充電不要なライフログ記録システムの提案と実用環境での性能検証

説明

身の回りの光や,行動による振動などの環境エネルギーを電力に変換するエナジーハーベスティング(EH : Energy Harvesting)素子を電源として扱うと同時に,センサとして利用する研究が行われてきた.我々の研究グループでは,充電不要で半永久的に動作するライフログ記録システムの実現を目指し,これまでに太陽電池を用いた場所推定システムを提案している.しかし,前提案システムの評価に用いたデータは,静止した状態での測定であり,複数人でのデータ収集も行っていないため,評価としては不十分であった.加えて,一度暗い場所に訪れると,システムが停止し復帰ができないという問題があった.本稿では,前提案システムの問題を二つの電圧検出回路による電源のスイッチングにより,解決する手法を提案する.提案システム評価のため,実際の環境で,11 人の被験者を対象としたデータ収集実験を行い,機械学習分類モデルを用いて被験者が訪れた場所の推定と,そこでとった行動の認識を行う.評価の結果,被験者依存モデルで,8 つの場所をf値の重みつき平均 87.2%,静的/動的の行動を 93.1% で分類可能であることが示された.

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