2023 Fiscal Year Research-status Report
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22K12016
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| Research Institution | Sophia University |
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Principal Investigator |
小川 将克 上智大学, 理工学部, 教授 (90624411)
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2022-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | Wi-Fi / CSI / 位置推定 / RSSI / 歩行者数推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度は，主にLiDARとチャネル状態情報（CSI: Channel State Information）の連携について検討した．
2022年度は，データセットを作成するときに，既存の人検出アルゴリズムを用いて，RGB-Dカメラ画像から検出された人の位置を用いたために，人検出アルゴリズム自体の推定精度に依存した．2023年度では，LiDARを用いることで，データセットの位置精度を高めた．Wi-Fi CSIとLiDARによる位置を利用して，3つの検討を実施した．(a) CSI受信機数と通行間隔の推定精度に関する検討では，CSI受信機が多いほど人の場所を示すデータ量が多く，また通行間隔が狭いほど通行路に関するデータ量が多くなるために，CSI受信機数が多く通行間隔が狭いほど高精度に位置を推定できることを明らかにした．(b) LiDARの出力は極座標系であり，極座標系から直交座標系が得られるため，極座標系と直交座標系を利用できる．極座標系では角度誤差が位置に与える影響が大きいため，直交座標系を用いた方が位置の誤差が小さいことを明らかにした．(c) 通行者の位置の変化は歩行者速度に依存するため，歩行速度が正規分布に従うと仮定することができる．正規分布からの外れ値となるCSIによる推定座標の異常値を除去し，カルマンフィルタを適用させることで，位置の精度を向上できることを明らかにした．
さらに，Wi-Fi HaLowのRSSI特性と通行者数の関係についての研究を実施した．大学キャンパスは，授業時間と休憩時間で通行者数が大きく異なるため，RSSI特性が大きく変化する．通行者数とRSSIによるデータセットを用いて回帰分析モデルにより評価を行った結果，通行者数が少ないときのみ推定誤差が小さかったが，授業時間と休憩時間における推定通行者数の差は明確に表れることを確認した．
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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
LiDARによる位置を用いることで，カメラによる人検知アルゴリズムの位置を用いるよりも，正解データとなる位置の精度が向上したため，CSIを用いた位置の推定精度が向上した．さらに，位置座標として，極座標系は角度誤差が推定精度に及ぼす影響が大きく，直交座標系の推定精度が高いことが明らかになった．これにより，LiDARの出力である極座標系から直交座標系に変換した位置をデータセットとして採用すべきことが明確になった．さらに，外れ値除去やカルマンフィルタを適用させることで位置推定精度が向上することを確認できたためである．
また，大学キャンパスにおける授業時間と休憩時間における通行者数推定に関する基礎検討を実施できたためである．
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| Strategy for Future Research Activity |
歩行者の位置推定については，外れ値を補正する方法を検討し精度の向上を試みる．
アンテナの常時設置など，測定に関する不安定な要素を除外する．
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| Causes of Carryover |
通行者数に関する研究について検討しており，環境構築の検討に時間を費やしたために次年度使用額が生じた．次年度は，環境構築費用や外部発表費用などに支出する予定である．
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