|
スマートフォンとHMD取付けセンサによる高精度屋内測位・姿勢推定についてはWi-Fi・地磁気を併用したフィンガープリンティングの屋内測位性能評価と、CNN（Convolutional Neural Network）を活用した画像マッチングによる屋内測位・姿勢推定性能評価を行った。
前者については環境中のWi-Fi情報と地磁気情報の信頼度を考慮して加重平均をとることで、従来のWi-Fi・地磁気フィンガープリンティング手法よりも測位可能範囲を広げつつ測位精度を同等に保つことに成功した。
後者については計画当初では画像特徴量による画像マッチングを用いていたが、CNNの実用性が向上している背景を考慮してCNNによる画像マッチングを大阪・梅田周辺地下街で実証実験した。結果としては6割程度の正解率となった。
|
