| Project/Area Number |
19K11941
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
Uchiyama Akira 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (70555234)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | Wi-Fi CSI / バッテリレスセンシング / 状況認識 / 環境発電 / メンテナンスフリー / Wi-Fi / Compressed CSI / CSI |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，人の行動などの状況認識を低コストに実現するため，電力の供給が不要なバッテリレスタグを用いた受動型センシングによるメンテナンスフリーな状況認識技術の開発に取り組む．受動型センシングでは，人の存在や動き，モノの移動などの状況変化によって生じるWi-Fi電波の変化を受信機で観測することで状況を認識する．このため，アンテナ設計をあらかじめ調整することで，タグごとの周波数特性に差異を作り出すといった工夫により，複数のタグによって同時に生じた電波の変化を分離することを試みる．実環境におけるデータ収集を行い，機械学習を用いることでバッテリレスタグによる状況認識の実現可能性を明らかにする．
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| Outline of Final Research Achievements |
In this research project, we focused on developing maintenance-free context recognition techniques using passive sensing with batteryless tags that require no power supply and ultra-low power tags capable of continuous operation through environmental power generation. We designed batteryless tags using conductive materials such as copper foil tape and developed a tag identification method using deep learning based on the reflected RF signal patterns. Additionally, we developed an indoor people counting method using Wi-Fi CSI (Channel State Information) and context recognition techniques using Wi-Fi CSI with ultra-low power tags. These achievements were presented at various venues including international conferences and published in international journals.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
Wi-Fi CSIを用いた状況認識技術は導入コストの低い手法として注目を集め，活発に研究が行われてきた.一方，これまでにWi-Fi CSIを用いた見守りや在室検知などいくつかのサービスが登場しているが，普及には至っていない.この原因として，対象が複数存在する場合にそれらの区別がつかない，明確な電波の変化が現れにくいため認識可能な行動が限られる，という課題が存在する.本研究成果は，これらの課題解決に資するものであり，Wi-Fi CSIを用いた状況認識技術の普及につながるいくつかのアプローチを確立できたと考えている.
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