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講演抄録/キーワード
講演名 2021-07-29 13:30
[依頼講演]Wi-Fi RTTを用いた機械学習による屋内位置推定手法の検討
林 遼平中川裕人泉 貴志パナソニック システムネットワークス開発研)・阿部伸也山内弘貴パナソニックAP2021-38
抄録 (和) 無線通信を利用した位置推定手法として、無線LANやBLEの受信電界強度(RSSI) を利用した位置推定があるが、測距精度が低いという課題がある。RSSIを用いるより高精度な測位手法としてWi-Fi Round Trip Time(Wi-Fi RTT)を利用した手法もあるが、見通し外やマルチパスの環境では十分な精度が得られない課題がある。本稿では、Wi-Fi RTTを機械学習の学習データとして用い、位置推定の精度を評価した。実験ではSLAMを搭載したメガローバーをオフィス内で走行させ、自己位置と6機のアクセスポイントからのRTTを取得した。実験の結果、6点測位の平均3mの誤差に対し、機械学習を用いた場合は平均1m以下の精度で推定できることを示した。 
(英) As a position estimation method using wireless LAN and Bluetooth, there is a method using Received Signal Strength Indicator (RSSI), but this method is a low positioning accuracy. Another method using Wi-Fi RTT (Round Trip Time) is capable of highly accurate positioning compared to RSSI based one, but the accuracy deteriorates in a multipath environment or NLOS environment. In this paper, we evaluate the positioning performance by machine learning using Wi-Fi RTT. In the experiment, we obtain the self-position and RTT from 6 APs by driving a megarover equipped with SLAM in the office. As a result, we show that the positioning can be performed with an accuracy of 1m or less by using machine learning.
キーワード (和) Wi-Fi RTT / 屋内位置推定 / 機械学習 / 深層学習 / / / /  
(英) Wi-FI RTT / Indoor positioning / Machine learning / Deep learning / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 126, AP2021-38, pp. 81-85, 2021年7月.
資料番号 AP2021-38 
発行日 2021-07-21 (AP) 
ISSN 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 AP2021-38

研究会情報
研究会 AP SANE SAT  
開催期間 2021-07-28 - 2021-07-30 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) リモートセンシング,衛星通信,電波伝搬,一般 
テーマ(英) Remote sensing, Sattelite Communication, Radio propagation, Antennas and Propagation 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 AP 
会議コード 2021-07-AP-SANE-SAT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Wi-Fi RTTを用いた機械学習による屋内位置推定手法の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study on Wi-Fi RTT Indoor Positioning Method By Using Machine Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Wi-Fi RTT / Wi-FI RTT  
キーワード(2)(和/英) 屋内位置推定 / Indoor positioning  
キーワード(3)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(4)(和/英) 深層学習 / Deep learning  
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) 林 遼平 / Ryohei Hayashi / ハヤシ リョウヘイ
第1著者 所属(和/英) パナソニックシステムネットワークス開発研究所 (略称: パナソニック システムネットワークス開発研)
Panasonic System Networks R&D Lab.Co., Ltd (略称: PSNRD)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 中川 裕人 / Yuto Nakagawa / ナカガワ ユウト
第2著者 所属(和/英) パナソニックシステムネットワークス開発研究所 (略称: パナソニック システムネットワークス開発研)
Panasonic System Networks R&D Lab.Co., Ltd (略称: PSNRD)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 泉 貴志 / Takashi Izumi / イズミ タカシ
第3著者 所属(和/英) パナソニックシステムネットワークス開発研究所 (略称: パナソニック システムネットワークス開発研)
Panasonic System Networks R&D Lab.Co., Ltd (略称: PSNRD)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 阿部 伸也 / Abe Shinya / アベ シンヤ
第4著者 所属(和/英) パナソニック (略称: パナソニック)
Panasonic (略称: Panasonic)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 山内 弘貴 / Yamauchi Hiroki / ヤマウチ ヒロキ
第5著者 所属(和/英) パナソニック (略称: パナソニック)
Panasonic (略称: Panasonic)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-07-29 13:30:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 AP 
資料番号 AP2021-38 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.126 
ページ範囲 pp.81-85 
ページ数
発行日 2021-07-21 (AP) 


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