| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2019-08-19 |
| タイトル |
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タイトル |
歩容に頑健なPDRのための深層学習を用いた歩行速度推定手法 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
認識 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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名古屋大学 |
| 著者所属 |
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名古屋大学 |
| 著者所属 |
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名古屋大学 |
| 著者所属 |
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愛知工業大学 |
| 著者所属 |
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名古屋大学 |
| 著者所属 |
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名古屋大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Aichi Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya University |
| 著者名 |
吉田, 拓人
野崎, 惇登
廣井, 慧
梶, 克彦
米澤, 拓郎
河口, 信夫
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Inertial measurement unit （IMU） を搭載したスマートフォンの普及に伴い，慣性データから歩行者の相対位置を推定する手法である Pedestrian Dead Reckoning （PDR） の研究が盛んに行われている．しかし，多くのスマートフォンに搭載されている低コストな IMU で観測したデータにはノイズが含まれており推定結果に誤差をもたらす．さらに歩行者の歩容によって移動速度は大きく異なるため，様々な歩容に対して正しい速度を推定するアルゴリズムが必要となる．このように PDR による歩行者の相対位置推定，特に速度推定において多くの課題が存在する．そこで我々は低コストな IMU で観測したデータからでも様々な歩容に対して頑健に速度推定を行える深層学習ベースの手法を提案する．本稿では提案手法と既存の有限オートマトンベースの手法を用いて，2 種類の歩容 （歩行，足踏み） に対して速度推定を行い推定結果を評価する．結果，正解速度に対する推定速度の誤差は既存手法では 17.55%，提案手法では 6.26% となり，精度の向上が確認できた． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11838947 |
| 書誌情報 |
研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI）
巻 2019-UBI-63,
号 3,
p. 1-7,
発行日 2019-08-19
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8698 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-UBI19063003.pdf (1.5 MB)
