JP2016090285A - 位置測位システム及び位置測位方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 継続的な情報端末の位置測位を適切に行いつつ、情報端末の電力消費を低減する。【解決手段】 情報端末１０は、自端末１０の位置の推定に用いられるセンサ情報を取得するセンサ１１，１２，１３と、センサ１１，１２，１３によって取得されたセンサ情報から抽象化された位置であるノードを特定するための変換情報、及び当該ノード間のリンクを示すリンク情報を記憶するグラフデータベース１４と、センサ１１，１２，１３によって取得されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得部１５と、変換情報に基づいて、取得されたセンサ情報から、自端末１０が位置するノードを特定するノード特定部１６と、リンク情報、及び特定されたノードに基づいて、センサ１１，１２，１３によるセンサ情報の取得を制御する制御部１７とを備える。【選択図】 図１

Description

本発明は、情報端末の位置を推定する位置測位システム及び位置測位方法に関する。

従来から、情報端末によって測位された位置を用いて、ユーザの位置に適した情報を配信する位置情報サービスが注目されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１４−１９１３７３号公報

位置情報サービスの例として、ナビゲーションやＯ２Ｏ（Online to Offline）マーケティングが挙げられる。特に位置情報サービスを活用したＯ２Ｏマーケティングの市場は今後大きく拡大すると予測されている。

ユーザの位置を取得する手法としては、ＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）信号による測位が代表的である。ＧＰＳ信号を用いた位置測位では、屋外では高精度な測位が可能である。しかし、屋内ではＧＰＳ信号を受信することが困難であり、屋内での測位精度は実用的ではない。屋内で位置測位を行う手法として、屋内に設置された近距離無線通信デバイスから発信される電波強度や電波到達時刻を用いた測位手法が知られている。

例えば、Ｏ２Ｏマーケティングを行うためには、ユーザの位置を常時把握する必要がある。そのため、ＧＰＳ信号又は近距離無線通信用電波を用いて行う位置測位の間隔を短く設定し、位置測位を高頻度に行う必要がある。しかし、高頻度な測位は、情報端末の電力消費が増大してしまい、情報端末のユーザビリティを低減させてしまうという課題がある。

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、継続的な情報端末の位置測位を適切に行いつつ、情報端末の電力消費を低減することができる位置測位システム及び位置測位方法を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明に係る位置測位システムは、自端末の位置の推定に用いられるセンサ情報を取得するセンサを備える情報端末の位置を推定する位置測位システムであって、センサによって取得されたセンサ情報から抽象化された位置であるノードを特定するための変換情報、及び当該ノード間のリンクを示すリンク情報を記憶するグラフデータベースと、情報端末のセンサによって取得されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得手段と、グラフデータベースによって記憶された変換情報に基づいて、センサ情報取得手段によって取得されたセンサ情報から、情報端末が位置するノードを特定するノード特定手段と、グラフデータベースによって記憶されたリンク情報、及びノード特定手段によって特定されたノードに基づいて、情報端末によるセンサ情報の取得を制御する制御手段と、を備える。

本発明に係る位置測位システムでは、情報端末の位置として抽象化された位置であるノードが特定される。ノードの特定は、情報端末のセンサによって取得されたセンサ情報に基づいて行われる。例えば、センサ情報は、情報端末におけるＧＰＳ信号及び近距離無線通信用電波等の受信によって取得されるものである。本発明に係る位置測位システムでは、情報端末が位置するノードとして特定されたノードに基づいて、情報端末によるセンサ情報の取得が制御される。従って、情報端末が位置するノードに応じて、無駄な電力消費を抑えるようにセンサ情報の取得を行わせることができる。即ち、本発明に係る位置測位システムによれば、継続的な情報端末の位置測位を適切に行いつつ、情報端末の電力消費を低減することができる。

グラフデータベースは、リンク情報として、ノード間の位置関係を示す情報を更に記憶し、制御手段は、グラフデータベースによって記憶されたリンク情報によって示されるノード特定手段によって特定されたノードとリンクされている別のノードとの間の位置関係に基づいて、情報端末によるセンサ情報の取得の時間間隔を決定する、こととしてもよい。この構成によれば、情報端末によるセンサ情報の取得の時間間隔を適切なものとすることで、継続的な情報端末の位置測位を適切に行いつつ、情報端末の電力消費を低減することができる。

制御手段は、予め設定された情報端末のユーザの移動速度にも基づいて、情報端末によるセンサ情報の取得の時間間隔を決定することとしてもよい。この構成によれば、当該時間間隔を更に適切なものとすることができる。

グラフデータベースは、リンク情報として、各ノードにおけるユーザの滞在時間を示す情報を更に記憶し、制御手段は、グラフデータベースによって記憶されたリンク情報によって示されるノード特定手段によって特定されたノードにおけるユーザの滞在時間にも基づいて、情報端末によるセンサ情報の取得の時間間隔を決定する、こととしてもよい。この構成によれば、当該時間間隔を更に適切なものとすることができる。

グラフデータベースは、ユーザの属性に応じて、各ノードにおけるユーザの滞在時間を示す情報を記憶し、制御手段は、情報端末のユーザの属性に応じたユーザの滞在時間にも基づいて、情報端末によるセンサ情報の取得の時間間隔を決定する、こととしてもよい。この構成によれば、ユーザの属性に応じて、当該時間間隔を更に適切なものとすることができる。

情報端末は、複数種類のセンサを備え、制御手段は、グラフデータベースによって記憶されたリンク情報によって示されるノード特定手段によって特定されたノードとリンクされている別のノードの特徴に基づいて、情報端末においてセンサ情報を取得するセンサの種類を決定する、こととしてもよい。この構成によれば、センサ情報を取得するセンサの種別を適切なものとすることで、継続的な情報端末の位置測位を適切に行いつつ、情報端末の電力消費を低減することができる。

センサは、センサ情報として、近距離無線通信用の電波の受信強度を示す情報を取得し、センサ情報取得手段は、複数のタイミングでの受信強度を示す情報を取得し、ノード特定手段は、複数の受信強度の平均及び差分から、情報端末が位置するノードを特定する、こととしてもよい。この構成によれば、近距離無線通信用の電波の受信強度に基づいて、適切に情報端末が位置するノードを特定することができる。

位置測位システムは、複数のセンサ情報と、当該センサ情報が取得された位置の緯度及び経度を示す情報とを取得して、取得した情報に基づいてグラフデータベースに記憶される情報を生成するノードリンク生成手段を更に備えることとしてもよい。この構成によれば、自動的にグラフデータベースに記憶される情報を生成することができる。

ところで、本発明は、上記のように位置測位システムの発明として記述できる他に、以下のように位置測位方法の発明としても記述することができる。これはカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。

即ち、本発明に係る位置測位方法は、自端末の位置の推定に用いられるセンサ情報を取得するセンサを備える情報端末の位置を推定すると共にセンサによって取得されたセンサ情報から抽象化された位置であるノードを特定するための変換情報、及び当該ノード間のリンクを示すリンク情報を記憶するグラフデータベースを備える位置測位システムの動作方法である位置測位方法であって、情報端末のセンサによって取得されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得ステップと、グラフデータベースによって記憶された変換情報に基づいて、センサ情報取得ステップにおいて取得されたセンサ情報から、情報端末が位置するノードを特定するノード特定ステップと、グラフデータベースによって記憶されたリンク情報、及びノード特定ステップにおいて特定されたノードに基づいて、情報端末によるセンサ情報の取得を制御する制御ステップと、を含む。

