Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2020-09-22 |
タイトル |
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タイトル |
Wi-Fi RTTを用いたデバイスフリー複数人屋内測位 |
言語 |
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言語 |
jpn |
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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東京工業大学 |
著者所属 |
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Yahoo! JAPAN研究所 |
著者所属 |
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立命館大学 |
著者所属 |
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東京工業大学 |
著者名 |
須ヶ﨑, 聖人
坪内, 孝太
西尾, 信彦
下坂, 正倫
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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 |
屋内における位置情報は,ユビキタスコンピューティングの基盤技術として着目されており,その中でも Wi-Fi 信号を用いた屋内位置の推定手法は実用性が高い技術として議論されている.Wi-Fi を用いた屋内測位技術として,近年 IEEE 802.11mc 規格として規定されたRound trip time (RTT) は,一般の端末でも容易に使用可能となったため,実用性の観点から大きく着目されて始めた技術である.現在,RTT により計測される端末と AP と基地局間の高精度な距離測量を用いた端末位置の屋内測位の議論が数多く行われ,高精度測位の実現を目指している.一方,現在,社会では COVID-19 の影響により,濃厚接触者やクラスタ,混雑の検知の観点で,部屋レベルの複数人の屋内位置の推定技術の需要が大きく高まっている.この問題設定の特徴として,測位対象者が端末を持っているとは限らず,端末保持者に対する測位では対象者全体の測位が不可能という問題がある.本研究では Wi-Fi RTT の新たな応用手法として,RTT 情報を用いたデバイスフリー複数人屋内測位を提案する.この手法は,対象環境に基地局と端末を複数設置しセンサとして使用することで,対象環境における人の密度推定を実現し,対象環境内の複数人の人の位置をデバイスを持たずとも検知する技術である.提案手法の特筆すべき点として,一人が環境中にいるデータのみの学習で,複数人の測位モデルの構築が可能な点が挙げられる.2020 年 3 月に取得した,35 平米の室内に 9 個の基地局および 6 個の端末を設置した環境における 1 から 3 名を対象とした実験により,提案手法が一人が環境に存在するデータのみの学習で,複数人の屋内位置及び人数を高精度に推定できることを示す. |
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 2020-UBI-67,
号 31,
p. 1-8,
発行日 2020-09-22
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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 |