@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00213021,
 author = {吉田, 拓人 and 浦野, 健太 and 青木, 俊介 and 米澤, 拓郎 and 河口, 信夫},
 book = {マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2021論文集},
 issue = {1},
 month = {Jun},
 note = {本稿では，スマートフォンを用いた PDR　(Pedestrian Dead Reckoning)　のための進行方向推定手法 について検討を行う．スマートフォンの頻繁な端末姿勢の変化に対応するため，進行方向推定手法にはセ ンサ姿勢の変化に対する頑健性が必須となる.そのため，加速度平面成分を用いてセンサ姿勢の変化によ らず進行方向を推定できる PCA (Principal Component Analysis) ベースの手法が注目されてきた．しかし，我々は加速度平面成分の空間情報のみでは，歩行者が取り得るあらゆる歩容パターンの認識は困難で あると考える．そこで我々は歩容に対する頑健性の向上を目的とし，加速度平面成分の時空間情報を用い て進行方向を推定する NN (Neural Network) ベースの手法を提案する．NN の学習と評価に用いるデー タはスマートフォンと測量機器の TOPCON GT1205 を用いて収集する．NN のアーキテクチャとして， CNN (Convolutional Neural Network) と BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) をベースとした 2 つを用意し，評価を行う．評価の結果，CNN が総合的に最も推定精度が高く，歩容に対する頑健性も高いことがわかった．},
 pages = {893--899},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {加速度の時空間情報を考慮した進行方向推定手法の検討},
 volume = {2021},
 year = {2021}
}