸方向、y軸方向およびz軸方向各々の加速度検出信号(Acc-AC-x、Acc-AC-y、Acc-AC-z)をコントローラ20へそれぞれ出力する(図5参照)。 x軸方向の加速度検出信号(Acc-AC-x)は、検出素子11x1の出力(ax1)と検出素子11x2の出力(ax2)との差分信号(ax1−ax2)に相当する。y軸方向の加速度検出信号(Acc-AC-y)は、検出素子11y1の出力(ay1)と検出素子11y2の出力(ay2)との差分信号(ay1−ay2)に相当する。そして、z軸方向の加速度検出信号(Acc-AC-z)は、検出素子11x1〜11y2の出力の総和(ax1+ax2+ay1+ay2)に相当する。

0123

同様に、第2の加速度検出部12は、第2の検出素子12x1〜12y2の出力に基づいて、x軸方向、y軸方向およびz軸方向各々の加速度検出信号(Acc-DC-x、Acc-DC-y、Acc-DC-z)をコントローラ20へそれぞれ出力する(図5参照)。 x軸方向の加速度検出信号(Acc-DC-x)は、検出素子12x1の出力(bx1)と検出素子12x2の出力(bx2)との差分信号(bx1−bx2)に相当する。y軸方向の加速度検出信号(Acc-DC-y)は、検出素子12y1の出力(by1)と検出素子12y2の出力(by2)との差分信号(by1−by2)に相当する。そして、z軸方向の加速度検出信号(Acc-DC-z)は、検出素子12x1〜12y2の出力の総和(bx1+bx2+by1+by2)に相当する。

0124

上記各軸方向の加速度検出信号の演算処理は、制御部50の前段で実行されてもよいし、制御部50において実行されてもよい。

0125

(コントローラ) 続いて、コントローラ(信号処理回路)20について説明する。

0126

コントローラ20は、加速度センサ素子10と電気的に接続されている。コントローラ20は、加速度センサ素子10と共通に機器の内部に搭載されてもよいし、上記機器とは異なる外部機器に搭載されてもよい。前者の場合、コントローラ20は、例えば、加速度センサ素子10が実装される回路基板上に実装されてもよいし、配線ケーブル等を介して上記回路基板とは異なる基板上に実装される。後者の場合、コントローラ20は、例えば、加速度センサ素子10と無線または有線で通信可能に構成される。

0127

コントローラ20は、加速度演算部200と、角速度演算部300と、シリアルインタフェース201と、パラレルインタフェース202と、アナログインタフェース203とを有する。コントローラ20は、検出部(慣性センサ)40の出力を受信する各種機器の制御ユニットに電気的に接続される。

0128

加速度演算部200は、第1の加速度検出部11および第2の加速度検出部12から出力される各軸方向の加速度検出信号に基づいて、動的加速度成分(Acc-x、Acc-y、Acc-z)および静的加速度成分(Gr-x、Gr-y、Gr-z)をそれぞれ抽出する。

0129

なお、加速度演算部200は、非一過性コンピュータ読み取り可能な記録媒体の一例であるROMに記録されたプログラムをRAM等にロードしてCPUが実行することにより実現される。

0130

角速度演算部300は、3軸まわりの角速度検出信号(Gyro-x、Gyro-y、Gyro-z)に基づいて、3軸まわりの角速度信号(ω-x、ω-y、ω-z)をそれぞれ算出し、シリアルインタフェース201、パラレルインタフェース202あるいはアナログインタフェース203を介して外部へ出力する。角速度演算部300は、加速度演算部200と別個に構成されてもよいし、加速度演算部200と共通の演算部230で構成されてもよい。

