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Shimosaka Research Group pursuing MIUBIQ (machine intelligence in UbiComp Research)

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News 情報処理学会UBI研究会70回研究発表会(2021/6/10)にて屋内密集度モニタアプリのための逐次BLEビーコン位置最適化について発表しました

情報処理学会UBI研究会70回研究発表会(2021/6/10)にて屋内密集度モニタアプリのための逐次BLEビーコン位置最適化について発表しました

2021/06/15 | News発表 | 444 views |

2021年6月10日に情報処理学会UBI研究会70回研究発表会がオンラインにて開催されました.
開催プログラムはこちらからご覧いただけます.

我々は本研究会にて,以下の論文を発表しました.

Incremental BLE beacon placement optimization for crowd density monitoring applications

現在コロナウイルスの蔓延により,屋内での人の密集度に関するトラッキングが重要になっています.
その方法として,BLEビーコンを用いたセンシングは,東京大学Mochaアプリなどで開始されるなど,有力な方法の一つとして使用されています.
一方,これらのBLEビーコンを用いたアプリにおいて,
環境へのビーコンの配置位置・個数はシステムの精度とコストを左右する重要な要因であります.

今まで,電波伝搬のシミュレーションに基づいたビーコン配置が提案されてきましたが,
これらの手法は,家具や壁等で大きく変化する電波をすべて考慮することは難しく,
対象環境の特性を反映することは困難でした.

一方,(我々に限らず多くの多くの研究で)環境中のデータを用いて実環境も考慮する手法として,
予め大量のセンサをばら撒き,その中から有用なセンサのみを残すといった手法も提案されてきました.
これは大量のビーコンをばらまくための初期コストや,
環境中中の電波収集のコストについては考慮されてきませんでした.

 

この研究では,実環境を考慮しながら,ビーコン配置コストとデータ収集コストを
抑えることが可能な逐次BLEビーコン位置最適化を提案します.

提案手法は,1)データの信頼度が低い位置でのデータ収集と電波マップ構築,
2)電波が検知される範囲が最大となる位置へのビーコンの配置,
3)ビーコン配置後の電波マップの更新,
からなり,1)で構築された実環境を反映した電波マップを参照しながら,
2)と3)を繰り返すことで,最適なビーコン配置を実現します.

大学の施設内にてビーコンを配置し収集したデータセットを用いて,本提案手法の有用性を検証しました.

この研究は東京大学川原先生のグループ,ヤフー株式会社との取り組みにより得られた成果です.

発表情報(詳細プログラム)
———-
セッション: 15:30-17:10 セッション4: 位置推定,都市
論文タイトル: Incremental BLE beacon placement optimization for crowd density monitoring applications
著者: Yang Zhen, Masato Sugasaki (Tokyo Institute of Technology),
Yoshihiro Kawahara (The University of Tokyo), Kota Tsubouchi (Yahoo Japan Corporation),
Masamichi Shimosaka (Tokyo Institute of Technology)
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