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講演抄録/キーワード
講演名 2018-12-25 17:00
災害時を想定した屋内PDRにおける回転ベクトルセンサを利用したユーザの移動状態検出
西坂柾紀森野博章芝浦工大MoNA2018-55
抄録 (和) 地震などによる大規模災害後,建物内の要救助者を迅速に救助することは重要となる.このような状況において,建物内における避難者の避難経路をスマートフォンに記憶し,救助隊に提供できれば要救助者の救助活動の支援に役立つと考えられる.屋内で通信インフラに頼らない位置推定手法として盛んに研究されているPDR(Personal Dead Reckoning)は加速度センサ,ジャイロセンサ,気圧センサを用いて歩行,曲がり(方向転換),階段昇降などの状態を検出するが,曲がり動作についてはジャイロセンサを用いる場合,ユーザが移動中にポケットの中などで端末姿勢が大きく変化する状況では正しく検知ができないことが問題となる.そこで本稿はジャイロセンサに加えて回転ベクトルセンサを用いることで,スマートフォンをズボンの前ポケットの中などで保持した状態でもユーザの曲がりの動作を正確に推定するとともに,歩行,階段の昇り,降りの状態推定を従来より高い精度で行う.結果,ユーザの移動状態は89%以上の精度が得られた. 
(英) It is important to quickly rescue the requisite rescuers in the building after a large-scale disaster such as an earthquake. Under such circumstances, if evacuation routes of evacuees in buildings can be recorded in the evacuees’ smartphones and provided to the rescue team, it will be helpful in the rescuer's rescue activities. For this purpose, PDR(Personal Dead Reckoning) would be useful, performing localization without relying on communication systems by using the smartphone’s acceleration sensor, gyrosensor, air pressure sensor and so on. When focusing on detecting turn actions in PDR, existing studies use gyrosensor , which is known to correctly detect turn actions only when the terminal attitude does not largely change. The detection accuracy degrades when the terminal attitude largely changes during movements, when the smartphones are put in the front pocket of the trousers for example. To solve this problem, in this paper, a rotation vector sensor is newly introduced to be used with a gyrosensor for correctly estimating the turn action as well as distinguishing the moving state of the user at each time even in the case where the smartphone is held in a pocket of the trousers. As a result of performance evaluation, it was shown that the accuracy of movement of the user was more than 89% .
キーワード (和) スマートフォン / 自律航法 / 回転ベクトルセンサ / 移動状態推定 / / / /  
(英) SmartPhone / Pedestrian Dead Reckoning / Rotation vector sensor / Moving state estimation / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 378, MoNA2018-55, pp. 95-99, 2018年12月.
資料番号 MoNA2018-55 
発行日 2018-12-18 (MoNA) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード MoNA2018-55

研究会情報
研究会 MoNA  
開催期間 2018-12-25 - 2018-12-25 
開催地(和) 芝浦工大豊洲キャンパス 
開催地(英)  
テーマ(和) 一般 
テーマ(英) General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MoNA 
会議コード 2018-12-MoNA 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 災害時を想定した屋内PDRにおける回転ベクトルセンサを利用したユーザの移動状態検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Detection of user's movement state using rotation vector sensor in indoor PDR for disaster relief 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) スマートフォン / SmartPhone  
キーワード(2)(和/英) 自律航法 / Pedestrian Dead Reckoning  
キーワード(3)(和/英) 回転ベクトルセンサ / Rotation vector sensor  
キーワード(4)(和/英) 移動状態推定 / Moving state estimation  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 西坂 柾紀 / Masaki Nishizaka / ニシザカ マサキ
第1著者 所属(和/英) 芝浦工業大学 (略称: 芝浦工大)
Shibaura Institute of Technology (略称: SIT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 森野 博章 / Hiroaki Morino / モリノ ヒロアキ
第2著者 所属(和/英) 芝浦工業大学 (略称: 芝浦工大)
Shibaura Institute of Technology (略称: SIT)
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講演者
発表日時 2018-12-25 17:00:00 
発表時間 20 
申込先研究会 MoNA 
資料番号 IEICE-MoNA2018-55 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.378 
ページ範囲 pp.95-99 
ページ数 IEICE-5 
発行日 IEICE-MoNA-2018-12-18 


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