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J-GLOBAL ID：202202215346605408   整理番号：22A1009542

フィンガープリント法による学習点削減を考慮した屋内位置推定手法

An Indoor Location Estimation Method with Learning Point Reduction by Fingerprint

著者 (2件)： 今井雅人 (山形大 大学院理工学研究科) ,  小山明夫 (山形大 大学院理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 327(IT2021 28-82)  ページ： 173-178 (WEB ONLY)  発行年： 2022年01月13日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  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)

抄録/ポイント： GPSを利用した位置情報サービスが現在多くの場所で展開されている.例えば,車のナビゲーションやスマートフォンのアプリケーションによる歩行者のナビゲーション,近隣のお店の情報などの提供である.今後さらにこれらの位置情報サービスが普及していけば,屋内外を問わないサービスの提供が増えるといえる.そこで低コストで実装できるBLEビーコンを用いた屋内位置推定手法の研究・開発が盛んに行われている.しかし,現在屋内での高精度な位置推定の実現のためには,事前学習コストの増加などにより運用コストが高くなってしまうといった問題点があり,実用性があまり高いとはいえない.本稿では,学習データ取得コストを抑えた高精度な位置推定手法を提案する.提案手法は,BLEビーコンを用いて類似環境内の一部範囲で収集した学習データをカルマンフィルタと線形補間法を用いて補正及び補間を行い,それを用いて位置推定を行う.また,汎用性の面を考え異なった環境での検証も試み,提案手法の有効性を示す.(著者抄録)

シソーラス用語： *位置測定 ,  *ビーコン ,  無線伝送 ,  データ ,  機械学習 ,  データ収集 ,  内挿法 ,  屋内試験 ,  Kalmanフィルタ ,  *屋内環境 ,  電界強度 ,  測定精度
準シソーラス用語： *BLEビーコン ,  Finger Print ,  *屋内位置推定 ,  学習データ ,  推定精度 ,  線形補間

分類 (1件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

引用文献 (9件)：

• 総務省,”令和3年版 情報通信白書 情報通信機器の保有状況“: https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r03/pdf/n4200000.pdf
• 国土交通省 国土政策局 国土情報課: https://www.gsi.go.jp/common/000198667.pdf
• 国土交通省 国土情報課 “屋内地図/屋内測位環境構築ガイドライン(案)”: https://www.mlit.go.jp/common/001317136.pdf
• 内閣府 高齢化の状況: https://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w2020/html/gaiyou/s1_1.html
• 濱田航一,沼尾雅之,”Wi-Fi電波強度を利用した機械学習による屋内位置推定における環境変化への適応手法”,情報処理学会研究報告, Vol.2017-DPS169,No.3,2017.

タイトルに関連する用語 (4件)： フィンガープリント法 ,  学習 ,  屋内位置推定 ,  手法