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本年度は，(1)縮退型自己駆動粒子におけるデッドロックの解消，屋内歩行者の位置測位のための(2)RNNを用いたUWB屋内位置推定の精度向上，(3)UWB屋内位置推定における複数歩行者による精度評価，(4)無症状と隔離状態を考慮した感染症数理モデルの提案，に取り組んだ．
(1)について，昨年度までに提案したパーソナルスペース急縮を考慮した自己駆動粒子において，シミュレーション途中で全ての粒子が一切動かなくなるデッドロックが発生することが問題となった．そのため，新たにポテンシャル法を導入し均衡点を不安定化させることでデッドロックを解消した．これにより，自己駆動粒子の流動係数を最大化させる室内レイアウトの設計が可能となった．
(2)では，屋内において歩行者実験をする際の位置を測位するために，UWBモジュールを用いた屋内位置推定システムの精度向上を試みた．昨年度まではLSTMにより精度向上を試みたが，LSTMにおける忘却率を減少させることで位置精度が改善することが分かったため，RNNを用いて更に精度が向上をすることを示した．また(3)では，(2)で提案したシステムでは歩行者1名を対象としていたため，2名以上の歩行者がいた場合に位置推定精度のどのような影響があるかを評価した．
(4)ではCOVID-19の感染状況を再現するために，無症状と隔離状態を考慮した感染症数理モデルを提案した．無症状と隔離状態を考慮することでCOVID-19の感染状況を再現可能であることが分かった．特に，無症状を考慮することが感染状況再現に対して寄与率が非常に高いことが分かった．
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