安定センシング区間検出に基づく3次元歩行軌跡推定手法

梶克彦; 河口信夫; 河口信夫

文献

J-GLOBAL ID：201602206119699872 整理番号：16A0242700

安定センシング区間検出に基づく3次元歩行軌跡推定手法

An Estimation Method of 3D Pedestrian Trajectory Based on Stability of Sensing Signal

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資料名：
巻： 57 号： 1 ページ： 12-24 (WEB ONLY) 発行年： 2016年01月15日
JST資料番号： U0452A ISSN： 1882-7764 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

本稿では歩行センシングデータから高精度に3次元歩行軌跡を推定する手法を提案する。使用するセンサは加速度・角速度・気圧の3種類であり,詳細な建物構造情報を必要としない。装着型センサを用いた行動推定において,センサ信号の変化が少ない状態が継続している区間の検出は,センサ信号が短時間に大きく変化する区間を直接検出するよりも高い精度を期待できる。本稿ではこのような区間を安定センシング区間と定義し,そのコンセプトの適用例として,角速度センサを用いた安定歩行区間検出に基づく進行方向推定と,気圧センサを用いた安定フロア区間検出に基づくフロア間移動推定を行う。さらにそれら推定情報を統合して3次元歩行軌跡を求める。屋内歩行センシングコーパスHASC-IPSCを用いた評価実験の結果,進行方向推定,フロア間移動推定ともに,大きな変化量を直接推定する手法よりも高い精度を達成できた。最終的な3次元歩行軌跡推定の誤差蓄積速度は,10秒間の移動の間に1mの誤差が蓄積する程度であることが確認された。(著者抄録)

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図形・画像処理一般 , その他の情報処理 , 制御機器一般

引用文献 (21件)：

Kamisaka, D., Muramatsu, S., Iwamoto, T. and Yokoyama, H.: Design and Implementation of Pedestrian Dead Reckoning System on a Mobile Phone, IEICE Trans. Information and Systems, Vol.94, No.6, pp.1137- 1146 (2011).
Kourogi, M., Sakata, N., Okuma, T. and Kurata, T.: Indoor/Outdoor Pedestrian Navigation with an Embedded GPS/RFID/Self-Contained Sensor System, The 16th International Conference on Advances in Artificial Reality and Tele-Existence, pp.1310-1321 (2006).
Ban, R., Kaji, K., Hiroi, K. and Kawaguchi, K.: Indoor Positioning Method Integrating Pedestrian Dead Reckoning with Magnetic Field and WiFi Fingerprints, Proc. 8th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Networking (ICMU2015 ), pp.169- 174 (2015).
Gao, R., Zhao, M., Ye, T., et al.: Jigsaw: Indoor Floor Plan Reconstruction via Mobile Crowdsensing, 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, The 2013 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp 2013), pp.315-324 (2013).

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