| 研究課題/領域番号 |
16K00144
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| 研究機関 | 愛知工業大学 |
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研究代表者 |
梶 克彦 愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (40466412)
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| 研究分担者 |
水野 忠則 愛知工業大学, 情報科学部, 教授 (80252162)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 屋内位置推定 / 建物構造生成 / スマートフォン / センサ |
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| 研究実績の概要 |
本研究では複数の人の歩行センシングデータを用いた歩行空間ネットワーク構造生成手法の確立が目的であり，以下の4つのテーマを設けて研究を推進している．（I）建物らしさの概念の体系化，（II）高精度歩行軌跡推定手法の確立，（III）歩行軌跡の統合によるネットワーク構造推定手法の確立，（IV）歩行センシングデータ収集のための参加型センシング基盤の構築．
本年度は特に（II），（III）を中心に研究を推進した．(II)では，複数の同一経路歩行軌跡を平均化して歩行軌跡の精度を向上させる手法について，昨年度の研究成果を改善した．その結果，従来の誤差を約半分に抑えることに成功した．また，少ないセンサでの屋内位置推定を実現する要素技術として，角速度・磁気・気圧センサを単独で用いたステップ認識手法を提案した．一般的にはステップ認識には加速度センサが適しているが，このような代替センサを用いたステップ認識によって，屋内位置推定に必要なトータルのセンサ種類を削減し，デバイス小型化や省電力化を期待できる．(III)については，昨年度提案した異なる経路を歩行する複数の歩行軌跡同士から，共通する部分を発見する手法について精査し，Wi-Fiや磁気の時系列変化といった新たな特徴量を模索し，精度評価を行った．また，機械学習アルゴリズムの一つであるSVMにおいて，サポートベクトルからの距離を推定信頼度とみなし，信頼性の高い結果のみを利用することで高精度な共通部分推定を達成した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
これまでの成果によって，(I),(II)と(IV)の一部については概ね研究目標が達成されている．
技術的に最も困難な課題は（III）歩行軌跡の統合によるネットワーク構造推定手法の確立の部分であり，現在も継続的に検討中である．
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| 今後の研究の推進方策 |
前述の通り，技術的に最も困難な課題は（III）歩行軌跡の統合によるネットワーク構造推定手法の確立の部分である．
複数の歩行軌跡のうち共通する部分を発見するアルゴリズムについては概ね実現できており，
次は共通部分に基づいて複数の歩行軌跡を統合するアルゴリズムについて検討する．
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