[B-15] センサネットワークとモバイルインテリジェンス

[B-15-13] Investigation of Indoor Localization Using Time-of-Flight Profiles as Features

^○三田有輝也, 村上弘晃, 笹谷拓也, 石毛真修, 川原圭博 (東大)

この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。

Keywords:屋内位置認識、音響センシング、機械学習、ユビキタスコンピューティング、モバイルコンピューティング

1日の大半を屋内で過ごす現代人にとって，屋内の位置情報は屋内の活動を支援するための重要な要素である．全地球航法衛星システム(GNSS)の利用ができない屋内では確立された測位手法が存在せず，過去に多くの手法が提案されてきた．
幾何学的に位置を推定する音響測位は，信号源がスピーカであるため，導入障壁が低い．一方で，複数のスピーカを要するためコストが大きい点や，什器等の障害物により直接波が到来しない環境では測位精度が大きく下がるという点が課題であった．そこで，我々は直接波と反射波の伝搬時間(ToFプロファイル)を特徴量とする機械学習ベースの測位を考える．
本論文では１台のスピーカを用いた実験を通して，ユーザの持つマイクロフォンの位置，向き，そしてLOSの有無の3つのパラメータにより，ToFプロファイルがどのような影響を受けるかを考察し，特徴量としてのToFプロファイルの有意性を明らかにする．