トラッキングスキャナとモーションセンサを用いた高精度屋内位置推定手法の提案

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2016-01-15
• タイトル: トラッキングスキャナとモーションセンサを用いた高精度屋内位置推定手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Indoor Localization Utilizing Tracking Scanners and Motion Sensors
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [一般論文（推薦論文）] 屋内位置推定，レーザレンジスキャナ，歩行者デッドレコニング
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学サイバーメディアセンター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Cybermedia Center, Osaka University
• 著者名: 高藤, 巧; 藤田, 和久; 樋口, 雄大; 廣森, 聡仁; 山口, 弘純; 東野, 輝夫; 下條, 真司
• 著者名(英): Takumi, Takafuji; Kazuhisa, Fujita; Takamasa, Higuchi; Akihito, Hiromori; Hirozumi, Yamaguchi; Teruo, Higashino; Shinji, Shimojo
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，レーザ測域スキャナ（LRS）によるトラッキングと，スマートフォン等のモバイル端末による歩行者デッドレコニング（PDR）を用いて，歩行者の位置を高精度に推定する手法を提案する．LRSを用いて対象領域内の歩行者群をトラッキングし，匿名の歩行者軌跡群を得るとともに，各歩行者の保持するモバイル端末に搭載されているモーションセンサの計測情報をもとに，その歩行者の移動距離と移動方向の変化量（PDR情報）を推定する．PDR情報とLRSから得られる歩行者軌跡との整合性をもとに対応する軌跡を特定し，LRSから得られた高精度な位置情報を端末保持者にフィードバックする．LRSおよびAndroidスマートフォンを用いた実機実験の結果，LRSから得られる歩行者軌跡群の中から，端末保持者に対応する移動軌跡を高い正解率で特定できることが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper presents a new method for accurate indoor mobile phone positioning using infrastructure-based tracking sensors and pedestrian dead reckoning (PDR) on mobile phones. Each mobile phone continuously obtains readings from accelerometers and gyro sensors to detect moving distance and change in direction, while the phone user is accurately tracked anonymously by the tracking sensors. Such PDR information, which forms a partial, relative trajectory in each time window, is sent to the infrastructure, and our system finds the best-matched one in the set of anonymous (but accurate) tracking results with absolute coordinates. Then the matched trajectory is given to the identified mobile phone user so that he/she can utilize it as his/her accurate trajectory on the phone. Through experiments using real tracking sensors and Android smartphones, we confirmed that the proposed method can identify the trajectories of each mobile phone user from a set of tracking-sensor-based trajectories in almost all the cases.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 57, 号 1, p. 353-365, 発行日 2016-01-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764