本発明によれば、情報端末が位置するノードに応じて、無駄な電力消費を抑えるようにセンサ情報の取得を行わせることができる。即ち、本発明によれば、継続的な情報端末の位置測位を適切に行いつつ、情報端末の電力消費を低減することができる。

本発明の実施形態に係る位置測位システムである情報端末の機能構成を示す図である。 実施形態におけるノードを概念的に示す図である。 情報端末に備えられるセンサによって取得されるセンサ情報の例を示す図である。 グラフデータベースで記憶される情報の例を示す図である。 本発明の実施形態に係る位置測位システムである情報端末のハードウェア構成を示す図である。 本発明の実施形態に係る位置測位システムである情報端末で実行される処理である位置測位方法全体を示すフローチャートである。 位置測位方法における、ノードの特定処理（抽象化処理）を示すフローチャートである。 ノードの特定処理（抽象化処理）における閾値処理を示すフローチャートである。 位置測位方法における、センサ取得タイミングの算出処理を示すフローチャートである。

以下、図面と共に本発明に係る位置測位システム及び位置測位方法の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

図１に本実施形態に係る位置測位システムである情報端末１０を示す。情報端末１０は、自端末１０の位置を推定する（自端末１０の位置測位を行う）装置である。情報端末１０は、ユーザに所持（携帯）されて用いられる。具体的には、情報端末１０は、スマートフォンを含む携帯電話機等に相当する。情報端末１０によって推定される自端末１０の位置は、例えば、当該位置に応じた情報の提供が行われる上述した位置情報サービスに用いられる。そのため、自端末１０の位置測位は、継続的に繰り返し行われる。

情報端末１０の位置測位によって得られる情報端末１０の位置を示す情報は、抽象化された位置であるノードを示す情報である。ここでノードについて説明する。ノードは、ある範囲をもった建物内の位置や屋外の位置を抽象化したものである。例えば、図２に示すように建物内の各店舗や店前（の領域）が、それぞれ１つのノード２０に対応する。また、建物の前の道路（の領域）が、１つのノード２０に対応する。また、各ノード２０間にはリンク（接続関係、繋がり）２１が設定される。リンク２１は、例えば、ユーザが移動できるか否かに基づいて設定される。例えば、通路に面する建物の出入口は、店前と繋がっている（通路から建物に入る場合には、まず店前に入る、又は建物から通路に出る場合には、店前から出る）ため、通路のノード２０と店前のノード２０との間にリンク２１が設定される。また、建物内の各店舗の出入口は、店前と繋がっているため、各店舗のノード２０と店前のノード２０との間にリンク２１が設定される。

ノード２０及びリンク２１には、それらの特徴を示す情報が対応付けられえる。例えば、リンク２１には、距離が対応付けられる。特徴を示す情報については、より詳細に後述する。情報端末１０による自端末１０の位置の推定は、ノード２０及びリンク２１の情報が用いられて行われる。

引き続いて、情報端末１０の本発明に係る機能について説明する。図１に示すように情報端末１０は、ＧＰＳ信号受信部１１と、ＷｉＦｉ信号受信部１２と、ＢＬＥ信号受信部１３と、グラフデータベース１４と、センサ情報取得部１５と、ノード特定部１６と、制御部１７とを備えて構成される。なお、情報端末１０は、位置情報サービスの提供を受けるための機能を含む、通常、携帯電話機等が備える機能を有していてもよい。

ＧＰＳ信号受信部１１、ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３は、自端末１０の位置であるノードの推定に用いられるセンサ情報を取得（検出、センシング）するセンサである。ＧＰＳ信号受信部１１は、ＧＰＳ衛星からＧＰＳ信号を受信する。また、ＧＰＳ信号受信部１１は、受信したＧＰＳ信号に基づき測位演算を行って、センサ情報として自端末１０の緯度及び経度を算出する。ＧＰＳ信号受信部１１は、算出した自端末１０の緯度及び経度を示す情報を、センサ情報取得部１５に出力する。ＧＰＳ信号受信部１１によって算出（取得）されるセンサ情報である緯度（latitude）及び経度（longitude）を示す情報の例（ＧＰＳテーブル）を図３（ａ）に示す。

ＷｉＦｉ信号受信部１２は、近距離無線通信デバイス（ＷｉＦｉアクセスポイント）からＷｉＦｉ（登録商標）用の信号を受信する手段である。ＢＬＥ信号受信部１３は、近距離無線通信デバイス（Bluetooth（登録商標）デバイス、ＢＬＥデバイス）からＢＬＥ（BluetoothLow Energy）用の信号を受信する手段である。ＷｉＦｉ及びＢＬＥは、近距離無線通信を行うための方式である。即ち、ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３は、近距離無線通信用の電波を受信する。ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３は、受信した電波に基づき、センサ情報として、互いに対応付けられた当該電波の送信元である近距離無線通信デバイスを一意に特定する情報、及び当該電波の受信強度を示す情報を取得する。

電波の送信元である近距離無線通信デバイスは、予め情報端末１０の測位可能な範囲に固定されて設けられている。例えば、近距離無線通信デバイスは、ノードに対応付けられて設けられている。但し、全てのノードに対して近距離無線通信デバイスが設けられている必要はない。具体的には、ＧＰＳ測位が難しい屋内のノードに対してのみ近距離無線通信デバイスが設けられ、屋外のノードには近距離無線通信デバイスが設けられていなくてもよい。近距離無線通信デバイスは、ＷｉＦｉ信号受信部１２又はＢＬＥ信号受信部１３によって受信可能な電波を送出している。近距離無線通信デバイスを一意に特定する情報としては、当該近距離無線通信デバイスに予め設定されたＢＳＳＩＤ（Basic Service Set Identifier）を用いることができる。なお、ＢＳＳＩＤは、一般的にはＭＡＣアドレスとも呼ばれている。当該電波の受信強度を示す情報としては、ＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indication，ReceivedSignal Strength Indicator）を用いることができる。

なお、情報端末１０の付近に複数の近距離無線通信デバイスが設置されている場合には、同時に複数の近距離無線通信デバイスからの電波を受信することもある。そのため、１つのセンサ情報には、複数の近距離無線通信デバイスからの電波に係る受信強度を示す情報が含まれえる。また、電波の受信強度については、複数の異なるタイミングで受信された電波の受信強度（例えば、５回分の受信強度）を１つのセンサ情報とすることとしてもよい。ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３は、取得した当該電波の送信元である近距離無線通信デバイスを特定する情報、及び当該電波の受信強度を示す情報を、ＷｉＦｉ／ＢＬＥ信号情報リストとしてセンサ情報取得部１５に出力する。ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３によって取得されるセンサ情報である、互いに対応付けられたＢＳＳＩＤ及びＲＳＳＩ（ＷｉＦｉ／ＢＬＥ信号情報リスト）の例を図３（ｂ）に示す。

上記の通り、情報端末１０は、複数種類のセンサ情報を取得するセンサ１１，１２，１３を備えている。また、ＧＰＳ信号受信部１１、後述するように制御部１７からの制御を受けて行われる。なお、ＧＰＳ信号受信部１１、ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３が、制御部１７からの制御を受けてセンサ情報の取得を行う（信号の受信等を行う）際、情報端末１０では当該取得に伴う電力消費がなされる。

グラフデータベース１４は、センサ１１，１２，１３によって取得されたセンサ情報から情報端末１０の位置を示すノードを特定する（抽象化）ための変換情報、及び当該ノード間のリンクを示すリンク情報であるリンクテーブル１４ｂを記憶するデータベースである。グラフデータベース１４は、変換情報をノードテーブル１４ａによって記憶する。グラフデータベース１４は、リンク情報をリンクテーブル１４ｂによって記憶する。

