| 講演名 | 2019-12-20 UAVと機械学習を活用した大規模施設管理システムの開発と評価 西浦 翔太(立命館大), 山本 寛(立命館大), |
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| 抄録(和) | 近年、工場にIoTを導入し従業員や機材の位置管理・異常検知を行う企業が増加している。従業員や機材の位置管理・異常検知を行うことは会社全体の作業効率、生産設備の稼働効率を高めるほか、従業員の安全を確保するためにも必須である。これまでに、屋内を対象とした人の位置を管理するために、Wi-FiやBluetoothなどの無線通信技術を活用した、屋内位置測位のためのセンサネットワークシステムが提案されている。しかし、これらのシステムは屋内に多数のビーコン受信機を設置する必要があり、導入コスト・運用コストが大きいことが課題である。そこで本研究では、様々なセンサを備えたUAV(Unmanned Aerial Vehicle)が大規模工場内を自律的に巡回し、工場内の広範囲の環境情報や電波状況を収集する自律移動型センシングシステムを研究開発する。また、多種の機械学習手法を用いてUAVが収集したセンサデータを解析することで、UAVや従業員の位置を推定する技術を確立する。 |
| 抄録(英) | In recent years, the number of companies introducing IoT to the factory to manage the location and detect abnormalities of employees and equipment has incleased. Managing the location and detecting anomalies of employees and equipment are essential for improving a overall work efficiency of the company and operating efficiency of production facilities to ensure employees safety. Thus far, sensor network systems for indoor positioning have been proposed that utilize wireless communication technologies such as Wi-Fi and Bluetooth in order to manage the location of people targeting indoors. However, these systems have a probrem that is expensive to introduce and operate because many beacon receivers should be installed indoors. Therefore, in this paper, I propose an autonomous mobile sensing system in which UAVs (unmanned aerial vehicles) equipped with various sensors patrols large factory autonomously and collect extensive environmental information and radio wave conditions in factory. In addition, the sensor data collected by UAV is analyzed by various machine learning techniques to establish technology that estimate UAV and employee positions. |
| キーワード(和) | 位置推定 / 機械学習 / UAV / IoT |
| キーワード(英) | Localization / Machine Learning / Unmanned Aerial Vehicle / IoT |
| 資料番号 | IA2019-53 |
| 発行日 | 2019-12-12 (IA) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN / IA |
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| 開催期間 | 2019/12/19(から2日開催) |
| 開催地（和） | サテライトキャンパスひろしま |
| 開催地（英） | Satellite Campus Hiroshima |
| テーマ（和） | 性能評価とシミュレーション、信頼性技術、スループットやトラヒックの計測、品質(QoS)制御、輻輳制御、トラヒック・フロー制御、オーバーレイネットワーク・P2P、IPv6 、マルチキャスト、ルーティング、DDoS及び一般※※※ 本研究会の2日目は情報指向ネットワーク技術特別研究会(ICN)とも併催です。※※※ |
| テーマ（英） | Performance Analysis and Simulation, Robustness, Traffic and Throughput Measurement, Quality of Service (QoS) Control, Congestion Control, Overlay Network/P2P, IPv6, Multicast, Routing, DDoS, etc. |
| 委員長氏名（和） | 岸田 卓治(NTT-AT) / 大崎 博之(関西学院大) |
| 委員長氏名（英） | Takuji Kishida(NTT-AT) / Hiroyuki Osaki(Kwansei Gakuin Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 石田 賢治(広島市大) / 新 麗(IIJ) / 近堂 徹(広島大) / 山本 寛(立命館大) |
| 副委員長氏名（英） | Kenji Ishida(Hiroshima City Univ.) / Rei Atarashi(IIJ) / Toru Kondo(Hiroshima Univ.) / Hiroshi Yamamoto(Ritsumeikan Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 加島 伸悟(NTTコミュニケーションズ) / 持田 誠一郎(NTT) / 小畑 博靖(広島市大) / 樫原 俊太郎(KDDI総合研究所) / 作元 雄輔(関西学院大) / 屏 雄一郎(KDDI総合研究所) / 渡辺 俊貴(NEC) |
| 幹事氏名（英） | Shingo Kashima(NTT Communications) / Seiichiro Mochida(NTT) / Hiroyasu Obata(Hiroshima City Univ.) / Shuntaro Kashihara(KDDI Research) / Yusuke Sakumoto(Kwansei Gakuin Univ.) / Yuichiro Hei(KDDI Research) / Toshiki Watanabe(NEC) |
| 幹事補佐氏名（和） | / 大平 健司(阪大) / 野林 大起(九工大) / 坂野 遼平(東工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | / Kenji Ohira(Osaka Univ.) / Daiki Nobayashi(Kyushu Inst. of Tech.) / Ryohei Banno(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information Networks / Technical Committee on Internet Architecture |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | UAVと機械学習を活用した大規模施設管理システムの開発と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development and evaluation of large-scale facility management system using UAV and machine learning technologies |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 位置推定 / Localization |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | UAV / Unmanned Aerial Vehicle |
| キーワード(4)（和/英） | IoT / IoT |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 西浦 翔太 / Shota Nishiura |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Uni) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山本 寛 / Hiroshi Yamamoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Uni) |
| 発表年月日 | 2019-12-20 |
| 資料番号 | IA2019-53 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | IA-343 |
| ページ範囲 | pp.27-32(IA), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-12-12 (IA) |