Establishment of an indoor/outdoor route estimation method for actual use in a pandemic
| Project/Area Number |
23K28093
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| Project/Area Number (Other) |
23H03403 (2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60080:Database-related
Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60080:Database-related , Basic Section62020:Web informatics and service informatics-related
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
山本 大介 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00402470)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松尾 啓志 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00219396)
梶岡 慎輔 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (40609517)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000)
Fiscal Year 2025: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
Fiscal Year 2024: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000)
Fiscal Year 2023: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000)
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| Keywords | 地理情報システム / 屋内位置推定 / 地理情報学 / データベース / BLEビーコン / 屋内経路探索 |
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| Outline of Research at the Start |
従来、「屋内」位置推定を実現するために、BLEビーコンを用いた位置推定に関する研究があった。これらの研究では、BLEビーコンの電波は壁やヒトなどの障害物に影響を受けやすいため、高度な手法（＝分解能が高い手法）ほど精度が安定しない課題があった。ここで、パンデミック等での実利用を想定した場合、医学的に必要な分解能を維持できれば十分であり、それよりも、安定して高い精度を実現できることの方が重要であると考えた。そこで、本研究では、分解能と精度の二つの評価指標に着目した、グローバルマップマッチングに基づく「屋内外」経路推定手法を提案する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本学では、全ての教室と廊下にBLEビーコンを1600台以上設置されている。このような、大規模なBLEビーコン実験環境は世界的に見ても稀有であり、実験データベースを構築し、一般公開することにも学術的意義があろう。
そこで、円偏波を用いた新型のBLEビーコン（以下、新型BLEビーコンと呼ぶ）を用いたデータセットを作成する手法について検討し、具体的な作業を実施した。具体的には、はじめに、予備実験として、新型BLEビーコンのデータを取得し、その特性について調査した。また、本格的なデータセット作成のための、データセットの詳細なスキーマを定義すると同時に、データを取得すべき経路についての検討を行った。さらに、取得したデータを扱うための専用のGUIソフトウェアを開発し、誰でも簡単にデータセットを扱うことができる基盤ソフトウェアについて開発した。
また、ルート検索のための基礎的なアルゴリズムとして、ストロークモデルという新しいモデルを提案すると同時に、それらを用いたk-FTSPアルゴリズムについて提案した。このアルゴリズムでは、ｋ番目に右左折回数が少なく最短で最適な経路を効率よく取得するアルゴリズムである。
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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
データセットの構築を初年度に行う予定であったが、想定よりも時間がかかっており、２年度目も実施していく点において、若干遅れている。
しかしながら、経路探索に関する新しいモデルを提案するなど、当初予定していなかった成果を得られるなど、進展がみられる。
総合的に、おおむね順調に進展していると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き、データセットの構築と、関連ツールの整備を行っていく。
データセットの構築ができれば、さまざまな実験が効率よく実施できると考えているため、データセットを用いて、研究を加速していく予定である。
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Report
(1 results)
Research Products
(8 results)