ノードテーブル１４ａは、例えば、図４（ａ）に示す情報を格納するテーブルである。図４（ａ）に示すように、ノードテーブル１４ａは、ノード毎にノードＩＤ、中心緯度経度、半径（ｍ）、平均滞在時間（秒）、ＢＳＳＩＤ、ｔｈ１、ｔｈ２及びｔｈ３の情報をそれぞれ対応付けて格納する。ノードＩＤは、ノードを一意に特定するための情報であるＩＤ番号である。中心緯度経度は、当該ノードの中心の位置の緯度及び経度を示す情報である。半径（ｍ）は、当該ノードの範囲を示す当該ノードの中心からの半径を示す情報である。平均滞在時間（秒）は、ユーザが当該ノードに滞在する時間の平均（例えば、過去にユーザがそのノードに滞在した時間の平均）を示す情報である。ＢＳＳＩＤは、当該ノードに対応付けられる近距離無線通信デバイスのＢＳＳＩＤである。ｔｈ１、ｔｈ２及びｔｈ３は、ノードの特定の際に用いられる値である。これらについては、より詳細には後述する。

上記の情報のうち、ノードＩＤ、中心緯度経度及び半径（ｍ）の情報（ノードテーブル１４ａの１列目から３列目までの情報）は、全てのノードにおいて必須の情報である。また、上記の情報のうち、ＢＳＳＩＤ、ｔｈ１、ｔｈ２及びｔｈ３の情報（ノードテーブル１４ａの５列目から８列目までの情報）は、ノードに対して近距離無線通信デバイスが対応付けられて設置されている場合に格納される。

リンクテーブル１４ｂは、例えば、図４（ｂ）に示す情報を格納するテーブルである。図４（ｂ）に示すように、リンクテーブル１４ｂは、互いに隣接する２つのノードの一方のノード毎にノードＩＤ、隣接ノードＩＤ、中心間の距離（ｍ）及び高低差（ｍ）の情報をそれぞれ対応付けて格納する。ノードＩＤは、当該一方のノードを一意に特定するための情報であるＩＤ番号である。隣接ノードＩＤは、当該一方のノードに隣接するノードを一意に特定するための情報であるＩＤ番号である。中心間の距離（ｍ）は、隣接する２つのノード（１列目のノードＩＤ及び２列目の隣接ノードＩＤによって示される２つのノード）の中心緯度経度間の距離を示す情報である。高低差（ｍ）は、当該隣接する２つのノードの中心緯度経度間の高度差を示す情報である。上記のようにリンクテーブル１４ｂには、リンク情報として、どのノード同士がリンクされているかに加えて、リンクされているノード間の位置関係を示す情報が格納されている。

ノードテーブル１４ａ及びリンクテーブル１４ｂに格納される情報は、例えば、ユーザ又は情報端末１０に対して移動体通信機能を提供する通信事業者によって予め入力される。

センサ情報取得部１５は、情報端末１０のセンサ１１，１２，１３によって取得されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得手段である。センサ情報取得部１５は、センサ１１，１２，１３からセンサ情報を入力することで、センサ情報を取得する。具体的には、センサ情報取得部１５は、ＧＰＳ信号受信部１１からは、上述したようにセンサ情報として緯度及び経度を示す情報（例えば、図３（ａ）に示す情報）を取得する。センサ情報取得部１５は、ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３からは、上述したように互いに対応付けられたＢＳＳＩＤ及びＲＳＳＩを含むＷｉＦｉ／ＢＬＥ信号情報リスト（例えば、図３（ｂ）に示す情報）を取得する。即ち、センサ情報が近距離無線通信用の電波の受信強度を示す情報である場合には、センサ情報取得部１５は、複数のタイミングでの受信強度を示す情報を取得してもよい。センサ情報取得部１５は、取得したセンサ情報をノード特定部１６に出力する。

ノード特定部１６は、センサ情報取得部１５から入力されたセンサ情報から、自端末１０が位置するノードを特定するノード特定手段である。ノード特定部１６は、グラフデータベース１４のノードテーブル１４ａによって記憶された変換情報に基づいて当該ノードを特定する。即ち、ノード特定部１６は、自端末１０の位置の抽象化を行う。具体的には、ノード特定部１６は、以下のようにノードを特定する。まず、ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３によって取得されたセンサ情報であるＢＳＳＩＤ及びＲＳＳＩを含むＷｉＦｉ／ＢＬＥ信号情報リストから、ノードを特定する場合について説明する。

ノード特定部１６は、ノードテーブル１４ａを参照して、ＷｉＦｉ／ＢＬＥ信号情報リストに含まれるＢＳＳＩＤ（取得したＢＳＳＩＤ）のうち、ノードテーブル１４ａのＢＳＳＩＤの列の情報に含まれてないＢＳＳＩＤ（ノードテーブル１４ａに記載のない未知のＢＳＳＩＤ）があるか判断する。ノード特定部１６は、そのようなＢＳＳＩＤがあると判断すると、そのＢＳＳＩＤに係る情報を当該リストから削除する。この処理を行った後に、当該リストに要素（１つのＢＳＳＩＤが１つの要素に相当）が残っていない場合には、ノード特定部１６は、当該リストからはノードが特定できなかったと判定して、当該リストに基づくノードの特定処理（抽象化処理）を終了する。

上記の処理を行った後に、ＷｉＦｉ／ＢＬＥ信号情報リストに要素が残っている場合には、ノード特定部１６は、当該リストに含まれる各ＢＳＳＩＤに対応付けられたＲＳＳＩのＢＳＳＩＤ毎の平均を算出する。ノード特定部１６は、当該ＢＳＳＩＤに対応付けてノードテーブル１４ａに格納されているｔｈ１の情報を参照する。ノード特定部１６は、ＢＳＳＩＤ毎に、算出したＲＳＳＩの平均と参照したｔｈ１とを比較し、平均がｔｈ１を超えているか否か（平均がｔｈ１を上回っているか否か）を判断する。なお、上記の判断基準は、超えているか否かではなく、以上であるか否かとしてもよい（以下の判断基準についても同様）。ノード特定部１６は、平均がｔｈ１を超えてないと判断したＢＳＳＩＤに係る情報を当該リストから削除する。この処理を行った後に、当該リストに要素が残っていない場合には、ノード特定部１６は、当該リストからはノードが特定できなかったと判定して、当該リストに基づくノードの特定処理（抽象化処理）を終了する。

当該リストに要素が残っており、かつ当該リストに含まれる要素が１つのみであった場合、ノード特定部１６は、ノードテーブル１４ａを参照して、当該ＢＳＳＩＤに対応するノードＩＤを自端末１０が位置するノード（ユーザが滞在中のノード）のノードＩＤと特定する。

当該リストに含まれる要素が２つ以上存在した場合、ノード特定部１６は、それらの要素のうち、算出したＲＳＳＩの平均が上位２つのＢＳＳＩＤを抽出する。ノード特定部１６は、抽出した２つのＢＳＳＩＤに対応付けられた個々のＲＳＳＩのうち、それぞれの最大値の間の差分を算出する。この差分をＤｉｆｆＭａｘと呼ぶ。ノード特定部１６は、差分に係る２つのＢＳＳＩＤのうち、最も大きいＲＳＳＩ（最大値）に対応付けられたＢＳＳＩＤに対応付けてノードテーブル１４ａに格納されているｔｈ２の情報を参照する。ノード特定部１６は、算出した差分と参照したｔｈ２とを比較し、差分がｔｈ２を超えているか否か（差分がｔｈ２を上回っているか否か）を判断する。

