2022 Fiscal Year Research-status Report
Development of Scenario De-Embedding Method for Wireless Body Area Network
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18K04126
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
青柳 貴洋 東京工業大学, 工学院, 准教授 (10302944)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 無線ボディエリアネットワーク / 無線通信 / WBAN / 人体動作 / モーションキャプチャー / チャネルモデル / 電磁界シミュレーター / 医療情報通信技術 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は人体の体表での無線ノードでの通信を行うワイヤレスボディエリアネットワーク(Wireless Body Area Network, WBAN)システム設計に必要な、人体が動作している状況での電波伝搬チャネルモデルを作成する手法(ダイナミックチャネルモデリング)に関するものである。WBANでは様々な体格の人物が様々な動作を行う可能性があるため、できるだけ多くの状況に対応しているチャネルモデルが必要となる。この測定には大きな手間と時間がかかるため、本研究ではシミュレーションによりこのチャネルモデリングの実現を目指している。本年度は、前年度までに開発した、任意の姿勢付けが可能で、電磁界シミュレーションソフトウェアへの入力に利用可能な人体モデル生成プログラムを改良した。具体的には、ボーン座標とモデルの変換係数を見直し、より自然な動作の再現が可能となるようにした。また、人体の関節が大きく曲がった時などに、人体パーツ同士が交錯してしまう状況が問題となっていたが、これを、衝突検出と領域削除のアルゴリズムにより対策し、より多様な姿勢について問題のない人体モデルが生成されるように改善を行った。さらに、各種の人体の動作をモーションキャプチャした動作データの公開データベースからのデータを利用し、複数の人体動作(歩行、走行、ドリブル、キックなど)について人体動作モデルの生成を試みた結果、大きなエラーなく人体動作モデルの生成が可能となったことを確認した。今後はこのモデル生成法を利用して、多種多様なシナリオのディエンベッディング解析に応用していく予定である。
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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
シナリオを無線チャネルモデルから分離するために必要な手法検討のための、姿勢付けアルゴリズムがほぼ完成し、具体的なディエンベッディング手法の検討が可能となった。
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| Strategy for Future Research Activity |
開発した姿勢付けアルゴリズムを用いて、各種シナリオについて、シナリオディエンベッディングのための人体動作モデルの生成および電磁界シミュレーションを行う。
さらに、それらのデータをパラメータ化するための検討とモデル化を行い、WBANのためのシナリオディエンベッディング手法の研究をすすめていく。このため、モデル化に必要なシナリオとパラメータについての検討が必要となる。
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| Causes of Carryover |
国際会議の開催延期により、旅費について次年度使用額となった。本年度は研究をさらに進め、国際会議での発表を検討していく予定である。
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