Tuesday, 2022/07/05

  • 東京工業大学
  • 情報理工学院
  • 情報工学系
  • Switch Language
    • ja日本語
    • enEnglish (英語)

下坂研究室

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

  • ホーム
    • メンバー
    • 所在地
  • ニュース
  • プロジェクト
  • 発表論文
  • 受賞
  • アーカイブ
    • コード
    • データセット
Navigation
プロジェクト Wi-Fi RTTを用いたデバイスフリー複数人屋内測位

Wi-Fi RTTを用いたデバイスフリー複数人屋内測位

2021/02/22 | プロジェクト | 779 views |

現在,屋内に存在する人々位置情報をを漏れなく把握することが,三密や,接触者のトラッキングの観点から重要になりました.

この技術の実現のために,今まで研究されてきているデバイス自体の測位でなく,デバイスを保持せずとも測位が可能な技術の需要が高まっています.今まで,動画や熱画像といったデータを用いた屋内位置の同定が今まで行われていますが,これらは位置情報以外のプライバシー情報が多く含まれるなどの問題が残り,設置が難しい環境が存在します.

そこで,現在プライバシーを考慮したデバイスフリー測位として,Wi-Fiを用いた屋内測位手法が多く研究されています.これはWi-Fiの信号特性を観察しても他の個人情報を類推することができないため,プライバシーの問題を解決したと言えます.しかし,現状Channel state informationと呼ばれるWi-Fi信号の周波数や位相,位相差といった,特殊な情報を用いる方法がほとんどであり,特殊な機材を必要とするため,実用が難しいのが現状です.

本研究では,新たなデバイスフリー屋内測位手法として,Wi-Fiの通信時間のプロトコルであるRTTを用いたデバイスフリー複数人屋内測位手法を提案しました.
RTTとは,Wi-Fi信号の通信時間を用いて距離測量を行うプロトコルであり,IEEE 802.11mcに企画化されている,かつ,時間情報なので特殊な機材を必要としない特徴を持っており,近年デバイスの屋内測位で注目され始めた技術です.提案する技術はWi-Fi RTTプロトコルの新たな応用であり,今まで端末の測位のみに着目されていたRTTの可能性を広げるものとなっています.さらに,この手法は,一人が環境に存在するデータのみの収集で,複数人のデバイスフリー測位が可能となる特徴を持ち,使用するプロトコルと合わせて実用性の高い手法となっています. 実験結果より,提案手法が複数人の位置情報をデバイスなしで推定可能であること,一人が環境に存在するデータのみの収集で複数人の予測が可能であることを確認することができました.

Publications

須ヶ﨑 聖人, 坪内 孝太, 西尾 信彦, 下坂 正倫.
Wi-Fi RTTを用いたデバイスフリー複数人屋内測位
情報処理学会研究報告 第67回UBI合同研究発表会, オンライン開催, 9 2020.

  • tweet

Comments are disabled for this post

Social Networks

  • twitter
  • rss

Recent News

  • 頑健かつ効率的な連続状態空間最大エントロピーIRLについてIV2022にて発表しました 2022/06/09
  • ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2022(6/1~4)にて細密なデータを用いた速度分布予測について発表しました 2022/06/06
  • 情報処理学会UBI研究会74回研究発表会(2022/6/6,7)にてUWBの測定距離と直接波の減衰度を利用したデバイスフリー複数人屋内測位ついて発表します 2022/06/02
  • 情報処理学会UBI研究会73回研究発表会で発表した論文がUBIヤングリサーチャー賞を受賞しました 2022/04/18
  • 地域特性理解促進のための画像・検索クエリ・GISデータに基づくデジタルマップアプリケーション 2022/03/18
  • 情報処理学会UBI研究会73回研究発表会(2022/3/7,8)にて画像・検索クエリ・GISデータを活用した都市特性を解析するアプリケーションついて発表しました 2022/03/09
  • 第22回計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会で発表した論文が優秀講演賞を受賞しました 2022/03/09
  • 特徴量探索とパラメタ最適化に基づくコンパクトな運転行動モデリングを第22回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(2021/12/15~17)にて発表しました 2021/12/15
  • 屋内測位のためのベイズ最適化に基づく歩行距離を考慮した効率的なデータ収集位置推薦をIPIN2021にて発表します 2021/11/29
  • ACM SIGSPATIAL 2021にて2本の論文の発表を行います 2021/11/01

Search

Copyright 2015 · Shimosaka Research Group at TITECH