2017 Fiscal Year Research-status Report
High accuracy indoor positioning and context estimation by sound using microphone and verification
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17K00140
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| Research Institution | Kanagawa Institute of Technology |
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Principal Investigator |
田中 博 神奈川工科大学, 情報学部, 教授 (00434415)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
五百蔵 重典 神奈川工科大学, 情報学部, 教授 (20318992)
西村 広光 神奈川工科大学, 情報学部, 教授 (70329308)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | マイクセンサ / 屋内 / 位置検出 / 測位 / 環境推定 / 行動推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
従来より音を用いた屋内位置検出法の研究開発と実証に取り組んできた。これまでに明らかにしてきた高精度位置検出法に加えて、音の位置検出以外の新たな有用な機能を実現するための技術、手法の確立とその有用性の実証を目的にしている。その中で、本研究の初年度（H29年度）の実績は、以下の2点にまとめられる。
(1)測位機能とデータ伝送機能の共存の実現：数年来に渡って行ってきた測位機能とH28年度に検討を開始した音の変調によるデータ伝送機能（測位音源に受信タイミング検出のためのスペクトル拡散を施す前に，0，1からなるデータ系列を用いて1次変調を行い，受信側で逆拡散，復調する方式である．）を同一ハードウェア構成で実現した．これは，GPS／GNSSにおいて電波で行われている測位とデータ伝送を音波で実現するものであり，申請者の知る限り他では見られないものである．
ここで，データ伝送のために，送信機を新たに開発した．受信側は，逆拡散，相関処理，復調処理（これらはPC内のソフトウェアで実現）によって，測位計算のための音源の受信時間差算出とセンサデータの取り出しを行う．まず，上記手法をMATLABシミュレーションによってその妥当性を確認後，2つの機能を統合し，その動作を確認，評価した．
(2)音の識別・認識機能の実現のための構成：測位用の音を検出しているマイクセンサは，測位音源を含めた全ての環境音を検出している．これを積極的に利用することにより，測位機能と音の識別・認識機能を同一構成で実現できることになる．H29年度においては，マイクセンサが受信する信号を測位用信号と音源の識別・認識用に分岐する基板回路を試作した．当面の課題として，音源の識別・認識として簡単な対象を取り上げ，両者が同一ハード構成でソフトウェアによって共存できることを確認する作業が残っている．
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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
今年度は、従来から検討してきた音による位置検出（測位）システムに、センサデータを送信する機能を追加し、実験によって評価することができた。これは、位置情報に加えてセンサデータを送信できることを意味している。従来は高精度な測位は音を用いて、データ伝送はBluetoothやWi-Fiなどの無線システムを用いる、いわゆる二つのシステムを用いて実現せざるを得なかった。この新たな機能追加により、音を用いた一つのハード構成で、位置検出とセンサデータ送信が可能となり、システムとしての価値は高まり、適用範囲の拡大も可能となると思われる。
一方、環境音による行動推定に関しては、測位用音源と音源の識別・認識用に分岐する基板回路を試作した。これによって両機能実現のための準備は完了し、これからソフトウェア実装によってアイデアの検証と評価を行う環境が整った。具体的な音源の識別・認識対象の優先順位を明確にして、2年度である今年度にリソースを集中して取り組む予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度は、音による行動推定、環境推定に注力する予定である。これまでもこの領域における研究事例は散見される。その中で、推定対象の選択が最重要であることは間違いない。既に申請時に明らかにしてはいるものの、改めて周辺状況を確認し、社会的、学問的に意義のある対象を明確にして進めていく。特に、社会的に必要とされるという観点から、聴覚障がいのある方へのヒアリングの実施を予定している。
技術的には、AI技術、とりわけ深層学習が多方面に適用され、多くの成功事例が見られる。また、マイコンの性能向上もある。負荷分散、機能分担（要するに音のカテゴリーごとの識別・認識）を考慮して、高い識別・認識精度を実現するように取り組む。
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| Remarks |
上記ホームページで、研究室の主たる研究領域、研究テーマを記載し、研究実績として発表論文、新聞掲載、テレビ放映などを公開している。特に、研究テーマに関しては、進捗ごとのデモ動画をアップし、閲覧者の理解を高めることに配慮している。
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Research Products
(13 results)
