屋内位置推定プロジェクト (Positioning)

 屋外のようにGPSを利用できない屋内において,スマホ保持者の位置を推定する研究プロジェクトです.環境に設置されたWi-Fi/BLEビーコンといった電波や残留磁気を用いたり,スマホに搭載されているセンサから相対的な移動を推定したり,その併用によって位置を求めます.屋内歩行センシングデータを収集・統合して建物構造を生成するという研究も行っています.

研究内容


建物構造情報はナビゲーションに代表される位置情報サービスの実現に必要ですが、屋内では必ずしも存在するとは限りません。研究室では、建物内の歩行センシングデータの複 数ユーザからの収集と,推定された3次元歩行軌跡の統合による,歩行空間ネットワーク構 造の自動生成を最終目的としています.


大量の屋内PDR歩行軌跡を用いた歩行軌跡の高精度化

 高精度な建物構造情報を生成するためには,1つ1つの屋内歩行軌跡が高精度に推定される必要がある.そのため,複数の同一経路歩行軌跡を用いて以下のアプローチにより屋内 歩行軌跡の高精度化を行う.
アプローチ1:センシングデータの安定性に基づいた信頼性の高い歩行軌跡の選択
アプローチ2:歩幅の傾向を調査して歩行距離の修正
アプローチ3:同一経路歩行軌跡を用いて各経路ごとに軌跡を平均化
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,提案手法により歩 行軌跡の精度向上が確認できた.修正前の推定歩行軌跡の誤差蓄積速度は0.1111[m/s],提 案手法を適用した3 次元推定歩行軌跡の誤差蓄積速度は0.0622[m/s] となった.


屋内歩行軌跡統合のための共通部分推定

高精度な建物構造情報を生成するためには,1つ1つの屋内歩行軌跡が高精度に推定される必要がある.そのため,複数の同一経路歩行軌跡を用いて屋内歩行軌跡の高精度化を行う.


角速度・磁気・気圧センサを単独で用いたステップ認識に関する研究

 歩行時の歩数を推定する手法としては加速度センサを用いたものが主流である.
本研究では人間の歩行時に発生する腰の回転やズボンのポケット内部の気圧変化を利用した, 角速度センサ, 磁気センサ, および気圧センサを単独で用いた歩数推定手法を提案する.
本研究の応用例として, 角速度センサまたは磁気センサを単独で用いた2次元PDRや, 気圧センサを単独で用いた活動量計などが挙げられる.屋内位置推定の一般的な手法である歩行者自立航法(PDR)では,歩行時の歩数と進行方向を推定する必要がある. 歩数の推定には加速度センサが, 進行方向の推定には角速度センサや磁気センサが用いられるのが主流である. 角速度や磁気センサを用いて歩数を推定できれば, 角速度センサや磁気センサを単独で用いたPDRが実現でき,端末の省電力化が期待できる. また磁気センサに関しては建造物の残留磁気から屋内位置を推定する技術である磁気Fingerprintを併用することで, 磁気センサを単独で用いた高精度なPDRの実現も期待される. 同じ歩数を歩行したとしても, 水平面を歩行した場合と坂道や階段を上った場合とでは消費するカロリーに違いが出る. 歩行時の高度変化の推定には気圧センサが用いられるのが主流である. 気圧センサを用いて歩数を推定できれば,歩行時の高度の変化と歩数を同時に推定できるため, 気圧センサを単独で用いた活動量計の実現が期待できる.


横歩きや後退を含む歩行のための加速度と角速度の平面成分を併用した進行方向推定に関する研究

 一般的な歩行者自律航法(PDR)では,進行方向に対して正対していることを前提としており,角速度から進行方向を求めているため横歩きや後退などの角速度の変化しない行動の推定が困難である.そこで本研究では,PDRを利用し加速度平面成分を用いて1歩ごとに進行方向推定を行う.歩行時の加速度平面成分は進行方向に対して加速と減速を繰り返しているという特徴がある.そこで進行方向推定には,人の歩行時の加速度平面成分に着目した.そして歩行時にデバイス座標系と世界座標系を一致させるため角速度を併用し姿勢推定を行う.今後,屋内で直進,横歩き,後退を含めたルートを歩いた加速度と角速度のデータを使用して評価実験を行う.


グループ内貢献心とグループ間競争心を刺激するヘルスケア促進システム

ゲーム性を持たせた提示で好奇心を刺激し運動させる手法で,スマートフォンを用いて運動量の測定収集を行い,データを整理し情報提示を行う.個人や複数グループ間の活動量の可視化システムを構築し,グループ同士やグループ内で運動量の競争,モチベーション向上を目指す.