2018 Fiscal Year Research-status Report
マルチセンシング情報を用いる屋内位置推定法に関する研究
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18K11272
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| Research Institution | Tohoku Institute of Technology |
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Principal Investigator |
工藤 栄亮 東北工業大学, 工学部, 教授 (80344696)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 位置推定 / マルチセンシング情報 / ZigBEE / IoT |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，屋内において，受信電力ばかりでなく，温度，湿度，照度等のマルチセンシング情報を用いる位置推定法を確立することを目的としている．本研究期間では，①位置推定アルゴリズムの高精度化，②位置推定エリアの拡張を実施した．
①位置推定アルゴリズムの高精度化:我々はこれまでに最小誤差(MMSE)屋内位置推定法を用い，受信電力だけを用いる場合よりも，マルチセンシング情報を用いればより高精度な位置推定が行えることを示した．ところで，近年，推定アルゴリズムとして機械学習が注目されている．本研究期間では，機械学習の一つであるバックプロパゲーション(BP)法を用いる屋内位置推定アルゴリズムについて検討した． 具体的には，本学建物の廊下で実験を行い，マルチセンシング情報を取得し，位置推定を行った．まず，BP法における重要なパラメータである，中間層のセル数，誤差の上限値，学習係数の最適化を行った．さらに従来検討していたMMSE法との比較を行った．その結果，移動するセンサに対して位置推定を行うと，BP法はMMSE法に比べ一致確率は約3%高く，誤差の標準偏差は約3.5m小さい結果が得られた．
②位置推定エリアの拡張:我々はこれまでに 1次元のエリアにおける位置推定を行ってきた．本研究期間では， 2次元のエリアに拡張した．具体的には，本学建物の教室内でMMSE法による位置推定を行い，推定された位置と実際の位置との一致確率，位置推定誤差の標準偏差を求めた．その結果，受信電力のみを用いて位置推定を行うよりもマルチセンシング情報も用いて位置推定を行う方がより高精度な位置推定を行うことができることを示した．さらに，センサ数をパラメータとして，最適なセンサ数が存在することを示した．
以上の成果を学会発表し，電子情報通信学会東北支部より優秀発表賞を受賞した．
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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
位置推定アルゴリズムの高精度化については，新たに機械学習を用いる方法について検討し，良好な特性を得ることができ，予定以上の進捗が得られていると考える．
一方マルチセンシング情報の拡張は，所望する磁気センサを見つけることができず，予定した進捗が得られなかった．
また，位置推定エリアの拡張については，これまでの１次元エリアから２次元のエリアに位置推定エリアを予定通り拡張できた．
以上，全体的に判断するとおおむね順調な進捗が得られていると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，①位置推定アルゴリズムの高精度化，②マルチセンシング情報の拡張，③位置推定エリアの拡張を目指して研究を行う．
①位置推定アルゴリズムの高精度化:温度，湿度，照度は時間変動する．そこで，マルチセンシング情報から得られる位置とマルチセンシング情報を対応付けるデータベースも，その時間変動に合わせて更新しなければならない．時間変動特性も考慮して高精度な位置推定を行う方法を提案し，その有効性を実験によって検証する．
②マルチセンシング情報の拡張: 3次元のエリアで位置推定を行う場合は，高度によって気圧が異なることも考えられる，そこで，気圧センサも搭載したセンサ端末も作製し，その有効性を検証する．
③位置推定エリアの拡張:昨年度は，本学建物の教室内において，位置推定を行った．今後は，体育館等様々な2次元エリアにおける位置推定法について検討する．さらに，高度も考慮し，3次元のエリアに位置推定エリアを拡張する．
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| Causes of Carryover |
本実験に使用しうる磁気センサが市販されていなかったため，次年度以降も継続して代替物品を探さざるを得なかったため，次年度使用額が発生した．
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