経路アノテーションからの学習による無線LAN位置推定の簡易な構築(第15回情報論的学習理論ワークショップ)
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概要
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GPSの届かない屋内において,無線LANの電波強度による位置推定が注目されている.高精度な位置推定には,実地で電波強度を測定したキャリブレーションデータが必要であり,収集のコスト低減のための機械学習の研究が盛んである.本論文では,"経路アノテーション"という新たなキャリブレーションデータの作成方法とそのための学習手法を提案する.データ収集者は,電波強度を測定しながら移動し,ときどき止まって経路情報の記録をする.この方法の作業コストは本質的に,少ないキャリブレーションデータの収集と変わらない.一方提案する枠部見では,キャリブレーションデータには電波測定位置は明示的に記録しないかわりに経路上に制限されていることを利用し,対応する位置を推定しながら学習するものである.実際に収集したキャリブレーションデータを用いてその有効性を確かめた.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2012-10-31
著者
-
下坂 正倫
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
下坂 正倫
東京大学 大学院情報理工学系研究科
-
佐藤 知正
東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻
-
福井 類
東京大学
-
福井 類
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
川尻 亮真
東京大学大学院情報理工学系研究科
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