| 研究課題/領域番号 |
18K11546
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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62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
菅谷 至寛 東北大学, 工学研究科, 准教授 (80323062)
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| 研究分担者 |
大町 真一郎 東北大学, 工学研究科, 教授 (30250856)
宮崎 智 東北大学, 工学研究科, 助教 (10755101)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 歩行者ナビゲーション / 位置推定 / ユビキタスコンピューティング / computer vision |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，人間が利用するために提供されている案内表示等を利用して歩行者ナビゲーションを実現するための技術を確立し，実用化レベルまで高めることを目指した．
従来手法では利用できるフロアマップに大きな制約があったが，深層学習の導入により様々なタイプのマップに対応できるようになった．また，マップ中の既知のオブジェクトを利用して初期パラメータを決定する手法を提案し，ユーザーの手動による初期位置の指定を省略できる可能性を示した．さらに，天吊り案内板による位置推定の検討を行った．
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| 自由記述の分野 |
ユビキタスコンピューティング
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により，事前準備を必要としない歩行者ナビゲーションフレームワークの適用範囲を大幅に拡大することができた．従来はカラーで通路が単色で描かれたマップのみを想定していたが，様々なマップに対応できるようになった．また，一部のマップではユーザータップによる初期位置の指定を省略することが可能になった．ナビゲーションを必要とするユーザーは現在位置がわからない場合もあるため，これはユーザビリティの向上に大きく寄与すると考えられる．
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