ノード特定部１６は、差分がｔｈ２を超えていると判断した場合、ノードテーブル１４ａを参照して、最も大きいＲＳＳＩ（最大値）に対応付けられたＢＳＳＩＤに対応するノードＩＤを自端末１０が位置するノード（ユーザが滞在中のノード）のノードＩＤと特定する。ノード特定部１６は、差分がｔｈ２を超えていないと判断した場合、続いて、上記のように抽出した２つのＢＳＳＩＤに対応付けられたＲＳＳＩの平均の間の差分を算出する。この差分をＤｉｆｆＡｖｅと呼ぶ。ノード特定部１６は、差分に係る２つのＢＳＳＩＤのうち、最も大きいＲＳＳＩの平均値に対応付けられたＢＳＳＩＤに対応付けてノードテーブル１４ａに格納されているｔｈ３の情報を参照する。ノード特定部１６は、算出した差分と参照したｔｈ３とを比較し、差分がｔｈ３を超えているか否か（差分がｔｈ３を上回っているか否か）を判断する。

ノード特定部１６は、差分がｔｈ３を超えていると判断した場合、ノードテーブル１４ａを参照して、最も大きいＲＳＳＩの平均値に対応付けられたＢＳＳＩＤに対応するノードＩＤを自端末１０が位置するノード（ユーザが滞在中のノード）のノードＩＤと特定する。ノード特定部１６は、差分がｔｈ３を超えていないと判断した場合、ノード特定部１６は、当該リストからはノードが特定できなかったと判定して、当該リストに基づくノードの特定処理（抽象化処理）を終了する。上記のようにノード特定部１６は、複数の受信強度の平均及び差分から、自端末１０が位置するノードを特定する。ノード特定部１６は、近距離無線通信用の電波から得られたセンサ情報に基づいて特定した自端末１０のノードを示す情報であるノードＩＤを制御部１７に出力する。なお、ノード特定部１６は、ＷｉＦｉ／ＢＬＥ信号情報リストからはノードが特定できなかった場合には、その旨を示す情報（例えば、ＮＵＬＬ）を制御部１７に出力することとしてもよい。

続いて、ＧＰＳ信号受信部１１によって取得されたセンサ情報である緯度及び経度を示す情報から、ノードを特定する場合について説明する。ノード特定部１６は、ノードテーブル１４ａを参照して、各ノードの中心緯度経度及び半径（ｍ）の情報を取得する。ノード特定部１６は、取得した各ノードの中心緯度経度及び半径（ｍ）の情報から、各ノードの範囲を算出する。ノード特定部１６は、ＧＰＳ信号受信部１１から入力された情報によって示される緯度及び経度が、算出された各ノードの範囲内に含まれるか否かを判断する。ノード特定部１６は、ＧＰＳ信号受信部１１によって取得された情報によって示される緯度及び経度を範囲に含むノードを、自端末１０が位置するノード（ユーザが滞在中のノード）と特定する。

ノード特定部１６は、ＧＰＳによって得られたセンサ情報に基づいて特定した自端末１０のノードを示す情報であるノードＩＤを制御部１７に出力する。なお、ＧＰＳによって得られたセンサ情報に基づくノードの特定は、近距離無線通信用の電波から得られたセンサ情報からノードが特定できなかった場合に行われることとしてもよい。

ノード特定部１６によって特定されたノードの情報は、上述した位置情報サービスに用いられる。ノード特定部１６は、ユーザが位置情報サービスを受けられるようにノードを他のモジュールや他の装置に出力（送信）する。

制御部１７は、グラフデータベース１４のリンクテーブル１４ｂによって記憶されたリンク情報、及びノード特定部１６によって特定されたノードに基づいて、自端末１０におけるセンサ１１，１２，１３によるセンサ情報の取得を制御する（センサ動作モードを変更する）制御手段である。制御部１７は、具体的には以下のように制御を行う。

制御部１７は、リンク情報によって示される、ノード特定部１６によって特定されたノード（自端末１０が位置するノード）とリンクされている（繋がっている）別のノードとの間の位置関係に基づいて、センサ１１，１２，１３によるセンサ情報の取得の時間間隔（センサ取得タイミング（周期））を決定する。また、時間間隔の決定は、予め設定された自端末１０のユーザの移動速度にも基づいて、行われてもよい。また、時間間隔の決定は、リンク情報によって示される、ノード特定部１６によって特定されたノード（自端末１０が位置するノード）におけるユーザの滞在時間にも基づいて、行われてもよい。

より具体的には、制御部１７は、以下のようにセンサ情報の取得の時間間隔（センサ取得タイミング）、即ち、次のセンサ情報の取得までの時間を算出する。制御部１７は、リンクテーブル１４ｂを参照して、ノード特定部１６によって特定されたノード（滞在中ノード）と隣接するノード（隣接ノード）を特定する。制御部１７は、隣接ノード毎に移動コストｃｏｓｔを下式によって算出する。

上式において、ｌｅｎｇｔｈは、隣接ノードとの中心間の距離、Δａｌｔｉｔｕｄｅは、隣接ノードとの高低差である。これらの情報は、リンクテーブル１４ｂを参照することで得られる。ａｖｅｒａｇｅ＿ｗａｉｋｉｎｇ＿ｓｐｅｅｄは、人の平均徒歩速度（ユーザの移動速度）である。例えば、ａｖｅｒａｇｅ＿ｗａｉｋｉｎｇ＿ｓｐｅｅｄは、１．１（ｍ／ｓ）とされる。ｗは、高低差を考慮するための重みである。例えば、ｗは、１．５とされる。これらの情報は、例えば、ユーザ又は情報端末１０に対して移動体通信機能を提供する通信事業者によって予め情報端末１０に入力されており、制御部１７に記憶されている。

制御部１７は、全ての隣接ノードの中で最小の移動コストｍｉｎ＿ｃｏｓｔを決定し、下式によってセンサ取得タイミングｔ（秒）を算出する。

上式において、ａｖｅｒａｇｅ＿ｓｔａｙ＿ｔｉｍｅは滞在中ノードの平均滞在時間である。この情報は、リンクテーブル１４ｂを参照することで得られる。ｐ，ｑは、それぞれｍｉｎ＿ｃｏｓｔ及びａｖｅｒａｇｅ＿ｓｔａｙ＿ｔｉｍｅのセンサ取得タイミングに対する重みである。例えば、ｐ，ｑは、それぞれ０．５，０．５とされる。これらの情報は、例えば、ユーザ又は情報端末１０に対して移動体通信機能を提供する通信事業者によって予め情報端末１０に入力されており、制御部１７に記憶されている。

制御部１７は、算出したセンサ取得タイミングｔ（秒）に基づいて、センサ１１，１２，１３によるセンサ情報の取得を制御する。具体的には、制御部１７は、センサ１１，１２，１３に対する前回のセンサ情報の取得の指示から、算出したセンサ取得タイミングｔ（秒）で示される時間が経過したら、センサ１１，１２，１３に対してセンサ情報の取得を指示する。

制御部１７は、全てのセンサ１１，１２，１３に対して同時にセンサ情報の取得を指示することとしてもよい。あるいは、制御部１７は、まず、ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３に対してセンサ情報の取得を指示することとしてもよい。ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３によって取得されたセンサ情報によって自端末１０のノードが特定できなかった場合（ノード特定部１６からその旨を示す情報（例えば、ＮＵＬＬ）が制御部１７に出力された場合）、制御部１７は、ＧＰＳ信号受信部１１に対してセンサ情報の取得を指示することとしてもよい。