0131

シリアルインタフェース201は、加速度演算部200において生成された各軸の動的および静的加速度成分、角速度演算部300において生成された各軸の角速度信号を上記制御ユニットへ逐次的に出力可能に構成される。パラレルインタフェース202は、加速度演算部200において生成された各軸の動的および静的加速度成分を上記制御ユニットへ並列的に出力可能に構成される。コントローラ20は、シリアルインタフェース201およびパラレルインタフェース202のうち、少なくとも一方だけ備えていてもよいし、上記制御ユニットからの指令によって選択的に切り替えてもよい。アナログインタフェース203は、第1および第2の加速度検出部11,12の出力をそのまま上記制御ユニットへ出力可能に構成されるが、必要に応じて省略されてもよい。なお、図5において符号204は、上記各軸の加速度検出信号をAD(Analog-Digital)変換するコンバータである。

0132

図11は、加速度演算部200の一構成例を示す回路図である。

0133

加速度演算部200は、ゲイン調整回路21と、符号反転回路22と、加算回路23と、補正回路24とを有する。これらの回路21〜24は、x、yおよびzの各軸について共通の構成を有しており、各軸において共通の演算処理を行うことで、各軸の動的加速度成分(運動加速度)および静的加速度成分(重力加速度)が抽出される。

0134

以下、代表的に、x軸方向の加速度検出信号の処理回路を例に挙げて説明する。図12に、x軸方向の加速度検出信号から静的加速度成分を抽出する処理ブロックを示す。

0135

ゲイン調整回路21は、第1の加速度検出部11(11x1,11x2)から出力されるX軸方向に関する第1の加速度検出信号(Acc-AC-x)と、第2の加速度検出部12(12x1,12x2)から出力されるx軸方向に関する第2の加速度検出信号(Acc-DC-x)とが相互に同一レベルとなるように各信号のゲインを調整する。ゲイン調整回路21は、第1の加速検出部11の出力(Acc-AC-x)および第2の加速度検出部12の出力(Acc-DC-x)を増幅する増幅器を有する。

0136

一般に、加速度センサの出力感度およびダイナミックレンジは検出方式によって相違し、例えば図13に示すように、圧電方式の加速度センサにおいては、非圧電方式(ピエゾ抵抗方式、静電方式)の加速度センサよりも、出力感度が高く、ダイナミックレンジが広い(大きい)。本実施形態において、第1の加速度検出部11は圧電方式の加速度センサに相当し、第2の加速度検出部12はピエゾ抵抗方式の加速度センサに相当する。

0137

そこでゲイン調整回路21は、これら加速度検出部11,12各々の出力が同一レベルとなるように各加速度検出部11,12の出力(第1および第2の加速度検出信号)をそれぞれN倍およびM倍に増幅する。増幅率N,Mは正数であり、N<Mの関係を満たす。増幅率N,Mの値は特に限定されず、検出部(慣性センサ)40の使用環境使用温度)によっては、各加速度検出部11,12の温度補償をも兼ねる係数として設定されてもよい。

0138

図14は、第1の加速度検出信号および第2の加速度検出信号の出力特性の一例であって、ゲイン調整前の出力特性とゲイン調整後の出力特性とを比較して示している。図において横軸は、検出部(慣性センサ)40に作用する加速度の周波数を、縦軸は出力(感度)をそれぞれ示す(図15図19についても同様)。

0139

同図に示すように、圧電方式の第1の加速度検出信号(Acc-AC-x)では、0.5Hz以下の低周波数領域の加速度成分の出力感度は、それよりも高い周波数領域の加速度成分の出力感度よりも低く、特に静止状態(運動加速度0)のときの出力感度はほぼ0である。これに対して、ピエゾ抵抗方式の第2の加速度検出信号(Acc-DC-x)は、全周波数領域において一定の出力感度を有するため、静止状態における加速度成分(つまり静的加速度成分)も一定の出力感度で検出することができる。したがって、ゲイン調整回路21において第1の加速度検出信号および第2の加速度検出信号をそれぞれ同一の出力レベルとなるように各々所定の倍率で増幅することで、後述する差分演算回路において静的加速度成分を抽出することが可能となる。

