安定歩行区間に基づく歩行軌跡推定手法

梶克彦; 河口信夫; 河口信夫

文献

J-GLOBAL ID：201502208638314850 整理番号：15A0592314

安定歩行区間に基づく歩行軌跡推定手法

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資料名：
巻： 2014 号： UBI-44 ページ： VOL.2014-UBI-44,NO.19 (WEB ONLY) 発行年： 2014年10月07日
JST資料番号： U0451A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

複数の歩行センシングデータを用いて建物構造を生成するためには,歩行センシングデータから歩行軌跡を正確に推定できなければならない。本稿では,右左折や蛇行を伴わない歩行が一定時間以上安定してセンシングできている区間を安定歩行区間と定義し,それに基づいて歩行軌跡を推定する手法を提案する。一般的に人は合理的に行動するため,安定歩行時には直線的な軌跡をたどると考えられる。また屋内の通路の多くは直線的である。よって,混雑した通路や複雑な形状の建物の歩行を除けば,移動の大半は直線的な歩行とみなせる。安定歩行区間の検出には角速度を用いる。検出された安定歩行区間を直線的な歩行とみなし,角速度に乗っているオフセット値を求め,ドリフトを除去する。また,多くの通路の曲がり角の角度が90度であるという建物知識を導入し,安定歩行区間同士が平行または垂直になるように歩行軌跡を修正する。さらに,安定歩行区間が一定以上の割合となる歩行センシングデータを,高精度の歩行軌跡推定が期待できる信頼性の高いデータみなす。屋内歩行センシングコーパスHASC-IPSCを用いて提案手法の評価実験を行い,歩行軌跡の推定手法と信頼性の高い歩行センシングデータの発見手法の双方で有効性を確認した。信頼性の高いデータに限定すれば,歩行軌跡末端における進行方向の誤差平均は約7度となり,90度以上の大きな誤差になる割合は約1%となった。(著者抄録)

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パターン認識 , 計測機器一般

引用文献 (14件)：

Kamisaka, D., Muramatsu, S., Iwamoto, T., Yokoyama, H. Design and Implementation of Pedestrian Dead Reckoning System on a Mobile Phone. IEICE transactions on information and systems, Vol. 94, No. 6, pp.1137-1146, 2011.
Kourogi, M., Sakata, N., Okuma, T., Kurata, T. Indoor/Outdoor Pedestrian Navigation with an Embedded GPS/RFID/Self-Contained Sensor System. In The 16th International Conference on Advances in Artificial Reality and Tele-Existence, pp.1310-1321, 2006.
坂涼司,梶克彦,河口信夫.磁気とWiFi電波強度を含んだマップ情報に歩行者デッドレコニングを併用した屋内位置推定手法.信学技報,vol.113,no.399,ASN2013-122,pp.23-28,2014.
Gao, R., Zhao, M., Ye, T., et al. Jigsaw: Indoor Floor Plan Reconstruction via Mobile Crowdsensing . In The 20th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom 2014), pp. 249-260, 2014.
Jiang, Y., Yun, X., Pan, X., et al. Hallway based Automatic Indoor Floorplan Construction using Room Fingerprints. In The 2013 ACM International Joint Con- ference on Pervasive and Ubiquitous Computing (Ubi-Comp 2013), pp. 315-324, 2013.

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