2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Maintenance-free Context Recognition by Passive Sensing
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19K11941
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
内山 彰 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (70555234)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 環境発電 / Wi-Fi CSI / 状況認識 / メンテナンスフリー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度は，バッテリレスタグによる状況認識およびWi-Fiチャネル状態情報を用いた状況認識手法の開発に取り組んだ。実環境でソフトウェア無線を用いた電波反射強度マップの測定を実施し、見守り応用を想定して人の姿勢認識モデルを構築した。さらに、Wi-Fiチャネル状態情報を利用した在室推定手法を開発し、姿勢認識モデルと組み合わせることで、生活サイクルのモニタリングや見守りへの適用可能性を確認した。また、Wi-Fiチャネル状態情報を用いた状況認識技術の性能向上を目的として、環境発電型タグを用いてWi-Fi CSIの観測を周波数的・空間的に増加させる手法を開発した。本手法では、環境発電型タグで既存送受信機間でのWi-Fi CSI観測パケットを反射し、別チャネルにシフトさせることによって、新たなWi-Fiデバイスを設置することなく、タグからの反射波をあたかも別のWi-Fiデバイスから別チャネルで送信されたWi-Fi CSIパケットであるかのように受信できる。Wi-Fi CSIによる状況認識は、一般的に観測が増えるほど性能向上が見込めるため、本手法によって状況認識の性能向上が期待される。これらの研究成果は国際会議などで発表を行った。
研究期間全体を通じて、本研究課題では、人の行動などの状況認識を低コストに実現するため、電力の供給が不要なバッテリレスタグや環境発電による継続動作が可能な超低消費電力タグを用いた受動型センシングによるメンテナンスフリーな状況認識技術の開発に取り組んだ。このため、検出範囲の長距離化や超低消費電力タグの設計開発を実現した。また、銅箔テープなどの導電性素材を用いたバッテリレスタグを設計し，その反射パターンを利用して深層学習を用いたタグ識別手法を開発した。これらの成果は国際会議や国際論文誌などで発表を行った。
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Research Products
(2 results)
