歩行者デッドレコニングによる屋内位置推定モデル更新手法の提案

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Wi-Fi 信号強度を用いた屋内位置推定技術は,すでに普及している Wi-Fi アクセスポイントを利用するため導入コストが抑えられ,また Wi-Fi の信号を受信することができる場所であればどこでも利用できるという点で需要が高まっている.しかし,一般的な屋内位置推定手法である Wi-Fi フィンガープリンティングは,周辺の環境の変化や Wi-Fi アクセスポイントの移動・消滅などにより推定精度が大幅に低下してしまうという問題がある.この問題に対応するためには位置座標ごとの電波の特徴を表す Wi-Fi フィンガープリントを手作業で収集し直す必要があるが,そのコストは膨大である.そこで本研究では,対象とする環境内を長時間過ごすユーザの携帯端末から得られたセンサデータを用いてその歩行移動軌跡を推定し,同時に Wi-Fi 信号強度を計測しておくことにより,Wi-Fi 信号強度とそれに対応する屋内位置座標を連続的に生成する.この情報を用いて屋内位置推定モデルを定期的に自動で更新することにより,環境の変化や Wi-Fi アクセスポイントの移動や消滅などによる位置推定精度の低下に対応する.評価実験では,提案手法によってモデルの更新を行うことにより,モデルの更新を行わない手法と比べて位置推定精度の向上が確認できた.また環境変化を意図的に加えた場合でも,位置推定精度の低下は抑えられており,安定した精度で位置推定を行うことができた.
2013-05-09

歩行者デッドレコニングによる屋内位置推定モデル更新手法の提案

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