また、制御部１７は、リンク情報によって示される、ノード特定部１６によって特定されたノード（自端末１０が位置するノード）とリンクされている（繋がっている）別のノードの特徴に基づいて、センサ情報を取得するセンサ１１，１２，１３の種類を決定することとしてもよい。ノードの特徴は、例えば、ノードが屋内のノード（屋内ノード）であるか、屋外のノード（屋外ノード）であるかという特徴である。

上記のように、制御部１７は、リンクテーブル１４ｂを参照することで、ノード特定部１６によって特定されたノード（滞在中ノード）と隣接するノード（隣接ノード）を特定することができる。上述したように屋内ノードに対して近距離無線通信デバイスが設けられており、屋外ノードに対して近距離無線通信デバイスが設けられていないこととしてもよい。従って、ノードテーブル１４ａのＢＳＳＩＤの列に情報が格納されているノードは屋内ノードであり、ＢＳＳＩＤの列に情報が格納されていないノード（図４（ａ）の例ではＢＳＳＩＤの列が「−」となっているノード）は屋内ノードであると判断することができる。制御部１７は、特定した隣接ノードについて、ノードテーブル１４ａを参照して、ＢＳＳＩＤの列に情報が格納されているか否かを確認することで、当該隣接ノードが屋外ノードであるか、屋内ノードであるかを判断する。

隣接ノードに屋内ノードが含まれていれば（ユーザが現在滞在しているノードから屋内ノードへの遷移が可能であれば）、制御部１７は、ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３に対してセンサ情報の取得を指示する。一方で、隣接ノードに屋内ノードが含まれていなければ（ユーザが現在滞在しているノードから遷移可能なノードが屋外ノードのみであれば）、制御部１７は、ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３に対してセンサ情報の取得を指示せず、ＧＰＳ信号受信部１１に対してセンサ情報の取得を指示する。以上が、情報端末１０の本発明に係る機能である。

引き続いて、図５に本実施形態に係る情報端末１０のハードウェア構成を示す。図５に示すように、情報端末１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＡＭ（RandomAccess Memory）１０２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０３、操作部１０４、ディスプレイ１０５、ＧＰＳ受信モジュール１０６、ＧＰＳ受信用アンテナ１０７、近距離無線通信モジュール１０８及び近距離無線通信用アンテナ１０９等のハードウェアにより構成されている。なお、近距離無線通信モジュール１０８及び近距離無線通信用アンテナ１０９については、ＷｉＦｉ用及びＢＬＥ用それぞれのものが設けられていてもよい。これらの構成要素が動作することにより、上述した機能が発揮される。以上が、情報端末１０の構成である。

引き続いて、図６〜図９のフローチャートを用いて、本実施形態に係る位置測位システムである情報端末１０で実行される処理（情報端末１０の動作方法）である位置測位方法を説明する。本処理は、例えば、ユーザの情報端末１０に対する操作によって、情報端末１０の位置測位が継続的に繰り返し行われる状態となっている場合に行われる。具体的には、情報端末１０が、継続的な位置を必要とする位置情報サービスを利用する状態となっている場合等である。

まず、図６のフローチャートを用いて、本処理全体について説明する。本処理では、まず、ＧＰＳ信号受信部１１、ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３によって、センサ情報が取得される。ＧＰＳ信号受信部１１によって取得されるセンサ情報は、上述したように図３（ａ）に示すような自端末１０の緯度及び経度を示す情報である。ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３によって取得されるセンサ情報は、上述したように図３（ｂ）に示すようなＷｉＦｉ／ＢＬＥ信号情報リストである。

取得されたセンサ情報は、センサ情報取得部１５に出力される（Ｓ１、センサ情報取得ステップ）。なお、センサ情報の取得は、制御部１７の制御によって行われて、当該取得時のみに電力消費がされる。なお、１度目のセンサ１１，１２，１３によるセンサ情報の取得は、例えば、情報端末１０の位置測位が継続的に繰り返し行われる状態となったことをトリガとして行われてもよい。具体的には、１度目の最初のセンサ情報の取得は、上述したようにＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３によって行われてもよい。また、ＧＰＳ信号受信部１１によるセンサ情報の取得は、ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３によって自端末１０が位置するノードを特定できなかった場合（一旦、ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３によって取得されたセンサ情報からノードの特定の処理（Ｓ２）が行われた後）に行われてもよい。

入力されたセンサ情報は、センサ情報取得部１５によって取得されて、更にノード特定部１６に出力される。続いて、ノード特定部１６によって、センサ情報取得部１５から入力されたセンサ情報から、自端末１０が位置するノードが特定される（自端末１０の位置の抽象化が行われる）（Ｓ２、ノード特定ステップ）。ノードの特定は、グラフデータベース１４のノードテーブル１４ａによって記憶された変換情報に基づいて行われる。ノードの特定処理については、図７及び図８のフローチャートを用いて、詳細に後述する。

特定されたノードに係るノードＩＤは、上述したように例えば、位置情報サービスにおいて利用される。また、特定されたノードＩＤは、ノード特定部１６から制御部１７に出力される。続いて、制御部１７によって、グラフデータベース１４のリンクテーブル１４ｂによって記憶されたリンク情報、及びノード特定部１６によって特定されたノードに基づいて、自端末１０におけるセンサ１１，１２，１３によるセンサ情報の取得が制御される。具体的には、制御部１７によって、リンク情報によって示される、特定されたノードとリンクされている別のノードとの間の位置関係に基づいて、センサ１１，１２，１３によるセンサ情報の取得の時間間隔であるセンサ取得タイミングｔが算出される（Ｓ３、制御ステップ）。センサ取得タイミングｔの算出処理については、図９のフローチャートを用いて、詳細に後述する。

続いて、制御部１７によって、センサ１１，１２，１３による前回のセンサ情報の取得から（センサ１１，１２，１３に対する前回のセンサ情報の取得の指示から）、算出したセンサ取得タイミングｔ（秒）で示される時間が経過したことが判断され、当該判断がなされるとセンサ１１，１２，１３に対してセンサ情報の取得が指示される（Ｓ４、制御ステップ）。当該指示を受けたセンサ１１，１２，１３によって、再度、センサ情報の取得が行われ、以降の処理（Ｓ１〜Ｓ４）が繰り返される。この繰り返し（ループ）は、情報端末１０の動作が停止する等の、情報端末１０の位置測位が継続的に繰り返し行われる状態が終了するまで行われる。以上が、情報端末１０で実行される処理全体である。

引き続いて、図７及び図８のフローチャートを用いて、ノード特定部１６によるノードの特定処理（抽象化処理、図６のＳ２）について説明する。本処理では、まず、センサ情報取得部１５から、ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３によって取得されたセンサ情報であるＷｉＦｉ／ＢＬＥ信号情報リストを入力する（受け取る）（Ｓ２１）。続いて、ノードテーブル１４ａが参照されて、ＷｉＦｉ／ＢＬＥ信号情報リストに含まれるＢＳＳＩＤのうち、ノードテーブル１４ａのＢＳＳＩＤの列の情報に含まれてないＢＳＳＩＤ（ノードテーブル１４ａに記載のない未知のＢＳＳＩＤ）があるかが判断される。そのようなＢＳＳＩＤがあると判断されると、そのＢＳＳＩＤに係る情報が当該リストから削除される（Ｓ２２）。

この処理が行われた後に、当該リストに要素が残っていない場合（Ｓ２３のＮｏ）には、当該リストからはノードが特定できなかったと判定されて、当該リストに基づくノードの特定処理（抽象化処理）が終了される。その場合には、その旨を示す情報（例えば、ＮＵＬＬ）が制御部１７に出力される（Ｓ２４）。

