| 研究課題/領域番号 |
19K11941
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | Wi-Fi CSI / バッテリレスセンシング / 状況認識 / 環境発電 / メンテナンスフリー / Wi-Fi / Compressed CSI / CSI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，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む．受動型センシングでは，人の存在や動き，モノの移動などの状況変化によって生じるWi-Fi電波の変化を受信機で観測することで状況を認識する．このため，アンテナ設計をあらかじめ調整することで，タグごとの周波数特性に差異を作り出すといった工夫により，複数のタグによって同時に生じた電波の変化を分離することを試みる．実環境におけるデータ収集を行い，機械学習を用いることでバッテリレスタグによる状況認識の実現可能性を明らかにする．
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| 研究成果の概要 |
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.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.さらに，Wi-Fi CSIを用いた屋内人数推定手法や，超低消費電力なタグを用いたCSIによる状況認識手法を開発した.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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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Wi-Fi CSIを用いた状況認識技術は導入コストの低い手法として注目を集め，活発に研究が行われてきた.一方，これまでにWi-Fi CSIを用いた見守りや在室検知などいくつかのサービスが登場しているが，普及には至っていない.この原因として，対象が複数存在する場合にそれらの区別がつかない，明確な電波の変化が現れにくいため認識可能な行動が限られる，という課題が存在する.本研究成果は，これらの課題解決に資するものであり，Wi-Fi CSIを用いた状況認識技術の普及につながるいくつかのアプローチを確立できたと考えている.
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