2020 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

Research Project

Project/Area Number	18K11272
Research Institution	Tohoku Institute of Technology
Principal Investigator	工藤栄亮東北工業大学, 工学部, 教授 (80344696)
Project Period (FY)	2018-04-01 – 2023-03-31
Keywords	位置推定 / マルチセンシング情報 / IoT / ZigBEE
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マルチセンシング情報の拡張を実施した． ①位置推定アルゴリズムの高精度化:我々はこれまでに1次元エリアでは，機械学習による位置推定も行ったが，2次元のエリアでは最小誤差法(MMSE)法による位置推定しか行っていなかった．本研究期間では， 2次元エリアにおける機械学習を用いる位置推定アルゴリズムを提案し，屋内実験により，教師データの学習順序にかかわらず，良好な位置推定を行うことができることを示した. ②マルチセンシング情報の拡張:我々はこれまでに温度，湿度，照度，気圧および１台のアクセスポイント(AP)からの受信電力を用いて位置推定を行ってきた．本研究期間では，温度，湿度，照度，気圧に複数のAPからの受信電力も用いて， MMSE法による屋内位置推定を行った．具体的には，本学建物内の広い廊下において温度,湿度,照度と2台のAPからの受信電力を用いてMMSE法による屋内位置推定を行った．さらに，本学建物内の高度が異なるエリア（4~6階）において，気圧，温度，湿度および各階のAPからの受信電力を用いてMMSE法による屋内位置推定を行った．その結果，複数のAPからの受信電力を用いる方がいずれの場合も1台のみの場合に比べて高精度な位置推定を行うことができることを示した.
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，機械学習を用いる位置推定アルゴリズムを２次元エリアに拡張でき，予定どおりの進捗が得られた．マルチセンシング情報の拡張については，複数のAPからの受信電力も用いる位置推定を行うことができ，予定どおりの進捗が得られた．位置推定エリアの拡張については，コロナ禍の影響により，大教室や体育館等様々なエリアでの実験を行うことができず，予定した進捗は得られなかった．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．
Strategy for Future Research Activity	今後も，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:昨年度は機械学習を用いる位置推定アルゴリズムを2次元エリアに拡張したが，今年度は機械学習を用いる位置推定アルゴリズム法を，高度が異なるエリアに拡張するとともに，より高精度化できるアルゴリズムについても検討する．また，これまでは，取得したデータをもとに，オフラインで後から位置推定を行っていたが，実際にはリアルタイムで位置推定を行う必要がある．そこで，アルゴリズムの高速化についても検討する． ②マルチセンシング情報の拡張: 昨年度は，2~3台のAPからの受信電力も用いる位置推定法について検討したが，より広いエリアでは，より多くのAPからの信号を受信しうる．そこで，今年度は多くのAPからの受信電力も用いる位置推定法について検討する． ③位置推定エリアの拡張:これまでは，本学建物の4～6階，小教室や廊下を中心に位置推定を行ってきた．今年度は，より広いエリア（1～6階），大教室や体育館等様々なエリアにおける位置推定法について検討する．
Causes of Carryover	コロナ禍の影響により，国際会議，国内会議等が開催中止あるいはオンライン開催となり旅費を支出できなかったため，次年度使用が発生した．今後は実験物品を優先して購入する.