Ｓ２２の処理が行われた後に、当該リストに要素が残っている場合（Ｓ２３のＹｅｓ）には、当該リストに含まれる各ＢＳＳＩＤに対応付けられたＲＳＳＩのＢＳＳＩＤ毎の平均が算出される（Ｓ２５）。続いて、ＲＳＳＩの平均が用いられて、閾値処理が行われて、自端末１０が位置するノードが特定される（Ｓ２６）。

この閾値処理（Ｓ２６）を、図８のフローチャートを用いて説明する。まず、平均が算出されたＲＳＳＩに係るＢＳＳＩＤに対応付けてノードテーブル１４ａに格納されているｔｈ１の情報が参照される。続いて、ＢＳＳＩＤ毎に、算出されたＲＳＳＩの平均と参照したｔｈ１とが比較されて、平均がｔｈ１を超えているか否か（平均がｔｈ１を上回っているか否か）が判断される（Ｓ２６１）。平均がｔｈ１を超えてないと判断されたＢＳＳＩＤに係る情報は、ＷｉＦｉ／ＢＬＥ信号情報リストから削除される。この処理を行った後に、当該リストに要素が残っていない場合（Ｓ２６１のＮｏ）には、当該リストからはノードが特定できなかったと判定されて、当該リストに基づくノードの特定処理（抽象化処理）が終了される。その場合には、その旨を示す情報（例えば、ＮＵＬＬ）が制御部１７に出力される（Ｓ２６２）。

上記の処理を行った後に、当該リストに要素が残っている場合（Ｓ２６１のＹｅｓ）には、当該リストに含まれる要素が２つ以上であるか否かが判断される（Ｓ２６３）。当該リストに含まれる要素が１つのみであった場合（Ｓ２６３のＮｏ）、ノードテーブル１４ａが参照されて、当該ＢＳＳＩＤに対応するノードＩＤが、自端末１０が位置するノード（ユーザが滞在中のノード）のノードＩＤと特定される（Ｓ２６４）。

当該リストに含まれる要素が２つ以上存在した場合（Ｓ２６３のＹｅｓ）、それらの要素のうち、算出されたＲＳＳＩの平均が上位２つのＢＳＳＩＤが抽出される。抽出された２つのＢＳＳＩＤに対応付けられた個々のＲＳＳＩのうち、それぞれの最大値の間の差分であるＤｉｆｆＭａｘが算出される。また、差分に係る２つのＢＳＳＩＤのうち、最も大きいＲＳＳＩ（最大値）に対応付けられたＢＳＳＩＤに対応付けてノードテーブル１４ａに格納されているｔｈ２の情報が参照される。算出された差分と参照されたｔｈ２とが比較されて、差分がｔｈ２を超えているか否か（差分がｔｈ２を上回っているか否か）が判断される（Ｓ２６５）。差分がｔｈ２を超えていると判断された場合（Ｓ２６５のＹｅｓ）、ノードテーブル１４ａが参照されて、最も大きいＲＳＳＩ（最大値）に対応付けられたＢＳＳＩＤに対応するノードＩＤが、自端末１０が位置するノード（ユーザが滞在中のノード）のノードＩＤと特定される（Ｓ２６６）。

差分がｔｈ２を超えていないと判断された場合（Ｓ２６５のＮｏ）、上記のように抽出された２つのＢＳＳＩＤに対応付けられたＲＳＳＩの平均の間の差分であるＤｉｆｆＡｖｅが算出される。また、差分に係る２つのＢＳＳＩＤのうち、最も大きいＲＳＳＩの平均値に対応付けられたＢＳＳＩＤに対応付けてノードテーブル１４ａに格納されているｔｈ３の情報が参照される。算出された差分と参照されたｔｈ３とを比較されて、差分がｔｈ３を超えているか否か（差分がｔｈ３を上回っているか否か）が判断される（Ｓ２６７）。差分がｔｈ３を超えていると判断された場合（Ｓ２６７のＹｅｓ）、ノードテーブル１４ａが参照されて、最も大きいＲＳＳＩの平均値に対応付けられたＢＳＳＩＤに対応するノードＩＤが、自端末１０が位置するノード（ユーザが滞在中のノード）のノードＩＤと特定される（Ｓ２６８）。

差分がｔｈ３を超えていないと判断された場合（Ｓ２６７のＮｏ）、当該リストからはノードが特定できなかったと判定されて、当該リストに基づくノードの特定処理（抽象化処理）が終了される。その場合には、その旨を示す情報（例えば、ＮＵＬＬ）が制御部１７に出力される（Ｓ２６２）。Ｓ２６４，Ｓ２６６，Ｓ２６８の何れかにおいてノードＩＤが特定された場合には、当該ノードＩＤが制御部１７に出力される（Ｓ２６９）。以上が、閾値処理（Ｓ２６）である。

続いて、閾値処理（Ｓ２６）以降の処理を図７に戻り説明する。上記の処理（Ｓ２１〜Ｓ２６）で、ＷｉＦｉ／ＢＬＥ信号情報リストから、自端末１０が位置するノード（ユーザが滞在中のノード）が特定（決定）できた場合（Ｓ２７のＮｏ）、ノード特定部１６によるノードの特定処理（抽象化処理、図６のＳ２）は終了する。

上記の処理（Ｓ２１〜Ｓ２６）で、ＷｉＦｉ／ＢＬＥ信号情報リストから、自端末１０が位置するノード（ユーザが滞在中のノード）が特定（決定）できなかった場合（Ｓ２７のＹｅｓ）、センサ情報取得部１５から、ＧＰＳ信号受信部１１によって取得されたセンサ情報である緯度及び経度を示す情報を入力する（Ｓ２８）。なお、ＧＰＳ信号受信部１１による緯度及び経度の取得（ＧＰＳ信号の受信及び測位演算）は、ＷｉＦｉ／ＢＬＥ信号情報リストからノードが特定できなかった旨の入力がなされた制御部１７の制御によって行われてもよい。即ち、ＧＰＳ信号受信部１１によるセンサ情報の取得は、ＷｉＦｉ信号受信部１２及びＢＬＥ信号受信部１３によって取得されたセンサ情報からノードが特定できなかった場合に行われてもよい。

続いて、ノードテーブル１４ａが参照されて、各ノードの中心緯度経度及び半径（ｍ）の情報を取得する。ノード特定部１６は、当該情報に基づいて、ＧＰＳ信号受信部１１によって取得された情報によって示される緯度及び経度から、自端末１０が位置するノード（ユーザが滞在中のノード）が特定される（Ｓ２９）。特定されたノードＩＤは制御部１７に出力される。以上が、ノード特定部１６によるノードの特定処理である。

引き続いて、図９のフローチャートを用いて、制御部１７によるセンサ取得タイミングｔの算出処理（図６のＳ３）について説明する。本処理では、ノード特定部１６によって特定されたノードを示すノードＩＤが入力される（Ｓ３１）。続いて、リンクテーブル１４ｂが参照して、ノード特定部１６によって特定されたノード（滞在中ノード）と隣接するノード（隣接ノード）が特定される。続いて、隣接ノード毎に移動コストｃｏｓｔが下式によって算出される。

続いて、全ての隣接ノードの中で最小の移動コストｍｉｎ＿ｃｏｓｔが決定される（Ｓ３３）。続いて、下式によってセンサ取得タイミングｔ（秒）が算出される（Ｓ３４）。

以上が、制御部１７によるセンサ取得タイミングｔの算出処理である。

上述したように本実施形態では、情報端末１０の位置として抽象化された位置であるノードが特定される。ノードの特定は、情報端末１０のセンサ１１，１２，１３によって取得されたセンサ情報に基づいて行われる。本実施形態では、情報端末１０が位置するノードとして特定されたノードに基づいて、情報端末１０によるセンサ情報の取得が制御される。従って、情報端末１０が位置するノードに応じて、無駄な電力消費を抑えるようにセンサ情報の取得を行わせることができる。即ち、本実施形態によれば、継続的な情報端末１０の位置測位を適切に行いつつ、情報端末１０の電力消費を低減することができる。

