2015 Fiscal Year Annual Research Report
都市交通におけるユーザ参加型コンテキストセンシング
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26700006
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
内山 彰 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (70555234)
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2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | モバイルセンシング / 参加型センシング / 都市交通 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
我々の都市生活において快適な移動を実現するためには、電車や地下鉄のような公共交通機関での移動をよりスムーズで快適にすることが重要である。本研究ではユーザ参加型のコンテキストセンシングを適用することで、より快適な都市交通の実現を目指している。
今年度はこれまで取り組んできた鉄道車両からさらに範囲を拡大し、プラットフォームにおける混雑情報付きのナビゲーションサービスを支援するため、デジタル地図の自動ラベリング手法を考案した。駅構内において改札を通過したり、エスカレーターやエレベーターを利用するなど特有の行動をとった際に、スマートフォンによってこれらの行動を検知し、自律航法で得られた推定位置とともにサーバーに集約することで、駅構内における様々な設備とその場所を推定する。行動の検知には、スマートフォンの様々なセンサ（加速度、ジャイロ、音、気圧、磁気）データを用いてそれらの行動を判別可能であることを実験から明らかにし、行動ごとに検知のための方法を設計した。また、様々な既存手法を組み合わせることで、実際の環境で起こり得る多様な行動を検知できるようにした。
設計した手法を実際の駅構内において収集したデータにより評価したところ、異なる設備に対して偽陽性率9.7%、偽陰性率7.4%を実現でき、消費電力はGPSと比較して非常に小さいことが明らかになった。本方式により、駅構内の設備の設置場所が自動的に把握できるようになり、混雑状況などを考慮した高度なナビゲーションサービスの実現に役立つことが期待される。
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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
プラットフォームなど駅構内での混雑状況を推定するため、鉄道車両内の混雑推定で得た知見を生かし、スマートフォン同士の電波強度分布を調査した。その結果、駅構内での混雑状況把握には、ユーザがどこにいて、どんな行動をとっているのかを把握することが重要であることが分かり、駅構内でのデジタル地図の自動ラベリング手法を考案するに至った。これにより、ユーザがいる場所と、どんな行動をとっているかの推定が可能となり、ユーザコンテキストに応じた混雑状況の推定が実現できると考えている。したがって、おおむね順調に進展していると判断する。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでに得られた駅構内での個々のユーザコンテキストに関する知見と、考案した個々のユーザコンテキスト推定方式を組み合わせ、駅構内での混雑状況などのさらに高レベルなコンテキスト推定方式の考案に取り組む。また、WiFi基地局などのインフラ設備を利用したコンテキスト推定方式も検討を進め、参加型センシングによりユーザから提供されたコンテキスト情報と、インフラ設備から得られる局所的なコンテキスト情報を組み合わせることにより、対象範囲のカバー率向上およびコンテキスト推定精度の向上を目指す。
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| Causes of Carryover |
今年度は多数のスマートフォンやWiFi基地局など、多様なデバイスを組み合わせた方式を検討していたが、少数のデバイスでコンテキスト推定の基礎となる方式の設計に注力したため、主として物品費に残額が生じた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
これまでに設計したユーザ参加型のコンテキスト推定方式に加え、WiFi基地局など設置型デバイスの併用や、デバイス数が増加した場合の精度の検討ならびに集約のための物品購入に利用する予定である。
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