0140

符号反転回路22および加算回路23は、第1の加速度検出信号(Acc-AC-x)と第2の加速度検出信号(Acc-DC-x)との差分信号に基づいて、各軸方向の加速度から静的加速度成分(DC成分)を抽出する差分演算回路を構成する。

0141

符号反転回路22は、ゲイン調整後の第1の加速度検出信号(Acc-AC-x)の符号を反転する反転増幅器(増幅率:−1)を有する。図15に、符号反転後の第1の加速度検出信号(Acc-AC-x)の出力特性の一例を示す。ここでは、センサ素子10がx軸方向に1Gの加速度を検出する場合を例に挙げて示す。 なお、第2の加速度検出信号(Acc-DC-x)は、その符号が反転されることなく、後段の加算回路23へ出力される。符号反転回路22は、その前段のゲイン調整回路21と共通に構成されてもよい。

0142

加算回路23は、符号反転回路22から出力される第1の加速度検出信号(Acc-AC-x)と第2の加速度検出信号(Acc-DC-x)とを加算して、静的加速度成分を出力する。図16に、加算回路23の出力特性の一例を示す。ゲイン調整回路21において第1および第2の加速度検出信号が同一レベルに調整されているため、これらの差分信号を得ることで、正味の静的加速度成分(Gr-x)が抽出されることになる。この静的加速度成分は、典型的には、重力加速度成分、あるいは重力加速度を含む加速度成分に相当する。

0143

加算回路23から出力される静的加速度成分が重力加速度のみである場合、理論的には図17に示すように、0Hz付近にのみ有意の加速度成分の出力が現れることなる。しかし実際には、圧電検出型の第1の加速度検出部11の低周波付近での検出感度が低いこと、他軸感度の発生により対象軸以外の軸方向(ここでは、y軸方向およびz軸方向)の加速度成分が不可避的に重畳すること等の理由により、図16においてハッチングで示す周波数領域の動的加速度成分が誤差成分として加算回路23の出力に漏れ込む。そこで本実施形態では、加算回路23の出力に基づいて当該誤差分をキャンセルするための補正回路24を有する。

0144

補正回路24は、3軸合成値演算部241と、低域感度補正部242とを有する。補正回路24は、加算回路23の出力(第1および第2の加速度検出信号の差分信号)に基づいて補正係数βを算出し、この補正係数βを用いて第1の加速度検出信号(Acc-AC-x)を補正する。

0145

3軸合成値演算部241は、x軸、y軸およびz軸方向すべての静的加速度成分を抽出する処理ブロックについて共通に設けられ、各軸における加算回路23の出力(第1および第2の加速度検出信号の差分信号)の合計値を用いて補正係数βを算出する。

0146

具体的に、3軸合成値演算部241は、3軸方向の静的加速度成分(Gr-x、Gr-y、Gr-z)の合成値(√((Gr-x)2+(Gr-y)2+(Gr-z)2))を算出し、その合成値が1を超える分を、低域感度誤差分(図15におけるハッチングで示す領域)とみなして、上記合成値の逆数に相当する補正係数βを算出する。 β=1/(√((Gr-x)2+(Gr-y)2+(Gr-z)2))

0147

なお、3軸方向各々の静的加速度成分(Gr-x、Gr-y、Gr-z)の値は、加速度センサ素子10の姿勢によって異なり、また、加速度センサ素子10の姿勢変化に応じて時々刻々と変化する。例えば、加速度センサ素子10のz軸方向が重力方向(鉛直方向)と一致する場合には、x軸方向およびy軸方向の静的加速度成分(Gr-x、Gr-y)よりも、z軸方向の静的加速度成分(Gr-z)が最も大きな値を示す。このように3軸方向各々の静的加速度成分(Gr-x、Gr-y、Gr-z)の値から、その時刻における加速度センサ素子10の重力方向を推定することが可能となる。