具体的には、上述したようにセンサ取得タイミングを決定することとしてもよい。この構成によれば、情報端末１０によるセンサ情報の取得の時間間隔を適切なものとすることができる。例えば、情報端末１０が位置するノードと隣接するノードとが離れている場合、即ち、直ぐにユーザが位置するノードが変わりえない場合は、当該時間間隔を大きくし、不要なセンサ情報の取得による電力消費を防止することができる。一方で、情報端末１０が位置するノードと隣接するノードとが近接しており場合、即ち、直ぐにユーザが位置するノードが変わりえる場合は、当該時間間隔を小さくし、必要な位置測位を行わせることができる。これにより、継続的な情報端末１０の位置測位を適切に行いつつ、情報端末１０の電力消費を低減することができる。

また、上述したようにセンサ取得タイミングの算出において、各ノードにおけるユーザの滞在時間やユーザの移動速度を用いることとしてもよい。これらの構成によれば、当該時間間隔を更に適切なものとすることができる。但し、これらの情報を用いなくても、センサ取得タイミングを決定することができる場合には、必ずしもこれらの情報を用いる必要はない。

また、上述したように情報端末１０が位置するノードと隣接するノードの特徴（例えば、当該ノードが屋内ノード及び屋外ノードの何れか）に基づいて、センサ情報の種類を決定することとしてもよい。この構成によれば、センサ情報を取得するセンサの種別を適切なものとすることができる。即ち、情報端末１０が位置するノードを特定しやすいセンサ情報を取得することができる。これにより、継続的な情報端末の位置測位を適切に行いつつ、不要なセンサ情報の取得を防止して、情報端末の電力消費を低減することができる。

また、上述したように近距離無線通信用の電波の受信強度の平均及び差分から、情報端末１０が位置するノードを特定することとしてもよい。この構成によれば、近距離無線通信用の電波の受信強度に基づいて、適切に情報端末１０が位置するノードを特定することができる。

なお、上述した実施形態では、位置測位システムは、位置測位対象となる情報端末１０自身であった。しかし、必ずしも、位置測位システムは、必ずしも、情報端末１０でなくてもよい。例えば、情報端末１０が移動体通信機能を具備している場合には、位置測位システムは、情報端末１０との間で移動体通信網を介して情報の送受信を行うことができる位置測位サーバであってもよい。即ち、サーバクライアントモデルによる実装でもよい。その場合、情報端末は、本実施形態と同様にセンサ１１，１２，１３を備える。位置測位サーバは、情報端末からセンサ１１，１２，１３によって取得されたセンサ情報を受信し、受信したセンサ情報に基づいてノードの特定を行うと共に情報端末におけるセンサ情報の取得の制御を行う。その場合、位置測位サーバは、本実施形態におけるグラフデータベース１４、センサ情報取得部１５、ノード特定部１６及び制御部１７に相当する機能部を備えている。また、これらの構成要素の一部が、情報端末に備えられており、情報端末と位置測位装置とで位置測位システムを構成することとしてもよい。

上述した実施形態では、センサ情報は、ＧＰＳ、ＷｉＦｉ及びＢＬＥによるものであったが、ノードが特定可能なものであれば、どのようなものが用いられてもよい。例えば、近距離無線通信として、ＮＦＣ（Near Field Communication）が用いられてもよい。また、ジャイロセンサ、加速度センサ及び地磁気センサ等によって得られる情報をセンサ情報として用いることとしてもよい。

上述した実施形態では、ノードの領域は円形であり、ＧＰＳ信号受信部１１によって取得されたセンサ情報である緯度及び経度を示す情報からノードを特定するために用いられる、ノードテーブル１４ａに格納された変換情報は、中心緯度経度及び半径（ｍ）であった。しかしながら、ノードの領域の形状、及びノードテーブル１４ａに格納された変換情報は、必ずしも上記のものに限られない。例えば、ノードの形状を矩形としてもよい。その場合、ノードテーブル１４ａに格納される変換情報は、例えば、矩形の四隅の位置を示す緯度及び経度を示す情報としてもよい。

また、上述した実施形態における、センサ取得タイミングの決定に用いるユーザの移動速度及び各ノードにおけるユーザの滞在時間は、ユーザの過去の実績（履歴）を取得し、情報端末１０において当該実績に基づいて算出されたものを用いてもよい。例えば、歩く速度はユーザ毎に異なるため、ユーザの過去の平均歩行速度を用いることによって、早足のユーザの場合は次回のセンサ情報の取得までの時間を短くして、適切にノードを特定することが可能となる。

また、グラフデータベース１４は、ユーザの属性に応じて、各ノードにおけるユーザの滞在時間を示す情報を記憶し、制御部１７は、情報端末１０のユーザの属性に応じたユーザの滞在時間にも基づいて、センサ情報の取得の時間間隔を決定することとしてもよい。例えば、ユーザの性別や年齢に応じてユーザの滞在時間を記憶してもよい。

ノードの平均滞在時間は、性別というユーザ属性に大きく依存することが予測される。例えば、ショッピングモールでのレディース向けショップ等では、女性は長期滞在しやすいが男性はあまり立ち寄らない。ユーザがそのようなノードに滞在したと判定された場合、次回のセンサ取得タイミングは、女性の場合は長めに、男性の場合は短めに設定するといったように、女性と男性とでセンサ取得タイミングを変更可能であることとしてもよい。

情報端末１０が、ユーザの操作等でユーザの属性を示す情報を入力することで、ユーザの属性に応じたユーザの滞在時間を用いることができる。この構成によれば、ユーザの属性に応じて、当該時間間隔を更に適切なものとすることができる。

また、位置測位システムは、グラフデータベース１４に記憶される情報を自動的に生成するノードリンク生成部を更に備えていてもよい。ノードリンク生成部は、複数のセンサ情報と、当該センサ情報が取得された位置の緯度及び経度を示す情報とを取得して、取得した情報に基づいてグラフデータベース１４に記憶される情報を生成するノードリンク生成手段である。ノードリンク生成部は、例えば、上述した位置測位サーバに備えられていてもよいし、情報端末１０に備えられていてもよい。具体的には、ノードリンク生成部は、以下のように情報の生成を行う。

情報端末１０は、高頻度でセンサ１１，１２，１３によってセンサ情報を取得する。また、センサ情報が取得されるタイミングで、情報端末１０の緯度及び経度を計測する。緯度及び経度の計測は、例えば、屋外であればＧＰＳによるトラッキング測位、屋内であれば近距離無線通信デバイスから取得されたＲＳＳＩを用いた三点測量を行う。また、高低差を取得するため、ＧＰＳあるいは情報端末１０に設けられる気圧センサによって測定された気圧から、当該位置の高度を計測する。

ノードリンク生成部は、上記のように取得された情報を、時系列の履歴として情報端末１０から取得する。この取得は、複数の情報端末１０（複数のユーザ）から行われることとしてもよい。ノードリンク生成部は、当該情報の履歴から、ユーザの動線を特定すると共に、ユーザの滞留点（長時間立ち止まったところ）を取得する。ノードリンク生成部は、複数のユーザの滞留点を集めて、クラスタリングを行うことによって、その領域上での滞留エリア（ユーザが立ち止りやすい傾向にあるところ）を特定することが可能である。クラスタリングには、Ｘ−ｍｅａｎｓ法等の既知の教師なし学習のアルゴリズムが適用可能である。なお、ノードリンク生成部は、滞留点ではなく、個々の緯度及び経度に対してクラスタリングを行って、滞留エリア（１つのクラスタに相当）を特定することとしてもよい。

