集約型自己組織化スマートデバイス位置推定方式SmartFinderのノード間経路長を用いた実機実装評価

北之馬, 貴正, 新居, 英志, 森, 流星, 滝沢, 泰久

空港，駅，工場，商業施設，オフィス，病院などの多様な屋内施設での人の活動状況やモノの利用状況を把握する試みにおいて，スマートフォンやBLEデバイスなどのモバイルスマートデバイスの位置は重要な情報である．我々はスマートデバイスの隣接トポロジ情報と3定点のみから高精度な位置推定ができる集約型自己組織化スマートデバイス位置推定方式SmartFinderを提案している．SmartFinderは，まず，スマートデバイスの隣接トポロジをクラウド環境に集約し，クラウド環境においてネットワーク全体のトポロジから仮想メッシュネットワークを構成する．続いて，クラウド環境の仮想メッシュネットワークにおけるノード間ホップ数をノード間相対距離として用いて相対ジオメトリを再現し，アンカノードを用いた座標変換により絶対位置を推定する．しかし，隣接トポロジ情報から構成する仮想メッシュネットワークがマルチホップを多く含むトポロジを前提とするため，位置推定が有効に機能するトポロジに制約が発生する．本論文では，前述の制約を排除するとともに，SmartFinderの実環境における有用性を示すため，スマートフォンを用いた実装方式とその実機評価を示す．約500m2の空間において50台のスマートフォンを用いた実験では，アンカノード3台のみで位置推定平均誤差が停止ノードでは2.00m，移動ノードでは3.19mとなることを確認した．

In such large-scale indoor facilities as airports, train stations, factories, and hospitals, the locations of mobile smart devices provide critical information for grasping the activity states of people and the utilization states of things. We previously proposed SmartFinder, which is a localization method with extremely low dependence on infrastructure. SmartFinder estimates the network geometry with virtual mesh network which is constructed by aggregating neighbor node lists of localizing nodes, and it requires that the virtual mesh network is a multi-hop topology. In this paper, to show effectiveness on SmartFinder in a real space, we describe the implementation with smart phones excluding the above requirement, and the evaluation on SmartFinder with the implementation.

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