| Project/Area Number |
19H05665
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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Broad Section J
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| Research Institution | Kyoto Tachibana University (2021-2023)
Osaka University (2019-2020) |
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Principal Investigator |
東野 輝夫 京都橘大学, 工学部, 教授 (80173144)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
梅津 高朗 滋賀大学, データサイエンス学系, 准教授 (10346174)
荒川 豊 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (30424203)
安本 慶一 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40273396)
中村 嘉隆 京都橘大学, 工学部, 准教授 (40452528)
内山 彰 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (70555234)
山口 弘純 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (80314409)
廣森 聡仁 大阪大学, サイバーメディアセンター, 准教授 (90506544)
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| Project Period (FY) |
2019-06-26 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥200,200,000 (Direct Cost: ¥154,000,000、Indirect Cost: ¥46,200,000)
Fiscal Year 2023: ¥36,660,000 (Direct Cost: ¥28,200,000、Indirect Cost: ¥8,460,000)
Fiscal Year 2022: ¥39,780,000 (Direct Cost: ¥30,600,000、Indirect Cost: ¥9,180,000)
Fiscal Year 2021: ¥37,700,000 (Direct Cost: ¥29,000,000、Indirect Cost: ¥8,700,000)
Fiscal Year 2020: ¥39,000,000 (Direct Cost: ¥30,000,000、Indirect Cost: ¥9,000,000)
Fiscal Year 2019: ¥47,060,000 (Direct Cost: ¥36,200,000、Indirect Cost: ¥10,860,000)
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| Keywords | IoT / 状況認識技術 / センシング / 低消費電力 / 無線通信 / バックスキャッター通信 / 超低消費電力通信 / エナジーハーベスト |
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| Outline of Research at the Start |
IoTを活用した超スマート社会の実現には、バッテリレスでメンテナンスフリーなIoTデバイス（受動型IoTデバイス）の普及が重要である。本提案研究では、環境に存在する電波を利用して起電・通信が可能なWiFiやRFIDベースの無線通信技術と、3Dプリンタを用いた電子回路設計技術を併用して、ヒトやモノの状況認識に適用可能なバッテリレスの受動型IoTセンシングデバイスをカスタムメイドで作製し、高齢者の見守り、スポーツ選手の活動把握、ヒトやモノのモビリティ把握などに適用可能な状況認識技術を創出するとともに、それらの受動型IoTデバイス網を用いた状況認識システムの設計開発支援環境を開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
最初の３年間で、(A) ヒトやモノの状況認識のための受動型IoT デバイスの開発、(B)受動型IoT デバイス網を用いたヒトの移動軌跡推定や活動把握のための技術の創出、(C)バックスキャッター通信向けアンテナ群を用いた複数のヒトやモノの同時位置推定技術の創出、(D)3Dプリンタを用いたバックスキャッター通信用IoT デバイスの開発、(E)受動型IoT デバイス網を用いた状況認識システムの設計開発支援環境の開発について、一定の開発の目処を立てることができたので、令和４年度は次のような研究を実施した。
(A-Eの発展)：バックスキャッター通信で得られた情報を既存IEEE802.11 互換フレームとして送受信可能なソフトウェア無線機（通常のWiFiとバックスキャッター通信を仲介する無線アクセスポイント）の機能をさらに拡充し、受信精度の向上を図った。
(F)受動型IoT デバイスの位置推定技術の開発と状況認識システムの開発：開発したソフトウェア無線機から各バックスキャッタタグに向けて送出された電波の反射波の方向を高精度に推定する技術を開発し、複数のソフトウェア無線機から送出された電波の反射波の方向とソフトウェア無線機の位置から各バックスキャッタタグの位置を高精度に推定するための技術を創出するとともに、その技術をベースにした状況認識システムの開発を行った。無線電波のゆらぎ除去、特定の周波数に変調された電波の取得率の向上策などを検討・実装した。
(G)エナジーハーベストなIoT デバイスの開発と複数IoT デバイス連携によるヒトやモノの高度な状況認識技術の開発：小型ソーラパネルなどを用いてエナジーハーベストなIoT デバイスを開発するとともに、上記(F)で開発する位置推定技術などを組み合わせて、エナジーハーベストな状況認識技術の開発を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究では、(A) ヒトやモノの状況認識のための受動型IoT デバイスの開発、(B)受動型IoT デバイス網を用いたヒトの移動軌跡推定や活動把握のための技術の創出、(C)バックスキャッター通信向けアンテナ群を用いた複数のヒトやモノの同時位置推定技術の創出、(D)3Dプリンタを用いたバックスキャッター通信用IoT デバイスの開発、(E)受動型IoT デバイス網を用いた状況認識システムの設計開発支援環境の開発、を並行して実施し、今年度はA-Eの発展として、バックスキャッター通信で得られた情報を既存IEEE802.11 互換フレームとして送受信可能なソフトウェア無線機（通常のWiFiとバックスキャッター通信を仲介する無線アクセスポイント）の機能を拡充し、受信精度の向上を図ることができた。また、開発したソフトウェア無線機の機能を用いて、受動型IoT デバイスの位置推定精度の向上策を実装し、いくつかの人やモノの状況認識システムの開発が出来た。これらの成果により、研究は概ね順調に進展していると考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年度に引き続き、あいかわらず半導体の発注に時間を要したり、予定した機器の開発が所定の期間で実施するのが難しい状況が続いており、数十個のバックスキャッタータグを用いた面的な実証実験などが十分にできないなどの制約も続いているが、可能な範囲で面的な実証実験を進めていきたいと考えている。
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| Assessment Rating |
Interim Assessment Comments (Rating)
A-: In light of the aim of introducing the research area into the research categories, the expected progress in research has been made on the whole though a part of it has been delayed.
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