2023 Fiscal Year Annual Research Report
デフォルメされたマップでのユーザー指向な屋内ナビゲーションの実現
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21K12135
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| Research Institution | Ryukoku University |
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Principal Investigator |
菅谷 至寛 龍谷大学, 先端理工学部, 教授 (80323062)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮崎 智 東北大学, 工学研究科, 助教 (10755101)
大町 真一郎 東北大学, 工学研究科, 教授 (30250856) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 歩行者ナビゲーション / 位置推定 / computer vision |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究代表者らはこれまで，掲示されたフロアマップとスマートフォンだけで屋内ナビを実現できる「ユーザー指向」な手法の研究開発を継続して行ってきているが，商業施設などに掲示されているフロアマップには局所的な歪みが大きいマップも存在する．本研究課題はそのような歪んだフロアマップにも対応できる方法の研究開発を目的としている．
歪みのあるマップでの推定精度を改善するために，マップマッチングに用いる粒子フィルタの処理の改良を行った．交差点のマップ上での位置と方向転換ステップの推定位置を利用して縮尺を求めて保存しておき，粒子の縮尺の候補として利用する．また，位置と縮尺の両方が正しい粒子が存在する確率は非常に低いが，各々は正しい場合が少なくないという観察に基づき，方向転換時に粒子のパラメータをシャッフルする手法を提案した．これらにより，限定的ではあるが，歪みの大きいマップでの位置推定精度を向上させることができた．
また，従来手法でもマップの小さなデフォルメに対応するために通路方向を利用していたが，広場領域において粒子の進みすぎ・進まなすぎが発生していた．この問題に対処するために，粒子の方位を補正する新しい手法を提案した．
さらに，Bluetooth Low Energy(BLE)によるすれちがい通信を用いたcollaborativeな位置補正方法について研究を行った．ユーザがすれ違った際に現在の推定位置を交換し，その情報をもとにそれぞれの位置を修正する．これにより，位置推定精度をベースライン手法から14.2%改善することに成功した．
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