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) |
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AP2021-38 |
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