0148

低域感度補正部242は、補正係数βを符号反転された第1の加速度検出信号(Acc-AC-x)に乗ずる乗算器を有する。これにより第1の加速度検出信号は、低域感度誤差が減殺された状態で加算回路23へ入力されるため、加算回路23から図17に示すような周波数特性の加速度信号が出力される。このように重力加速度に相当する静的加速度成分のみが出力される結果、重力加速度成分の抽出精度が向上する。

0149

本実施形態において補正回路24は、静的加速度成分の演算に際して、第1の加速度検出信号に補正係数βを乗ずる処理を実行するように構成されているが、これに限られず、第2の加速度検出信号(Acc-DC-x)に補正係数βを乗ずる処理を実行するように構成されてもよいし、加速度変化の大きさに応じて、補正すべき加速度検出信号が第1の加速度検出信号と第2の加速度検出信号との間で切り替えられてもよい。

0150

補正回路24は、第1の加速度検出信号および第2の加速度検出信号のいずれか一方の加速度変化が所定以上の場合には、補正係数βを用いて第1の加速度検出信号を補正するように構成される。加速度変化が大きい(印加周波数が高い)ほど、第1の加速度検出信号に誤差成分が漏れ込む割合が高まるため、当該誤差成分を効率よく減殺することができる。当該構成は、例えば運動解析用途のように、運動加速度が比較的大きい場合に特に有効である。

0151

一方、補正回路24は、第1の加速度検出信号および第2の加速度検出信号のいずれか一方の加速度変化が所定以下の場合には、補正係数βを用いて第2の加速度検出信号を補正するように構成される。加速度変化が小さい(印加周波数が低い)ほど、第2の加速度検出信号に誤差成分が漏れ込む割合が高まるため、当該誤差成分を効率よく減殺することができる。当該構成は、例えばデジタルカメラ水平出し動作のように、運動加速度が比較的小さい場合に特に有効である。

0152

各軸方向の静的加速度成分は以上のようにして抽出されるが、各軸方向の動的加速度成分(Acc-x、Acc-y、Acc-z)の抽出には、図11に示すように、ゲイン調整回路21においてゲイン調整された第1の加速度検出信号(Acc-AC-x、Acc-AC-y、Acc-AC-z)が参照される。

0153

ここで、動的加速度成分の抽出に第1の加速度検出信号がそのまま用いられてもよいが、上述のように動的加速度成分の一部が静的加速度成分に漏れ込む場合があるため、動的加速度成分が目減りして高精度な検出が困難になる。そこで、補正回路24において算出される補正係数βを用いて、第1の加速度検出信号を補正することで、動的加速度成分の検出精度を図ることが可能となる。

0154

より具体的に、補正回路24(低域感度補正部242)は、図11に示すように、3軸合成値演算部241で取得した補正係数βの逆数(1/β)を第1の加速度信号(Acc-AC-x、Acc-AC-y、Acc-AC-z)に乗ずる乗算器を有する。これにより、第1の加速度信号の低域感度成分が補償されるため、動的加速度成分(Acc-x、Acc-y、Acc-z)の抽出精度が向上する。図18に、その動的加速度成分の出力特性を模式的に示す。

0155

本実施形態において補正回路24は、動的加速度成分の演算に際して、第1の加速度検出信号に補正係数の逆数(1/β)を乗ずる処理を実行するように構成されているが、これに限られず、第2の加速度検出信号(Acc-DC-x、Acc-DC-y、Acc-DC-z)に補正係数の逆数(1/β)を乗ずる処理を実行するように構成されてもよい。あるいは、上述の静的加速度成分の演算手法と同様に、加速度変化の大きさに応じて、補正すべき加速度検出信号が第1の加速度検出信号と第2の加速度検出信号との間で切り替えられてもよい。

