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  1. 研究報告
  2. 高度交通システムとスマートコミュニティ(ITS)
  3. 2022
  4. 2022-ITS-089

電波強度に基づく再学習型位置推定システムの実証実験

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218074
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218074
e06cea6d-a5c5-4738-bb33-ab998ebefac1
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-ITS22089026.pdf IPSJ-ITS22089026.pdf (1.8 MB)
Copyright (c) 2022 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
ITS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-05-19
タイトル
タイトル 電波強度に基づく再学習型位置推定システムの実証実験
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 測位・測距
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
株式会社日立製作所研究開発グループ
著者所属
株式会社日立製作所研究開発グループ
著者所属
株式会社日立製作所研究開発グループ
著者所属
株式会社日立製作所研究開発グループ
著者所属(英)
en
Hitachi, Ltd., Research & Development Group
著者所属(英)
en
Hitachi, Ltd., Research & Development Group
著者所属(英)
en
Hitachi, Ltd., Research & Development Group
著者所属(英)
en
Hitachi, Ltd., Research & Development Group
著者名 山本, 正明

× 山本, 正明

山本, 正明

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中川, 弘充

× 中川, 弘充

中川, 弘充

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松本, 茂紀

× 松本, 茂紀

松本, 茂紀

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栗山, 裕之

× 栗山, 裕之

栗山, 裕之

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著者名(英) Masaaki, Yamamoto

× Masaaki, Yamamoto

en Masaaki, Yamamoto

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Hiromitsu, Nakagawa

× Hiromitsu, Nakagawa

en Hiromitsu, Nakagawa

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Shigenori, Matsumoto

× Shigenori, Matsumoto

en Shigenori, Matsumoto

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Hiroyuki, Kuriyama

× Hiroyuki, Kuriyama

en Hiroyuki, Kuriyama

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,COVID-19 (新型コロナウィルス感染症) の感染拡大に伴い,感染拡大防止と業務継続の両立に向けてオフィスワーカーの勤務場所が多様化した.そこで,在宅勤務であるかどうか,出社勤務であればどの座席を利用したかを位置推定する技術に注目が集まっている.これらの状況を鑑みて,スマートフォンを活用した機械学習での位置推定システムを検討している.しかし,機械学習に基づく位置推定システムは,スマートフォンの機種と保持状態に起因して位置推定を誤るという問題がある.そこで,スマートフォンの機種と保持状態に合わせて位置推定モデルを更新する再学習型位置推定システムを構築し,従業員 187 名を対象とした約 3 カ月間の実証実験を実施した.そして,再学習型位置推定システムは,スマートフォンの機種と保持状態に起因した位置推定誤差を 4.45m から 2.16m まで低減可能であることを明らかにした.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Covid-19 is continuing to spread around the world. Office workers therefore work in several sites to balance work and prevetation of its. A positioning system for estimating worker’s positions is attracting considerable attention. Given this background, we propose a machine-learning based positioning system. In this system, a positioning model is generated from the training data measured by smartphones. The model estimates a worker’s position from the test data. When the training data and the test data were measured by using different types of smartphones, a positioning error increased. In addition, a different holding state of smartphone increased the error, too. To reduce the error, we developed a positioning system to update the training data according to the holding states and the types of smartphones. We conducted an experiment for three month with 187 employees to evaluate RMSE (Root Mean Square Error) of the positioning system. When using different holding states and the type of smartphone, RMSE of the system was reduced to 2.16m from 4.45m.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
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 2022-ITS-89, 号 26, p. 1-4, 発行日 2022-05-19
ISSN
収録物識別子タイプ 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
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Ver.1 2025-01-19 15:17:00.646177
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