@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00202515,
 author = {西村, 天晴 and 高山, 敏典 and 柳澤, 政生 and 戸川, 望},
 book = {マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2019論文集},
 month = {Jun},
 note = {近年の地図アプリケーションの普及により，歩行者や自動車を対象としたナビゲーションが身近な機能となっている．しかし，こうしたナビゲーションは屋外のみを対象とする場合が多く，屋内で使用する際には制限がある．特に，大型ショッピングモールや主要駅などの通路が複雑に入り組み，混雑が多い屋内施設では道迷いが生じやすいため，近年，屋内用の測位技術が注目を浴びている．既存の屋内用の測位技術に Wi-Fi やBluetooth などの屋内インフラを利用する測位手法があるが，精度やインフラ整備のコストの点から実用性に欠ける．一方で，外部インフラを必要としない PDR (Pedestrian Dead Reckoning) はスマートフォン等の端末のみで完結するうえ，短期的な測位精度が高く，連続的かつリアルタイムに測位ができる点から研究が盛んに行われている．しかし，PDR は自身で誤差を補正できず，誤差が蓄積し，長期的な測位に向かない点に課題がある．本稿では，動的に歩幅を更新して歩幅の誤差を低減し，さらにマップマッチングを適用して補正をする PDR 手法を提案する．動的に歩幅を更新することで，歩行者の歩幅の個人差や周囲の状況による歩幅の変化に依存しにくい測位を実現する．加えて，マップマッチングによって位置と進行方向を補正することで，長期間の測位でも高い精度での測位を実現する．実験の結果，提案手法では，通常歩行や大股歩行などの歩幅の変化や長期的な測位に対応したうえで，正しい現在地を測位し，測位誤差は 1m 未満となった．},
 pages = {1663--1669},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {動的な歩幅更新をベースとするマップマッチングによるPDR手法},
 volume = {2019},
 year = {2019}
}