0156

低域感度補正部242による動的加速度成分および静的加速度成分の補正処理は、典型的には、3軸合成値演算部241で算出される合成値が1G(G:重力加速度)以外の場合に有効とされる。なお、上記合成値が1G未満となる場合としては、例えばセンサ素子10が自由落下しているときなどが挙げられる。

0157

なお、圧電方式で検出された第1の加速度検出信号は、ハイパスフィルタHPF)的な出力特性を有し、そのカットオフ周波数以下の出力が低域感度の誤差成分として加算回路23の出力に残存する(図16参照)。本実施形態では補正回路24を用いた演算的な手法で上記誤差成分が減殺されるが、当該誤差成分のキャンセリング精度を高める上で上記カットオフ周波数は低いほど好ましい。

0158

そこで、第1の加速度検出部11を構成する検出素子(11x1,11x2,11y1,11y2)の圧電膜として、例えば、容量および内部抵抗が比較的大きい圧電体が用いられてもよい。これにより、例えば図19において一点鎖線で示すように、低域感度のカットオフ周波数を極力0Hz付近まで低くすることができるため、低域感度の誤差成分を極力小さくすることが可能となる。

0159

次に、以上のように構成される加速度演算部200における加速度信号の処理方法について説明する。

0160

加速度センサ素子10に加速度が作用すると、可動板120はベース部115に対して加速度の方向に応じて図10A〜Cに示す態様で運動する。第1の加速度検出部11(検出素子11x1,11x2,11y1,11y2)および第2の加速度検出部12(検出素子12x1,12x2,12y1,12y2)は、橋梁部131〜134の機械的変形量に応じた検出信号をコントローラ20へ出力する。

0161

図20は、コントローラ20(加速度演算部200)における加速度検出信号の処理手順の一例を示すフローチャートである。

0162

コントローラ20は、所定のサンプリング間隔で、第1の加速度検出部11からは各軸の第1の加速度検出信号(Acc-AC-x、Acc-AC-y、Acc-AC-z)を取得し、第2の加速度検出部12からは各軸の第2の加速度検出信号(Acc-DC-x、Acc-DC-y、Acc-DC-z)を受信(取得)する(ステップ101,102)。これら検出信号の取得は、同時に(並列的に)行われてもよいし、順次的に(直列的に)行われてもよい。

0163

続いてコントローラ20は、各軸について第1および第2の加速度検出信号が同一レベルとなるように各検出信号のゲインをゲイン調整回路21において調整する(図14、ステップ103,104)。また必要に応じて、各軸について第1および第2の加速度検出信号の温度補償等を目的とした補正が行われる(ステップ105,106)。

0164

次に、コントローラ20は、各軸の第1の加速度検出信号(Acc-AC-x、Acc-AC-y、Acc-AC-z)を動的加速度算出系統(運動加速度系統)と静的加速度算出系統(重力加速度系統)とにそれぞれ分岐する(ステップ107,108)。静的加速度算出系統に分岐した第1の加速度検出信号は、符号反転回路22において符号が反転された後、加算回路23に入力される(図15、ステップ109)。

0165

コントローラ20は、加算回路23において、各軸について、符号反転された第1の加速度検出信号(Acc-AC-x、Acc-AC-y、Acc-AC-z)と、第2の加速度検出信号(Acc-DC-x、Acc-DC-y、Acc-DC-z)とを加算して静的加速度成分(Gr-x、Gr-y、Gr-z)を算出する(図16、ステップ110)。さらにコントローラ20は、3軸合成値演算部241においてこれら静的加速度成分の3軸合成値を演算し(ステップ111)、その値が1G以外の場合は、低域感度補正部242において上記合成値の逆数である補正係数βを上記符号反転された第1の加速度検出信号(Acc-AC-x、Acc-AC-y、Acc-AC-z)に乗ずる処理を実行する(ステップ112,113)。コントローラ20は、上記合成値が1Gのとき、算出された重力加速度成分(静的加速度成分)を外部へ出力する(ステップ114)。なおこれに限られず、上記合成値を算出する毎に、算出された重力加速度成分(静的加速度成分)が外部へ出力されてもよい。

