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J-GLOBAL ID:201902222419522116   整理番号:19A1932044

歩容に頑健なPDRのための深層学習を用いた歩行速度推定手法

著者 (6件):
資料名:
巻: 2019  号: UBI-63  ページ: Vol.2019-UBI-63,No.3,1-7 (WEB ONLY)  発行年: 2019年08月19日 
JST資料番号: U0451A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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Inertial measurement unit(IMU)を搭載したスマートフォンの普及に伴い,慣性データから歩行者の相対位置を推定する手法であるPedestrian Dead Reckoning(PDR)の研究が盛んに行われている.しかし,多くのスマートフォンに搭載されている低コストなIMUで観測したデータにはノイズが含まれており推定結果に誤差をもたらす.さらに歩行者の歩容によって移動速度は大きく異なるため,様々な歩容に対して正しい速度を推定するアルゴリズムが必要となる.このようにPDRによる歩行者の相対位置推定,特に速度推定において多くの課題が存在する.そこで我々は低コストなIMUで観測したデータからでも様々な歩容に対して頑健に速度推定を行える深層学習ベースの手法を提案する.本稿では提案手法と既存の有限オートマトンベースの手法を用いて,2種類の歩容(歩行,足踏み)に対して速度推定を行い推定結果を評価する.結果,正解速度に対する推定速度の誤差は既存手法では17.55%,提案手法では6.26%となり,精度の向上が確認できた.(著者抄録)
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分類 (3件):
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パターン認識  ,  人工知能  ,  時間,速度,加速度,角速度の計測法・機器 
引用文献 (16件):
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タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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