<?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>
<OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd">
  <responseDate>2026-05-19T13:54:23Z</responseDate>
  <request verb="GetRecord" metadataPrefix="oai_dc" identifier="oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00184198">https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai</request>
  <GetRecord>
    <record>
      <header>
        <identifier>oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00184198</identifier>
        <datestamp>2025-01-20T03:22:24Z</datestamp>
        <setSpec>1164:3980:9068:9260</setSpec>
      </header>
      <metadata>
        <oai_dc:dc xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
          <dc:title>屋内環境における高精度な測位手法の検討</dc:title>
          <dc:title>Study of High Accuracy Indoor Positioning System</dc:title>
          <dc:creator>石丸, 智也</dc:creator>
          <dc:creator>宮村, 紅葉</dc:creator>
          <dc:creator>富樫, 宏謙</dc:creator>
          <dc:creator>古川, 浩</dc:creator>
          <dc:creator>Tomoya, Ishimaru</dc:creator>
          <dc:creator>Koyo, Miyamura</dc:creator>
          <dc:creator>Hiroaki, Togashi</dc:creator>
          <dc:creator>Hiroshi, Furukawa</dc:creator>
          <dc:subject>WiPセッション3</dc:subject>
          <dc:description>屋内環境における測位は，測位エリアに多数設置された発信機を利用して行うことが一般的である．端末側測位は，端末が発信機からの信号などを利用して自身の位置を推定する手法で，端末に搭載されたセンサを用いて測位精度の向上を支援できる．端末に内蔵されたセンサを活用した歩行者自律航法 （PDR ： Pedestrian Dead Reckoning） が検討されているが，PDR は時間とともに誤差が蓄積するという課題がある．発表者はこれまで端末側測位に注目し，BLE （Bluetooth Low Energy） 発信機による測位と PDR を組み合わせた測位手法を検討してきた．PDR の蓄積誤差低減のため，測位エリアの地図情報から推定位置や方位を修正するマップマッチングに注目し，従来手法の改善を検討している．具体的には，ロバスト性の高い推定手法であるパーティクルフィルタにマップマッチング処理を適用することにより，パーティクルフィルタのみの場合と比較して平均の測位精度が 22.5% 向上した．</dc:description>
          <dc:description>Indoor positioning is generally performed by using transmitters installed in a positioning area, in order to estimate mobile device's absolute position. The device side positioning is a method in which a device estimates its own position using signals from the transmitter. The sensors equipped on the device can assist in improving positioning accuracy. We focused on the device-side positioning and proposes a positioning method combining PDR (Pedestrian Dead Reckoning) and positioning method using BLE (Bluetooth Low Energy) transmitter. However, PDR utilizes sensors equipped on a device, and is suffering from a problem such that estimation error of PDR accumulates according to the elapsed time. In order to overcome this problem we focused on the map matching to correct the estimated position and direction from the map information of the positioning area. We also introduced particle filter which is a highly robust estimation framework into our positioning method, in order to improve the conventional method utilizes map matching. By combining map matching and particle filter, our method has improved the average positioning accuracy by 22.5%.</dc:description>
          <dc:description>technical report</dc:description>
          <dc:publisher>情報処理学会</dc:publisher>
          <dc:date>2017-11-08</dc:date>
          <dc:format>application/pdf</dc:format>
          <dc:identifier>研究報告高度交通システムとスマートコミュニティ（ITS）</dc:identifier>
          <dc:identifier>13</dc:identifier>
          <dc:identifier>2017-ITS-71</dc:identifier>
          <dc:identifier>1</dc:identifier>
          <dc:identifier>5</dc:identifier>
          <dc:identifier>2188-8965</dc:identifier>
          <dc:identifier>AA11515904</dc:identifier>
          <dc:identifier>https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/184198/files/IPSJ-ITS17071013.pdf</dc:identifier>
          <dc:language>jpn</dc:language>
        </oai_dc:dc>
      </metadata>
    </record>
  </GetRecord>
</OAI-PMH>