ノードリンク生成部は、特定された滞留エリアをノードとして、グラフデータベース１４に記憶される情報を生成する。その場合、ノードテーブル１４ａに格納される変換情報は、以下のように生成される。ノードＩＤは、ノード間で重複しないように設定される。中心緯度経度は、滞留エリアに含まれる緯度及び経度の平均によって得られる。半径（ｍ）は、中心緯度経度に基づき、滞留エリアに含まれる緯度及び経度を含むように決定される。平均滞在時間としては、時系列の履歴から滞留時間が判定できる場合にはその値を用いる。あるいは、平均滞在時間としては、予め設定された値が用いられてもよい。ＢＳＳＩＤは、滞留エリアに含まれる緯度及び経度と同時に取得されたセンサ情報で示されるＢＳＳＩＤのうち、最も数が多いＢＳＳＩＤとされる。滞留エリアに含まれる緯度及び経度と同時に取得されたセンサ情報で示されるＢＳＳＩＤがない場合（ＷｉＦｉ／ＢＬＥ信号情報リスト）がない場合には、ＢＳＳＩＤは設定されてない。ｔｈ１、ｔｈ２及びｔｈ３は、予め設定された値が用いられる。

リンクテーブル１４ｂに格納されるリンク情報は、時系列の履歴に基づいて生成される。例えば、滞留エリア間の移動が一定以上の数がなされている滞留エリア間（ノード間）にリンクを設定する。中心間の距離（ｍ）及び高低差（ｍ）は、中心緯度経度及び上述した高度によって得られる。

なお、ノードリンク生成部によるグラフデータベース１４に記憶される情報の生成は、以下のように行われてもよい。例えば、事前準備として、ノードが設定されていない領域に屋内を含む場合、当該屋内に、例えば数メートルの間隔で多数のＷｉＦｉアクセスポイントやＢＬＥデバイス等の近距離無線通信デバイスを設置する。そして上記のように一次的にグラフデータベース１４の生成を行う。

そして、ノードが生成された後、近距離無線通信デバイスを個々のノードに対応するように再配置する。事前準備の段階では、屋内には数メートル間隔で多数の近距離無線通信デバイスを設置したが、今回は１つの滞留エリア（ノード）に１つの近距離無線通信デバイスを設置する。そして、再度、ノードリンク生成部によるグラフデータベース１４に記憶される情報の生成を行って、再配置後の情報を得る。

上記の構成によれば、自動的にグラフデータベース１４に記憶される情報を生成することができる。

１０…情報端末、１１…ＧＰＳ信号受信部、１２…ＷｉＦｉ信号受信部、１３…ＢＬＥ信号受信部、１４…グラフデータベース、１４ａ…ノードテーブル、１４ｂ…リンクテーブル、１５…センサ情報取得部、１６…ノード特定部、１７…制御部、１０１…ＣＰＵ、１０２…ＲＡＭ、１０３…ＲＯＭ、１０４…操作部、１０５…ディスプレイ、１０６…ＧＰＳ受信モジュール、１０７…ＧＰＳ受信用アンテナ、１０８…近距離無線通信モジュール、１０９…近距離無線通信用アンテナ。

Claims (9)

1. 自端末の位置の推定に用いられるセンサ情報を取得するセンサを備える情報端末の位置を推定する位置測位システムであって、
   前記センサによって取得されたセンサ情報から抽象化された位置であるノードを特定するための変換情報、及び当該ノード間のリンクを示すリンク情報を記憶するグラフデータベースと、
   前記情報端末のセンサによって取得されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得手段と、
   前記グラフデータベースによって記憶された変換情報に基づいて、前記センサ情報取得手段によって取得されたセンサ情報から、前記情報端末が位置するノードを特定するノード特定手段と、
   前記グラフデータベースによって記憶されたリンク情報、及び前記ノード特定手段によって特定されたノードに基づいて、前記情報端末によるセンサ情報の取得を制御する制御手段と、
   を備える位置測位システム。
2. 前記グラフデータベースは、前記リンク情報として、ノード間の位置関係を示す情報を更に記憶し、
   前記制御手段は、前記グラフデータベースによって記憶されたリンク情報によって示される前記ノード特定手段によって特定されたノードとリンクされている別のノードとの間の位置関係に基づいて、前記情報端末によるセンサ情報の取得の時間間隔を決定する、請求項１に記載の位置測位システム。
3. 前記制御手段は、予め設定された前記情報端末のユーザの移動速度にも基づいて、前記情報端末によるセンサ情報の取得の時間間隔を決定する請求項２に記載の位置測位システム。
4. 前記グラフデータベースは、前記リンク情報として、各ノードにおけるユーザの滞在時間を示す情報を更に記憶し、
   前記制御手段は、前記グラフデータベースによって記憶されたリンク情報によって示される前記ノード特定手段によって特定されたノードにおけるユーザの滞在時間にも基づいて、前記情報端末によるセンサ情報の取得の時間間隔を決定する、請求項１〜３の何れか一項に記載の位置測位システム。
5. 前記グラフデータベースは、ユーザの属性に応じて、各ノードにおけるユーザの滞在時間を示す情報を記憶し、
   前記制御手段は、前記情報端末のユーザの属性に応じたユーザの滞在時間にも基づいて、前記情報端末によるセンサ情報の取得の時間間隔を決定する、請求項４に記載の位置測位システム。
6. 前記情報端末は、複数種類の前記センサを備え、
   前記制御手段は、前記グラフデータベースによって記憶されたリンク情報によって示される前記ノード特定手段によって特定されたノードとリンクされている別のノードの特徴に基づいて、前記情報端末においてセンサ情報を取得するセンサの種類を決定する、請求項１〜５の何れか一項に記載の位置測位システム。
7. 前記センサは、センサ情報として、近距離無線通信用の電波の受信強度を示す情報を取得し、
   前記センサ情報取得手段は、複数のタイミングでの受信強度を示す情報を取得し、
   前記ノード特定手段は、複数の受信強度の平均及び差分から、前記情報端末が位置するノードを特定する、請求項１〜６の何れか一項に記載の位置測位システム。
8. 複数の前記センサ情報と、当該センサ情報が取得された位置の緯度及び経度を示す情報とを取得して、取得した情報に基づいてグラフデータベースに記憶される情報を生成するノードリンク生成手段を更に備える請求項１〜７の何れか一項に記載の位置測位システム。
9. 自端末の位置の推定に用いられるセンサ情報を取得するセンサを備える情報端末の位置を推定すると共に前記センサによって取得されたセンサ情報から抽象化された位置であるノードを特定するための変換情報、及び当該ノード間のリンクを示すリンク情報を記憶するグラフデータベースを備える位置測位システムの動作方法である位置測位方法であって、
   前記情報端末のセンサによって取得されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得ステップと、
   前記グラフデータベースによって記憶された変換情報に基づいて、前記センサ情報取得ステップにおいて取得されたセンサ情報から、前記情報端末が位置するノードを特定するノード特定ステップと、
   前記グラフデータベースによって記憶されたリンク情報、及び前記ノード特定ステップにおいて特定されたノードに基づいて、前記情報端末によるセンサ情報の取得を制御する制御ステップと、
   を含む位置測位方法。

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