Top > Search of Japanese Patents > POSITION DETECTOR, MODEL LEARNING DEVICE, POSITION DETECTION SYSTEM, AND PROGRAM

POSITION DETECTOR, MODEL LEARNING DEVICE, POSITION DETECTION SYSTEM, AND PROGRAM commons meetings

Patent code P190015793
File No. (T2016-104)
Posted date Jan 23, 2019
Application number P2018-085731
Publication number P2018-185312A
Date of filing Apr 26, 2018
Date of publication of application Nov 22, 2018
Priority data
  • P2017-087663 (Apr 26, 2017) JP
Inventor
  • (In Japanese)岡村 総一郎
  • (In Japanese)中嶋 宇史
  • (In Japanese)橋爪 洋一郎
  • (In Japanese)山田 秀祐
Applicant
  • (In Japanese)学校法人東京理科大学
Title POSITION DETECTOR, MODEL LEARNING DEVICE, POSITION DETECTION SYSTEM, AND PROGRAM commons meetings
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To detect a signal generation position if there is a complexity in the propagation of signals in a target region.
SOLUTION: The position detector 20 of a position detection system 10 is provided in a plurality of parts of a target region, and acquires sensor values detected by each of sensors 10 detecting signals. The position detector 20 detects a signal generation position in the target region on the basis of a learned model learned in advance from learning data which represents the place where a learning signal generates in the target region and a learning sensor value detected by each sensor 10 when a signal generates and propagates in the target region and on the basis of each acquired sensor value.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

従来、物体の位置を検出する位置センサが知られている。例えば、車両の物体の存在及び姿勢を識別するシステムが知られている(例えば、特許文献1)。このシステムには、重量センサ、容量センサ、誘導センサ、超音波、光学、電磁気、運動、赤外線およびレーダーが含まれる。また、システムのプロセッサーに内在されるアルゴリズムは、データセットの入力の際にシートの現在の占有状態を示す出力を生成する。なお、このシステムのアルゴリズムは、適切なアルゴリズム作成プログラムによって作成されたニューラルネットワークあるいはニューラルファジーアルゴリズムであり得る。

また、振動信号を使用して物理的事象を識別するためのシステムが知られている(例えば、特許文献2)。このシステムは、実際の物理的事象に関連する振動信号を受信し、その振動信号を、知られている物理的事象に関連する振動信号と比較することによって、実際の物理的事象を識別する。なお、このシステムは、具体的には、電気分配システム、水道分配システム、またはガス分配システムなどに適用される。

また、圧電性を有するフィルムの変形によって発生する電圧に基づいて、記憶された電圧パターンと測定された電圧パターンの各電圧比率の誤差の二乗和に応じて、ユーザの指の位置情報を推定するタッチ式入力装置が知られている(例えば、特許文献3)。

また、基地局において取得可能な受信レベル情報に応じて、端末の位置を推定することが知られている(例えば、非特許文献1)。

Field of industrial application (In Japanese)

本発明は、位置検出装置、モデル学習装置、位置検出システム、及びプログラムに関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
対象領域の複数箇所に備えられ、かつ、信号を検出する複数のセンサの各々によって検出されたセンサ値を取得する取得部と、
対象領域における学習用の前記信号の発生位置及び前記信号が発生して前記対象領域を伝搬するときに複数のセンサの各々によって検出された学習用のセンサ値を表す学習データから予め学習された学習済みモデルと、前記取得部によって取得された前記センサ値の各々とに基づいて、前記対象領域における信号の発生位置を検出する検出部と、
を備える位置検出装置。

【請求項2】
 
前記検出部は、前記信号の発生位置に応じて、前記信号を発生する対象物の位置を検出する、
請求項1に記載の位置検出装置。

【請求項3】
 
前記取得部は、前記対象領域の複数箇所に備えられ、かつ前記信号としての力を検出する複数の圧電センサの各々によって検出された電圧値を取得し、
対象領域における学習用の前記力の発生位置及び前記力が発生して前記対象領域を伝搬するときに複数の圧電センサの各々によって検出された学習用の電圧値を表す学習データから予め学習された学習済みモデルと、前記取得部によって取得された前記電圧値の各々とに基づいて、前記対象領域における力の発生位置を検出し、前記力の発生位置に応じて、前記対象物の位置を検出する、
請求項2に記載の位置検出装置。

【請求項4】
 
前記学習済みモデルは、前記学習データからディープラーニングによって予め学習されたニューラルネットワークモデルである、
請求項1~請求項3の何れか1項に記載の位置検出装置。

【請求項5】
 
前記ニューラルネットワークモデルは、前記対象領域が大きいほど、前記ニューラルネットワークモデルのニューロンの数が多い前記ニューラルネットワークモデルである、
請求項4に記載の位置検出装置。

