2022 Fiscal Year Final Research Report
Generation of usable indoor electronic maps using AI and development of positioning system
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20K14854
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
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| Research Institution | Setsunan University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 屋内地図 / 点群データ / SLAM / 屋内位置測位 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we developed three methods for indoor map generation using an inexpensive LiDAR scanner, indoor map generation with barrier information, and indoor positioning using point cloud data. Through demonstration experiments, we have shown that the indoor map generation and indoor positioning are feasible. In the future, we plan to conduct experiments in the presence of moving objects, implement real-time processing, and accelerate the positioning process.
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| Free Research Field |
Civil Engineering Informatics
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の成果は，国土交通省が推進する3D都市モデルの整備，活用及びオープンデータ化の施策の推進及び高度化に寄与する．特に，実証実験により，安価なモバイル端末でバリア情報を保持した屋内地図の生成が可能なことを示した点に意義がある．今後は，深層学習による点群データの地物抽出技術を活用し，屋内空間を地物ごとにラベリングすることで，ボクセル自体にスロープであることや勾配の情報を付与することを目指す．さらに，より広範囲で移動体が含まれる環境下においても，良好な精度で屋内空間を生成可能な技術に洗練する予定である．
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