0166

一方、コントローラ20は、上記合成値が1G以外のとき、算出された補正係数βの逆数(1/β)を、運動加速度系統に分岐した第1の加速度検出信号(Acc-AC-x、Acc-AC-y、Acc-AC-z)に乗じる処理を実行する(ステップ112、115)。コントローラ20は、上記合成値が1Gのとき、算出された運動加速度成分(動的加速度成分)を外部へ出力する(ステップ116)。なおこれに限られず、上記合成値を算出する毎に、算出された運動加速度成分(動的加速度成分)が外部へ出力されてもよい。

0167

以上のように本実施形態の検出部(慣性センサ)40は、第1および第2の加速度検出部11,12の検出方式の違いを利用することで、これらの出力から動的加速度成分と静的加速度成分とを抽出するように構成される。これにより、検出対象であるユーザUに作用する運動加速度を精度よく測定することができる。

0168

また、本実施形態によれば、検出部(慣性センサ)40の出力から重力加速度成分を精度よく抽出することができるため、重力方向に対する検出対象の姿勢を高精度に検出することができる。これにより、例えば飛行体のような検出対象の水平姿勢を安定に維持することができるようになる。

0169

さらに本実施形態によれば、第1の加速度検出部11に圧電型の加速度センサが採用され、第2の加速度検出部12として非圧電型(ピエゾ抵抗型あるいは静電容量型)の加速度センサが採用されているため、ダイナミックレンジが広く、しかも低周波領域での感度が高い慣性センサを得ることができる。

0170

[行動パターン認識システムの動作] 続いて、以上のように構成される行動パターン認識システム1の典型的な動作について図20及び図21を用いて説明する。図21は、行動パターン認識システム1の動作例を説明するフローチャートである。

0171

電源投入等によりシステムが起動すると、センサデバイス1Aは、検出部(慣性センサ)40によって、センサデバイス1Aのローカル座標系における重力加速度成分(静的加速度成分)と運動加速度成分(動的加速度成分)と角速度成分(ωx、ωy、ωz)を検出する(ステップ201)。検出された重力加速度成分、運動加速度成分及び角速度成分は制御部50へ出力される。

0172

ステップ201において、重力加速度成分(静的加速度成分)と運動加速度成分(動的加速度成分)の検出は、加速度センサ素子10で検出される第1及び第2の加速度検出信号を、重力加速度成分(静的加速度成分)と運動加速度成分(動的加速度成分)とに分離して行われ、この分離は、上述で図20を用いて説明した処理方法により行われる。また、角速度成分は、角速度センサ素子30で検出される。なお、これら動的加速度成分と静的加速度成分の分離あるいは抽出は、制御部50の内部で実行されてもよい。

0173

制御部50へ供給された角速度信号(ω-x、ω-y、ω-z)は姿勢角計算部51に入力される。姿勢角計算部51は、角速度信号(ω-x、ω-y、ω-z)から姿勢角度(θx、θy、θz)を算出する(ステップ202)。算出された姿勢角度(θx、θy、θz)はベクトル回転部52へ入力される。

0174

制御部50へ供給された動的加速度成分(Acc-x、Acc-y、Acc-z)はベクトル回転部52に入力される。ベクトル回転部52は、入力された動的加速度成分(Acc-x、Acc-y、Acc-z)及び回転角成分(θx、θy、θz)を、重力方向を基準としてベクトル回転させて正規化し、重力の影響を受けていない運動加速度(動的加速度)である正規化動的加速度と重力の影響を受けていない姿勢角度である正規化姿勢角度を算出し、これらをパターン認識部53へ出力する(ステップ203)。