【請求項6】
 
前記ニューラルネットワークモデルは、複数の前記センサの数が多いほど、前記ニューラルネットワークモデルのニューロンの数が多い前記ニューラルネットワークモデルである、
請求項4又は請求項5に記載の位置検出装置。

【請求項7】
 
前記信号は、力、光、電子線、熱、磁気信号、及び電気信号の少なくとも1つである、
請求項1~請求項6の何れか1項に記載の位置検出装置。

【請求項8】
 
複数の前記センサは、複数の移動体の各々に搭載され、
前記検出部は、複数の前記移動体の移動形態に応じた前記学習用の信号の発生位置及び前記学習用のセンサ値を表す学習データから予め学習された前記学習済みモデルと、前記取得部によって取得された前記センサ値の各々とに基づいて、前記対象領域における信号の発生位置を検出する、
請求項1~請求項7の何れか1項に記載の位置検出装置。

【請求項9】
 
前記取得部は、複数の前記センサから得られる電力を更に取得し、
前記取得部によって取得された前記電力を用いて、前記検出部によって検出された前記信号の発生位置を出力する出力部を更に備える、
請求項1~請求項8の何れか1項に記載の位置検出装置。

【請求項10】
 
前記対象領域が2次元空間である場合には、複数の前記センサは少なくとも3つである、
請求項1~請求項9の何れか1項に記載の位置検出装置。

【請求項11】
 
前記対象領域が3次元空間である場合には、複数の前記センサは少なくとも4つである、
請求項1~請求項10の何れか1項に記載の位置検出装置。

【請求項12】
 
前記取得部は、各時刻の前記センサ値を取得し、
前記検出部は、前記学習済みモデルと、前記取得部によって取得された各時刻の前記センサ値の各々とに基づいて、前記対象領域における各時刻の信号の発生位置を検出する、
請求項1~請求項11の何れか1項に記載の位置検出装置。

【請求項13】
 
前記検出部は、更に、前記対象領域における各時刻の信号の発生位置に基づいて、前記信号の発生位置の軌跡を検出する、
請求項12に記載の位置検出装置。

【請求項14】
 
前記検出部は、前記対象領域における現時刻までの信号の発生位置に基づいて、次時刻の前記信号の発生位置を予測する、
請求項12に記載の位置検出装置。

【請求項15】
 
複数の前記センサは、前記対象領域としての3次元物体の各箇所に設置され、かつ前記3次元物体が面により各領域へ分割される際に、各領域の体積及び形状の少なくとも一方が異なるような前記面を形成する前記3次元物体上の各箇所へ設置される、
請求項1~請求項14の何れか1項に記載の位置検出装置。

【請求項16】
 
複数の前記センサは、前記対象領域としての2次元領域の各箇所に設置され、かつ前記2次元領域が線により各領域へ分割される際に、各領域の面積及び形状の少なくとも一方が異なるような前記線を形成する前記2次元領域上の各箇所へ設置される、
請求項1~請求項14の何れか1項に記載の位置検出装置。

【請求項17】
 
対象領域における学習用の信号の発生位置及び前記信号が発生して前記対象領域を伝搬するときに複数のセンサの各々によって検出された学習用のセンサ値を表す学習データを取得する学習データ取得部と、
前記学習データ取得部によって取得された前記学習データに基づいて、複数のセンサ値から信号の発生位置を検出するためのモデルを学習させる学習部と、
を備えるモデル学習装置。

【請求項18】
 
対象領域の複数箇所に備えられ、かつ、信号を検出する複数のセンサ、及び
複数の前記センサの各々によって検出されたセンサ値を取得する取得部と、
対象領域における学習用の前記信号の発生位置及び前記信号が発生して前記対象領域を伝搬するときに複数のセンサの各々によって検出された学習用のセンサ値を表す学習データから予め学習された学習済みモデルと、前記取得部によって取得された前記センサ値の各々とに基づいて、前記対象領域における信号の発生位置を検出する検出部と、
を備える位置検出装置
を含む位置検出システム。

【請求項19】
 
コンピュータを、
対象領域の複数箇所に備えられ、かつ、信号を検出する複数のセンサの各々によって検出されたセンサ値を取得する取得部、及び
対象領域における学習用の前記信号の発生位置及び前記信号が発生して前記対象領域を伝搬するときに複数のセンサの各々によって検出された学習用のセンサ値を表す学習データから予め学習された学習済みモデルと、前記取得部によって取得された前記センサ値の各々とに基づいて、前記対象領域における信号の発生位置を検出する検出部
として機能させるためのプログラム。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

※Click image to enlarge.

JP2018085731thum.jpg
State of application right Published
Please contact us by E-mail or facsimile if you have any interests on this patent.


PAGE TOP

close
close
close
close
close
close
close