構築と保守が容易な機械学習に基づく電波強度ベース屋内測位

基于机器学习的基于信号强度的室内定位，易于构建和维护

• 批准号: 19J14195
• 负责人: 須ヶ崎 聖人
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-25 至 2021-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19J14195/
• 关键词: 屋内測位; Wi-Fi; データ拡張; 構築; 保守; 機械学習; 全変動

該当年度において，「構築と保守が容易な機械学習に基づく電波強度ベース屋内測位」の実現に向けて，構築の観点で，問題の一つである「大量かつ高密な教師データ収集が必要」という問題の解決を目指した．これは，本研究課題であるデータ収集コストの削減について画像認識や音声認識分野で発展を遂げているデータ拡張手法を屋内測位に適用することで，少量のデータから学習サンプルを増強し，低データ取得コストで高精度な屋内測位手法の実現を目指すものである．ただし，単純な適用は画像データや音声データと，屋内測位に用いる信号強度データで大きく異なるため不可能であった．そこで，屋内測位へのデータ拡張手法の展開を，Wi-Fi信号の特徴を深層学習を用いてモデル化を行い，そのモデルに基づいてデータ生成を行うことで，屋内測位へのデータ拡張手法の構築を行った．また，昨年度までに収集したデータを用いた実験により，以前の10% 程度のデータ収集箇所で，以前の測位と同等の精度を達成できることが確認された．これにより，少量の疎な教師データ収集のみで屋内測位モデルの構築が可能であることを示した．上記の研究成果について，現在海外論文誌に投稿し査読中である．前年度成果「コストの増大を回避する保守手法」，今年度成果「少量データでの屋内測位モデル構築」，採用時の成果「機種依存性を排除した屋内測位手法」より，本研究課題である「構築と保守が容易な機械学習に基づく電波強度ベース屋内測位」が構築された．また，本研究の目的の一つである「構築」について，Wi-Fiの新たなプロトコルである電波通信時間（RTT）を用いた，新たな問題設定であるデバイスの保持を前提としない測位への展開を行い，電波強度に限らない測位における測位環境構築も達成した．この研究成果について，情報処理学会UBI研究会，第67回研究発表会において発表し，学生奨励賞を受賞した．

In this year,"building conservative is easy, mechanical learning is easy, radio wave intensity is easy, indoor positioning is easy," and the problem of building conservative points is one of "a large number of high-density teachers are necessary," and the problem of solving is pointed out. Therefore, this research topic aims to improve the accuracy of indoor positioning techniques by reducing the number of images, recognizing the sound, recognizing the separation of fields, and developing the number of images. The signal intensity of the indoor position measurement is different from that of the indoor position measurement. In this case, the deployment of indoor positioning system, the deep learning of Wi-Fi signal characteristics, and the generation of indoor positioning system based on Wi-Fi signal characteristics. The previous year's survey was conducted with the same accuracy as the previous 10%. A small number of teachers and teachers are involved in the collection of indoor positioning and construction. The above mentioned research results are published in the journal of overseas papers. The previous year's results "conservative methods to avoid the increase of the frequency", this year's results "a small number of indoor positioning construction", using the current results "model dependence to eliminate the indoor positioning method", this research topic "construction conservative, easy to mechanical learning, basic radio wave intensity to indoor positioning". The purpose of this study is to construct a new Wi-Fi radio communication time (RTT), to set new problems, to maintain the premise of positioning, to construct a positioning environment, and to achieve the goal of positioning. The results of this research were presented at the 67th Research Presentation Meeting of the UBI Research Institute of the Information Processing Society, and the students were rewarded for their contributions.

项目成果

Group Wi-Lo: Maintaining Wi-Fi-based Indoor Localization Accurate via Group-wise Total Variation Regularization

• DOI: 10.1109/ipin.2019.8911754
• 发表时间: 2019-09
• 期刊: 2019 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN)
• 作者: Masato Sugasaki;K. Tsubouchi;M. Shimosaka;N. Nishio

Wi-Fi RTTを用いたデバイスフリー複数人屋内測位

使用 Wi-Fi RTT 实现无设备多人室内定位

• 发表时间: 2020
• 作者: 須ヶ﨑 聖人;坪内 孝太;西尾 信彦;下坂 正倫
• 通讯作者: 下坂 正倫