0175

時刻情報取得部54は、センサデバイス1Aの検出部40により検出された時刻、曜日の情報、祝日の情報、年月日の情報等を取得し、これらの情報をパターン認識部53に出力する(ステップ204)。さらに、GIS情報取得部56は、GIS(Geographic Information System)情報を取得し、これを基にジオカテゴリコードを抽出し、パターン認識部53へ出力する(ステップ205)。

0176

パターン認識部53に入力された正規化動的加速度及び正規化姿勢角度、時刻等の情報を基に、動き・状態認識部531によって行動パターンが検出される。この行動パターンは行動パターン判定部532へ入力される。行動パターン判定部532は、動き・状況認識部531から入力された行動パターンを基に学習モデルに基づく判定処理を利用して行動パターンのクラスを判定し、クラス分けをする(ステップ206)。パターン認識部53は、判定された行動クラスと、GIS情報取得部56から入力されたジオカテゴリコードと、時刻情報取得部54から入力された時刻情報を対応づけさせた情報を制御信号として生成し、送受信部101へ出力する。

0177

端末装置1Bは、端末装置1Bの送受信部404を介して端末装置1Bに入力された制御信号を記録し、更に、表示部407に所定の形態、例えば行動履歴の形態で表示させる(ステップ207)。

0178

以上のように本実施形態においては、動いている状態のセンサデバイスの運動方向および姿勢角度が重力方向との相対値として検出されるので、重力の影響を受けることなく、検出対象の動きや姿勢が高精度に検出されるとともに、検出対象の動きのパターン認識が容易となる。これにより、センサデバイス1Aの動きからユーザの行動の特徴的な運動をとらえることができる。

0179

本実施形態によれば、動的加速度成分と静的加速度成分とがほぼ分離できる検出部(慣性センサ)40を備えているので、動的加速度成分を選択的に抽出することができる。そして、このように抽出された動的加速度成分と姿勢角度をそれぞれ重力方向を基準として正規化することにより、重力の影響を受けていない正規化動的加速度及び正規化姿勢角度を求めることができる。

0180

正規化動的加速度及び正規化姿勢角度には、センサデバイス1A自身の動きがほぼキャンセルされたユーザの動きが反映されたものとなっている。したがって、このような正規化動的加速度及び正規化姿勢角度を基に検出される検出対象の行動パターンは、センサデバイス1A自身の揺れがほぼキャンセルされたものとなっている。従って、精度のよいパターン認識をすることが可能となる。このように本実施形態によれば、センサデバイス1Aの検出対象への固定、非固定といった形態にかかわらず、検出対象の動きのみをほぼ正確に把握することができる。

0181

以上、本技術の実施形態について説明したが、本技術は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、種々変更を加え得ることは勿論である。

0182

例えば以上の実施形態では、センサデバイス1A(ペンダント3)をユーザの首にぶら下げる形態を例に挙げて説明したが、これに限られず、ストラップを介して元からぶら下げたり、ユーザの衣服クリップ等で装着したり、胸ポケットに入れたりしてもよく、このような場合でもユーザの行動認識を高い精度で判定することができる。また、センサデバイス1Aを衣服へ埋め込んだり、ヘアバンドや髪先に装着したりした場合でも、上述と同様の作用効果を得ることができる。

0183

あるいは、センサデバイス1Aはユーザの鞄の中に入れられてもよい。当該鞄が自転車のかご等に入れられた場合でも、自転車の傾きに応じて、自転車に乗っていることを認識することができる。

0184

また、センサデバイス1Aは物流貨物の中に装着されてもよい。この場合、運搬中にどういう姿勢になったか、どういう力(加速度)が加わったか等をトレースすることができる。

0185

さらに以上の実施形態では、センサ素子として、図7〜9に示した加速度センサ素子10が用いられたが、3軸方向の加速度を検出できるものであれば、構成は特に限定されない。同様に、センサ素子に作用する加速度から動的加速度成分および静的加速度成分を抽出する演算方法も上述の例に限定されず、適宜の演算手法が採用可能である。

