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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 |
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| 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 |
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| 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) |
| 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 | 5 |
| 発行日 | 2021-07-21 (AP) |
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