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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-12-04 14:30 Wi-Fi RTTと機械学習を用いたドローン屋内測位における機械学習モデルのパラメータ数が測位精度に与える影響評価 ○杉山悠一朗・小林健太郎（名城大）  WBS2024-64 ITS2024-45 RCC2024-69 |
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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機能の実装のためにGPSを用いて自己位置推定を行っている．しかし，屋内を飛行するドローンはGPSが不安定になるため諸機能の実現は困難である．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を用いた方式の検討を進めてきた．提案手法は，周囲のアクセスポイントとのWi-Fi RTTによる測距値からドローンの位置座標を推定する手法としてDeep Neural Network (DNN)を用い，DNNの学習には疑似生成した測距値データを用いる．本稿では，位置座標推定DNNについて種々のパラメータを変更し，その推定精度の比較・評価を行う． |
| （英） | Outdoor drones use GPS to estimate their position, enabling the implementation of safety and navigation functions. However, implementing various functions for indoor drones is challenging due to the instability of GPS signals in such environments. This study proposes a novel positioning method for indoor drones using Wi-Fi RTT and machine learning techniques. The proposed method uses Deep Neural Network (DNN) to determine the drone's coordinates based on Wi-Fi RTT range measurements, where pseudo-generated range data is used for model training. In this paper, we compare and evaluate the position estimation accuracy of the DNN model for different parameters. | |
| 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. 285, RCC2024-69, pp. 187-192, 2024年12月. | |
| 資料番号 | RCC2024-69 | |
| 発行日 | 2024-11-27 (WBS, ITS, 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 | WBS2024-64 ITS2024-45 RCC2024-69 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | WBS ITS RCC |
| 開催期間 | 2024-12-04 - 2024-12-05 |
| 開催地（和） | 宝山ホール（鹿児島県文化センター） |
| 開催地（英） | Kagoshima Prefectural Culture Center |
| テーマ（和） | ITS通信，高信頼制御通信，レーダ・センシング技術及び一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCC |
| 会議コード | 2024-12-WBS-ITS-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おける機械学習モデルのパラメータ数が測位精度に与える影響評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of impact of number of parameters in machine learning model on positioning accuracy in indoor drone positioning using Wi-Fi RTT |
| 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 | 2024-12-04 14:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCC |
| 資料番号 | WBS2024-64, ITS2024-45, RCC2024-69 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.283(WBS), no.284(ITS), no.285(RCC) |
| ページ範囲 | pp.187-192 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-11-27 (WBS, ITS, RCC) |
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