講演抄録/キーワード |
講演名 |
2012-11-08 15:00
経路アノテーションからの学習による無線LAN位置推定の簡易な構築 ○川尻亮真・下坂正倫・福井 類・佐藤知正(東大) IBISML2012-88 |
抄録 |
(和) |
GPS の届かない屋内において,無線 LAN の電波強度による位置推定が注目されている.高精度な位置推 定には,実地で電波強度を測定したキャリブレーションデータが必要であり,収集のコスト低減のための機械学習の 研究が盛んである.本論文では,“経路アノテーション” という新たなキャリブレーションデータの作成方法とそのた めの学習手法を提案する.データ収集者は,電波強度を測定しながら移動し,ときどき止まって経路情報の記録をす る.この方法の作業コストは本質的に,少ないキャリブレーションデータの収集と変わらない.一方提案する枠部見 では,キャリブレーションデータには電波測定位置は明示的に記録しないかわりに経路上に制限されていることを利 用し,対応する位置を推定しながら学習するものである.実際に収集したキャリブレーションデータを用いてその有 効性を確かめた. |
(英) |
Recently wireless LAN (WLAN) localization systems are gaining popularity in pervasive computing, machine learning and sensor networks communities, especially indoor scenarios where GPS coverage is limited. To accurately predict location, a large amount of fingerprints composed of received signal strength values is necessary. Moreover, standard supervised or semi-supervised approaches also require location information to each fingerprint, where annotation work is rather tedious and time consuming. To reduce the efforts and time required to build calibration data, we present a novel calibration methodology “route-annotation” and a self-training algorithm for learning from route information effectively. On the proposed calibration methodology, an annotator walks around while measuring fingerprints, then occasionally stops to annotate fingerprints with route from previous location to current location. This calibration reduces work time even compared to partially annotation, while routes have richer information for learning. The proposed learning algorithm comprises following two iterative steps: 1) in- ferring locations of each fingerprint under route constraints and 2) updating parameters. Experimental results on real-world datasets demonstrate learning from route-annotated data is comparable to state-of-the-art supervised and semi-supervised approaches trained with large amount of calibration data. |
キーワード |
(和) |
無線 LAN 位置推定 / 経路アノテーション / Self-Training / / / / / |
(英) |
WLAN Localization / Route Annotation / Self-Training / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 279, IBISML2012-88, pp. 387-394, 2012年11月. |
資料番号 |
IBISML2012-88 |
発行日 |
2012-10-31 (IBISML) |
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) |
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IBISML2012-88 |
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