0186

なお、本技術は以下のような構成もとることができる。(1) 空間内で運動する検出対象の3軸方向の加速度から抽出された前記検出対象の動的加速度成分と静的加速度成分とに基づいて、前記静的加速度成分に対する前記動的加速度成分の時間変化を算出し、前記動的加速度成分の時間変化に基づいて前記検出対象の動きを判定する制御部 を具備する情報処理装置。(2)上記(1)に記載の情報処理装置であって、 前記制御部は、 前記動的加速度成分を重力方向で正規化した正規化動的加速度を算出する演算部と、 前記正規化動的加速度に基づいて前記検出対象の動きを判定するパターン認識部と、を有する 情報処理装置。(3)上記(2)に記載の情報処理装置であって、 前記演算部は、前記3軸まわりの角速度に関連する情報に基づいて、前記検出対象の姿勢角度をさらに算出し、 前記パターン認識部は、前記正規化動的加速度と前記姿勢角度とに基づいて前記検出対象の動きを判定する 情報処理装置。(4)上記(2)又は(3)に記載の情報処理装置であって、 前記パターン認識部は、前記検出対象の動きに基づいて前記検出対象の行動クラスを判定する 情報処理装置。(5)上記(1)〜(4)のいずれか1つに記載の情報処理装置であって、 前記検出対象に取り付けられ前記加速度を検出する検出部をさらに具備する 情報処理装置。(6)上記(5)に記載の情報処理装置であって、 前記検出部は、前記加速度に応じた交流波形を有する第1の検出信号と、前記加速度に応じた交流成分が直流成分に重畳した出力波形を有する第2の検出信号とに基づいて、前記3軸方向各々について動的加速度成分および静的加速度成分を抽出する加速度演算部を有する。 情報処理装置。(7)上記(6)に記載の情報処理装置であって、 前記加速度演算部は、前記第1の検出信号と前記第2の検出信号との差分信号に基づいて、前記加速度から前記静的加速度成分を抽出する演算回路を有する 情報処理装置。(8)上記(7)に記載の情報処理装置であって、 前記加速度演算部は、前記第1の検出信号と前記第2の検出信号とが同一レベルとなるように各信号のゲインを調整するゲイン調整回路をさらに有する 情報処理装置。(9)上記(7)又は(8)に記載の情報処理装置であって、 前記加速度演算部は、前記差分信号に基づいて補正係数を算出し、前記補正係数を用いて前記第1の検出信号および前記第2の検出信号のいずれか一方を補正する補正回路をさらに有する 情報処理装置。(10)上記(5)〜(9)のいずれか1つに記載の情報処理装置であって、 前記検出部は、前記検出対象に非固定可能で携帯可能である 情報処理装置。(11)上記(5)〜(10)のいずれか1つに記載の情報処理装置であって、 前記検出部は、 加速度を受けて運動可能な可動部を有する素子本体と、前記可動部に作用する3軸方向の加速度に関連する情報を含む第1の検出信号を出力する圧電型の第1の加速度検出部と、前記可動部に作用する前記3軸方向の加速度に関連する情報を含む第2の検出信号を出力する非圧電型の第2の加速度検出部と、を有するセンサ素子を含む 情報処理装置。(12)上記(11)に記載の情報処理装置であって、 前記第2の加速度検出部は、前記可動部に設けられたピエゾ抵抗式の加速度検出素子を含む 情報処理装置。(13)上記(11)に記載の情報処理装置であって、 前記第2の加速度検出部は、前記可動部に設けられた静電容量式の加速度検出素子を含む 情報処理装置。

0187

1…行動パターン認識システム(情報処理システム) 1A…センサデバイス1B…端末装置3…ペンダント10…加速度センサ素子11…第1の加速度検出部 12…第2の加速度検出部 40…検出部(慣性センサ) 50…制御部 20…コントローラ110…素子本体 120…可動板(可動部) 200…加速度演算部

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