2021 Fiscal Year Annual Research Report
Context Recognition of Humans and Objects by Distributed Zero-Energy IoT Devices
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19H05665
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| Research Institution | Kyoto Tachibana University |
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Principal Investigator |
東野 輝夫 京都橘大学, 工学部, 教授 (80173144)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
梅津 高朗 滋賀大学, データサイエンス学部, 准教授 (10346174)
荒川 豊 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (30424203)
安本 慶一 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40273396)
山口 弘純 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (80314409)
廣森 聡仁 大阪大学, 経営企画オフィス, 准教授 (90506544)
中村 嘉隆 京都橘大学, 工学部, 准教授 (40452528)
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| Project Period (FY) |
2019-06-26 – 2024-03-31
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| Keywords | IoT / 状況認識技術 / センシング / エナジーハーベスト / 無線通信 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本提案研究では、バックスキャッター通信技術と3Dプリンタを用いた電子回路設計技術を併用して、ヒトやモノの状況認識に適用可能な調停消費電力の受動型IoTセンシングデバイス（人感センサ、加速度センサ、温度計など）を開発し、(i)高齢者の見守り、(ii)スポーツ選手の活動把握、(iii)ヒトの移動軌跡把握、(iv)人間関係把握のためのソシオグラム構築、(v)風力・地盤変動把握、(vi)商業施設の空調管理、などに活用可能な状況認識技術を創出することを目指している。
本年度は昨年度に引き続き、ヒトやモノの状況認識のための幾つかのバックスキャッターデバイスを開発すると共に、バックスキャッターデバイスからの反射波の距離向上や雑音信号の除去などバックスキャッター通信の機能向上、ならびに、バックスキャッター通信で得られた情報を既存のIEEE 802.11互換フレームとして送受信可能なソフトウェア無線機（通常のWiFiとバックスキャッター通信を仲介する無線アクセスポイント（技適獲得））の機能向上を実施した。その結果、複数のバックスキャッターデバイスに対して、異なる周波数でデバイス固有の周波数シフトを発生させることで、複数のバックスキャッターデバイスが共存するような環境下での高精度なセンシングが行えるようになった。また、対象領域に複数のソフトウェア無線機を設置して、バックスキャッターデバイスからの反射波の方向を高精度に推定することで、当該バックスキャッターデバイスの位置や移動軌跡を高精度に推定するための技術を創出した。現在、精度向上を目指した改良を実施している。また、小型のソーラパネルでバックスキャッターデバイスの送受信電力を賄ったり、超小型のボタン電池で数年間運用可能なバックスキャッターデバイスを開発するなど、バックスキャッターデバイスの超低消費電力化に一定の目処をつけることができた。
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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
提案研究において、これまでにバックスキャッターデバイスの開発やソフトウェア無線機（バックスキャッター通信と一般のWi-Fi通信をサポートする基地局）の開発に注力し、人の移動、ドアの開閉、椅子への着座、温度の変化など、人やモノの状況把握のための様々なバックスキャッターデバイスを作成し、実際に人やモノの状況把握が行えることを確認している。開発したソフトウェア無線機では、IEEE802.11フレームのペイロードに最大5.4msの搬送波を埋め込むことで、バックスキャッターデバイスに搬送波を送信すると同時に、当該バックスキャッターデバイスから返信された情報を既存のIEEE 802.11互換フレームとしてWi-Fi網に送信可能な機能を実現し、国の技適も取得し、実際の生活空間でWi-Fi通信とバックスキャッター通信併用型のセンシングシステムが運用可能な状態になっている。
また、開発したソフトウェア無線機では、異なる２つのソフトウェア無線機のアンテナで同じバックスキャッターデバイスからの信号を受信することで位相差が取得可能になり、得られた両者の電波強度からどの方向からどの程度の強さの電波が送信されているかがリアルタイムに分かるようになり、当該バックスキャッターデバイスの位置を高精度に判定できるようになった
なお、コロナ禍で海外出張などが制限されているので、当初予定の旅費などの経費をソフトウェア無線機の開発・機能向上に振り替えることで、バックスキャッター通信の通信距離の延伸や雑音除去などの機能強化を実施することができた。また、作成したバックスキャッターデバイスの消費電力は20-30マイクロワット程度で、小型のソーラパネルなどで給電なしでの長期運用も可能であることや、超小型のボタン電池で数年間運用できることなどを確認している。
これらの成果より、概ね研究は順調に進捗していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、バックスキャッターデバイスに簡易なCPUを装着して超低消費電力でより高度なヒトやモノの状況認識を行えるようなセンシングの仕組みを構築することや、開発したソフトウェア無線機を用いた複数の人やモノの同時位置推定技術の創出、ならびに位置推定精度の向上、状況認識システムの設計開発支援環境の構築、複数のバックスキャッターデバイスとAI技術の連携によるヒト・モノの高度な状況認識技術の開発などを行っていきたいと考えている。
ヒトやモノの状況認識を行えるようなセンシングの仕組みの構築については、(i)高齢者の見守り、(ii)スポーツ選手の活動把握、(iii)ヒトの移動軌跡把握、(iv)人間関係把握のためのソシオグラム構築、(v)風力・地盤変動把握、(vi)商業施設の空調管理、などのいくつかについて、実際に活用可能な状況認識技術を創出していきたいと考えている。
開発したソフトウェア無線機を用いた複数の人やモノの同時位置推定技術の創出については、無線電波の電波伝搬の状況によって精度がかなり変わってくるので、屋内外の様々な環境においても誤差2-3メートルでの位置推定が可能になるように、ソフトウェア無線機の機能向上などを図っていきたいと考えている。
状況認識システムの設計開発支援環境の構築やAI技術の連携によるヒト・モノの高度な状況認識技術の開発については、実際に利用可能な対象を幾つか設定し、それらに対する開発支援環境の構築やAI技術の連携を図っていきたいと考えている。
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