2017 Fiscal Year Research-status Report
多センサ融合により歩行者の位置情報・危険度合を高精度に導出する技術の研究開発
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16K00120
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
湯 素華 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (80395053)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小花 貞夫 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (60395043)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 歩行者測位 / 歩車間通信 / チャネル状態情報 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、歩行者がGPS衛星に加え、周辺車両から傍受した車車間通信信号により車両への距離を算出して車両もアンカーとし、自端末の位置を算出する手法を検討する。さらに、歩行者が自端末の位置情報を無線で車両へ通知し、自端末の危険度合いに従って送信制御を行う手法を検討する。主な業績は下記である。
（１）距離計測。車両と歩行者の間のチャネル状態情報を利用して直接波の強度を抽出し、それを基に距離を算出する線形回帰関数を得られたが、距離によって電波伝搬特性が変わるため、一つの線形回帰関数が対応しきれないことが分かった。また、受信機の時間分解能の制限で、直接波と後続の反射波の到着時間差が、時間分解能よりも小さい場合、直接波のみの強度が抽出できず、距離の推測誤差が大きくなる。これらの問題に対して、直接波を含む成分のみならず、すべてのチャネル状態情報から距離を推測する非線形再帰関数を、Support Vector Regressionで学習する手法を検討した。それにより距離推測誤差を大幅に削減できることを確認し、距離が長くなるにつれ、距離誤差が大きくなることが分かった。
（２）測位演算。歩車間距離の増加につれ、距離推測誤差が増えることを基に、測位演算の基本方式に、推測距離が長いほど、重みを小さくする重みづけ方式を導入した。また、受信機の時間分解能が測位精度への影響を評価した。さらに、測位のランダム誤差をなくすために、歩行者自身の移動速度、歩車間距離、歩衛間距離をKalman filterで融合して測位する手法を検討した。レイ・トレーシング・ツールを用いて、都市部環境では、GPS衛星測位手法と比べて、測位誤差を大幅に低減できることを確認した。
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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
本研究は、おおむね順調に進展している。具体的には、下記の５方面から研究を行っている。（１）Support Vector Regressionでチャネル状態情報から距離を推測する非線形モデルを作成した。（２）測位演算基本方式に、距離の誤差特性を考慮した重みづけ方法を導入した。（３）レイ・トレーシング・ツールを用いて、受信機の時間分解能が測位精度への影響を評価した。（４）歩行者の移動速度と歩車間距離などをKalman filterで融合して測位演算する方式を検討した。（５）歩車間通信については、チャネル使用率を基に送信頻度制御手法を検討した。
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| Strategy for Future Research Activity |
今までに、車両を移動アンカーとして測位中利用することを検討してきたが、車両台数の少ない場合もあるため、交差点での路側機も測位中利用することを検討する。路側機ごとに正確な位置を算出するには手間がかかるため、簡易な受信機で、通過するたくさんの車両からの信号を利用して路側機の位置を正確に算出する手法を検討し、さらに路側機をアンカーとした場合の歩行者測位精度を評価する。
歩車間距離・歩衛間距離を利用して測位演算するが、歩衛間距離はマルチパスの影響をうけ、大きい誤差が生じる場合がある。どうやってマルチパス誤差を削減するかについても検討する。
また、チャネル使用率を基に送信頻度制御手法を継続に改良・評価する。
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| Causes of Carryover |
参加した国際会議が国内で開催されたため、一部分の旅費が節約され、来年度に使用される予定である。
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Research Products
(7 results)
