屋内における移動前後の位置指紋と相対位置に基づいて構成された非線形回帰モデルを利用した位置推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2016-11-30
• タイトル: 屋内における移動前後の位置指紋と相対位置に基づいて構成された非線形回帰モデルを利用した位置推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Indoor Positioning based on Non-linear Regression Model with Location Fingerprints and Relative Position Offset before and after Move
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: MBLセッション2
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 千葉大学大学院融合科学研究科
• 著者所属: 千葉大学大学院融合科学研究科
• 著者所属: 千葉大学大学院融合科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Advanced Integration Science, Chiba University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Advanced Integration Science, Chiba University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Advanced Integration Science, Chiba University
• 著者名: 高山, 智史; 梅澤, 猛; 大澤, 範高
• 著者名(英): Tomofumi, Takayama; Takeshi, Umezawa; Noritaka, Osawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 人の屋内位置推定の手法として，短時間デッドレコニングから得た人の移動による位置の相対変位と，相対変位の前後の複数観測地点で得た電波強度による位置指紋の 2 つのデータを特徴量とした手法を提案してきた．しかし，これまでの評価では既知の地点の位置指紋情報をもとに，判別分析を用いて位置を推定したため，既知の地点以外の推定は行えなかった．そこで，機械学習によって非線形回帰モデルを構築し，それから位置推定を行うことで，未知の地点に対しても推定が可能な手法を評価した．提案手法の評価として，11m × 5m の室内に設置した Bluetooth ビーコン 6 個の電波強度を 28 地点で測定し，取得した位置指紋データに基づいてシミュレーション評価を行うことで，提案手法によって推定した位置の誤差および正答率を求めた．非線形モデルを用いた提案手法によって，単独の位置指紋による推定と比べて，推定誤差は SVM （サポートベクターマシン） で 2.51m から 2.34m に減少し，RF （ランダムフォレスト） では 3.91m から 0.80m に減少した．また許容誤差を 0.5m とした際の正答率は，SVM で 6.62 % から 13.5 % に増加し，RF では 0.74 % から 66.6 % に増加した．
• 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: AA11515904
• 書誌情報: 研究報告高度交通システムとスマートコミュニティ（ITS）; 巻 2016-ITS-67, 号 21, p. 1-8, 発行日 2016-11-30
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8965
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会