講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-02-28 10:40
BLE信号により認識する端末間の近接情報を用いた屋内位置推定 ○鈴木 葵・上原拓大・白木詩乃・塩田茂雄(千葉大)・平井健士(阪大) SeMI2022-108 |
抄録 |
(和) |
近接情報ベースの位置推定法は,端末間の距離そのものではなく,距離を「近い」と「遠い」の二値に分類して位置推定を行う点に特徴がある.したがって,その適用にあたっては,二値に分類するための閾値の決め方と,「近い/遠い」を正しく判別するための手段が重要である.本稿では,BLE信号により「近い/遠い」を判別した際の推定精度を実機実験によって検証した結果について述べる.まず,端末間の距離の大小関係を認識できる手段があれば,「近い」と分類する端末ペア数を調整することで位置推定誤差を1m未満に抑えられるため,推定精度は分類の際の閾値に比較的非依存であることを示す.一方,特に障害物が多い環境ではBLE信号は端末間の距離の大小関係を正しく認識できず,それに伴い位置推定誤差が2~3m程度に増大することを示す. |
(英) |
The proximity-based location estimation method estimates the locations of terminals by classifying the
distance between terminals into two values, “close” and “far”, rather than the distance between terminals itself.
Therefore, in applying this method, it is important to have a means for the binary classification of the distance
between terminals as well as to determine a threshold value for the binary distance classification. In this paper, we
experimentally verify the estimation accuracy of the proximity-based location estimation method when the binary
classification is made by BLE signals. First, we show that if the distance between terminals can be accurately
classified into “close” or “far” by the BLE signal, the location estimation error is less than 1 m. On the other hand,
with the existence of many obstacles, the BLE signal cannot correctly classify the distance between terminals into
“close” or “far”, resulting in the location estimation error of about 3 meters. |
キーワード |
(和) |
位置推定 / 非線形最適化 / 接触情報 / 近接情報 / IoT / / / |
(英) |
localization / non-linear optimization / contact information / proximity information / internet of things / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 390, SeMI2022-108, pp. 7-12, 2023年2月. |
資料番号 |
SeMI2022-108 |
発行日 |
2023-02-21 (SeMI) |
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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SeMI2022-108 |
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