高精度フィンガープリンティング測位のための屋内センサビッグデータ解析システム

2018 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 16K00147
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 情報ネットワーク
• 研究機関: 奈良先端科学技術大学院大学
• 研究代表者: 新井 イスマイル 奈良先端科学技術大学院大学, 総合情報基盤センター, 准教授 (60512572)
• 研究期間 (年度): 2016-04-01 – 2019-03-31
• キーワード: ユビキタスコンピューティング / 屋内測位

研究成果の概要

地磁気フィンガープリンティングの誤差要因としてセンサーデータマップと現在値の乖離が大きいことを確認し、そのタイミングの検出手法を見出したことが主な研究成果である。調査した中で最も地磁気の変化が顕著だった地下鉄車両の発車・停車に着目し、それらを検出する手法として3軸地磁気・加速度データをSVMで機械学習することで0.9599のF値を得た。

自由記述の分野

ユビキタスコンピューティング

研究成果の学術的意義や社会的意義

フィンガープリンティングの精度向上はセンサデータマップにおいては鮮度の維持が重要とされてきたが、状況に応じた複数のセンサデータマップの準備が有効である可能性を見出した。たとえ、センサデータマップが1つしか無い時でも変化点を検出することで、状況に応じてフィンガープリンティングの性能が信用できるかどうかを判断できるため、測位システムの精度向上に寄与する。