2018 Fiscal Year Research-status Report
Indoor Monitoring System using Living Plants as Sensor Agents
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17K00783
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
南保 英孝 金沢大学, 電子情報通信学系, 准教授 (30322118)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 植物生体電位 / 室内モニタリング / センサネットワーク / 植物センサ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、室内に配置した観葉植物の生体電位が、室内の居住者の動きや位置によって影響を受けることを利用し、植物生体電位を用いて室内のどこに居住者がいるかを推定することを目的としている。1つの植物ではカバーできる範囲が狭いため、植物の生体電位を小型のPCで測定・分析することで、各植物を1つのセンサとして用い、複数の植物センサで得られた情報を統合的に処理することで、位置の推定を試みる。平成30年度には、平成29年度に作成した測定回路を組み込んだワンボードPCで収集したデータを深層学習手法によって学習・解析し、室内環境の温度・湿度の推定精度の向上を図った。この成果は国内学会で報告した。
また、位置推定アルゴリズムでは機械学習を利用するが、これまで通常のデスクトップPCで行っていた学習手法をワンボードPCに適用するのは処理速度の面で少々困難であることがわかった。そこで平成30年度には、遺伝的アルゴリズムと粒子群最適化手法を用いたアルゴリズムによる位置推定アルゴリズムを提案した。推定精度は十分ではないが、大まかな位置の同定に利用できる可能性がある。この成果は学術論文として公開した。また、SARIMAモデルと呼ばれる時系列データの分析手法を適用した推定アルゴリズムを提案した。こちらも単体で用いるには精度が不十分ではあるが、大まかな推定に利用できる可能性を見いだした。この成果は国会会議で報告した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
ワンボードPCによる処理速度の問題があり、学習手法や分析手法に改善の必要が生じた。いくつかのアルゴリズムを適用したが、単体で十分な精度が得られる手法は得られていないため、複数のアルゴリズムをうまく利用するか、ハードウェア面での工夫が必要となっており、検討課題となっている。
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| Strategy for Future Research Activity |
進捗状況でも述べたように、処理速度の問題が生じているが、リアルタイム処理ではなくバッチ処理での位置推定アルゴリズムの構築を目指すことで、目的を達成することを試みる。
同時に学習・分析アルゴリズムの改良、または、ハードウェアによる速度向上を行うことで、最終的な位置推定手法の構築を目指す。
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