2018 Fiscal Year Annual Research Report
Research and development of technology for high precision pedestrian positioning and risk degree estimation by multi-sensor fusion
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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 / チャネル状態情報 / 路側機 / 歩車間通信 |
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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・路側機から傍受した通信信号により車両・路側機への距離を算出して車両・路側機もアンカーとし、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。
最終年度では、簡易な無線機を路側機に取付け、車車間通信で交換される誤差を含む周辺車両の位置情報と、それを運ぶ無線信号の直接波のみの信号強度を用いて車両と路側機との距離を算出し、それを長期間繰り返すことにより路側機の高精度な測位を行う方式を提案・評価した。また、歩車間距離などを基に歩行者の危険度合を算出し、歩行者の送信制御を行う手法を検討・評価し、危険度の高い歩行者のメッセージのロス率を大幅に削減できることを確認した。
研究期間内では、車両・路側機と歩行者の間のチャネル状態情報を利用して、Support Vector Regressionで非線形再帰関数を学習させ距離を推定する手法を検討・評価した。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、また、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。測位演算では、距離の誤差特性を基に、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、車両・路側機・衛星との距離をKalman filterで融合して測位する手法を検討した。そして、衛星・車両・路側機を用いた測位手法を、レイ・トレーシング・ツールを用いて評価した。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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