Pedestrian positioning using dead-reckoning

Pedestrian positioning using dead-reckoning

(デッドレコニングによる歩行者位置推定)

歩行者ナビゲーションサービスなどの位置情報を活用したサービスでは,現在位置に応じて適切なタイミングで適切な情報を利用者に提供することが求められるため,歩行者の位置を正確に推定することが必要とされている.位置推定技術は,GPS等の衛星を利用する手法,Wi-Fi等の電波や超音波を利用する手法,カメラで測定した可視光や赤外光を利用する手法,歩数計や電子コンパスなど,身体の動きを取得できる慣性センサから取得した情報を組み合わせて測位を行うデッドレコニングと呼ばれる手法の3種類が存在している.

位置推定手法としてはGPSによる位置推定が広く利用されているが,衛星の電波を屋内で利用できないためGPSを利用できない.従って,屋内におけるナビゲーションを実現するためには,そのほかの手法を利用する必要がある.電波による測位や光による測位は,あらかじめ基地局の設置や画像データベースの用意など,実験場所に応じた事前準備や,事前準備に関するノウハウが必要であるため,幅広い場所で実験を行うコストが大きい.本研究では,歩行者の腰に装着した携帯型センサを活用して測位を行うデッドレコニングに着目した.

しかし,携帯型センサでは,センサの精度に限界があるため,人の身体の動きを正確に測定できるわけではなく,身体の向きや移動距離の推定に誤差を生じてしまう.これらが時間経過とともに累積してしまい,非常に大きな誤差となってしまうという問題点がある.さらに,電車の接近や空調の利用されている部屋を出入りすることなど,周囲の状況の変化も携帯型センサによる測位に影響を及ぼすため,周囲の状況が変化しても少ない誤差で位置推定を行う手法が必要である.

本研究では,携帯型センサを利用して歩行者の位置を,精度の低いセンサデータに左右されず,正確に推定することを目指す.具体的には,長所と短所の異なる複数のセンサによって位置推定に必要な値を算出し,携帯型センサから推定した歩行者の行動や,センサの特性を数値化したセンサ信頼度などを各センサの信頼性指標 (Reliability Index:RI) として定義し,このRIに基づいてセンサの組み合わせを決定し,決定された組み合わせに基づいて複数のセンサを選択して位置推定を行う.さらに,RIに基づいてセンサのキャリブレーションのタイミングを検出し,センサのキャリブレーションを行う.

 

The waist-mounted sensor image

Publications

  • S. Asano, Y. Wakuda, N. Koshizuka, K. Sakamura, “A Robust Pedestrian Dead-reckoning Positioning Based on Pedestrian Behavior and Sensor Validity,” IEEE/ION PLANS2012, Apr. 2012.
  • Y. Wakuda, S. Asano, N. Koshizuka, K. Sakamura, “An Adaptive Map-Matching based on Dynamic Time Warping for Pedestrian Positioning using Network Map,” IEEE/ION PLANS2012, Apr. 2012.