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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-05-17 14:05 Wi-Fi RTTと機械学習を用いたドローン屋内測位に関する一検討 ○杉山悠一朗・小林健太郎（名城大）  WBS2024-13 RCC2024-13 |
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| 抄録 | （和） | 屋外を飛行するドローンは，安全機能やナビゲーションの実装のためにGPSを用いて自己位値推定を行っている．しかし屋内を飛行するドローンについては，GPSが不安定になるため諸機能の実装が困難になる．本研究では，ドローンに対する屋内測位方式としてWi-Fi RTTを用いた測位方式の検討を進めてきた．本稿では，Wi-Fi RTTの測距値を用いたドローンの位置座標推定手法の検討として，機械学習を活用した位置座標推定手法について提案する．提案手法では，あらかじめ測定しておいたWi-Fi RTTの測距値を学習用データとして使用し，静止もしくは飛行しているドローンに対して位置座標推定を行う．こうして得られた機械学習による推定結果と最小平均二乗誤差推定法の推定結果の比較・評価を行う．実験の結果，最小平均二乗誤差推定法よりも機械学習による推定のほうが高精度な結果が得られることが分かった． |
| （英） | When drones fly autonomously outdoors, they use GPS to implement safety functions and navigation. However, GPS is unstable and cannot provide satisfactorily these functions indoors. We have investigated Wi-Fi RTT-based indoor drone positioning methods. In this paper, we propose a method to estimate the position coordinate of a drone using machine learning. The proposed method uses Wi-Fi RTT ranging results measured in advance as training data to estimate the position coordinates of the stationary or flying drone. We compare and evaluate the estimation results obtained by the machine learning-based method with those obtained by the minimum mean square error-based method. The measurement results show that the machine learning-based estimation achieves more accurate results than the minimum mean square error-based estimation. | |
| キーワード | （和） | Wi-Fi RTT / ドローン / 測距 / 屋内測位 / 自己位置推定 / 機械学習 / DNN / |
| （英） | Wi-Fi RTT / Drone / Ranging / Indoor Positioning / Self-localization / Machine learning / DNN / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 25, RCC2024-13, pp. 60-65, 2024年5月. | |
| 資料番号 | RCC2024-13 | |
| 発行日 | 2024-05-09 (WBS, RCC) | |
| 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 | WBS2024-13 RCC2024-13 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SAT MICT WBS RCC |
| 開催期間 | 2024-05-16 - 2024-05-17 |
| 開催地（和） | KITENコンベンションホール（宮崎） |
| 開催地（英） | KITEN Convention hall (Miyazaki) |
| テーマ（和） | 符号化，変復調・信号処理技術，高信頼制御通信，ヘルスケア・医療情報及び一般 |
| テーマ（英） | Coding, Modulation, Signal processing, Reliable Communication and Control, Healthcare and Medical Information Communication Technologies, and General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCC |
| 会議コード | 2024-05-SAT-MICT-WBS-RCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Wi-Fi RTTと機械学習を用いたドローン屋内測位に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study on indoor drone positioning using Wi-Fi RTT and 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） | ドローン / Drone |
| キーワード(3)（和/英） | 測距 / Ranging |
| キーワード(4)（和/英） | 屋内測位 / Indoor Positioning |
| キーワード(5)（和/英） | 自己位置推定 / Self-localization |
| キーワード(6)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(7)（和/英） | DNN / DNN |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉山 悠一朗 / Yuichiro Sugiyama / スギヤマ ユウイチロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名城大学 (略称： 名城大) Meijo University (略称： Meijo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 健太郎 / Kentaro Kobayashi / コバヤシ ケンタロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名城大学 (略称： 名城大) Meijo University (略称： Meijo Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-05-17 14:05:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | RCC |
| 資料番号 | WBS2024-13, RCC2024-13 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.24(WBS), no.25(RCC) |
| ページ範囲 | pp.60-65 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-05-09 (WBS, RCC) |
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