Mobile Node Localization Focusing on Human Behavior in Pedestrian Crowds

 モバイル端末の位置情報を活用したアプリケーションの普及に伴い，GPSによる高精度な測位が可能な屋外だけでなく，建物の中や地下街においても粒度の高い位置情報が求められるようになっている．屋内向けの測位技術としては，天井や壁に設置した基準デバイス(アンカ)から発信される無線信号の伝搬時間等をもとに基準点からの距離を測定し，多辺測量で位置を算出する方法などが一般的である．これまでに，超音波やUWB無線を用いて高精度な測位を実現するシステムが数多く開発されているが，これらの技術はいずれも基本的にアンカとの見通し通信を前提とするため，位置推定の精度を高めるためには，多数のアンカを設置する必要がある．また，モバイル端末に内蔵された加速度センサや地磁気センサを用いて端末保持者の移動軌跡を推定するデッドレコニング技術も活発に研究されている．デッドレコニングは，アンカのような測位インフラを必要としないという利点がある一方で，センサノイズや端末の想定外の動き等に起因して，時間の経過とともに位置推定誤差が急速に蓄積されるという課題がある．このように，位置推定精度と，測位インフラの導入・管理に要するコストは，一般にトレードオフの関係にある．

 測位インフラへの依存を抑えつつ，位置推定の精度を高める方法の1つとして，近隣のモバイル端末との間で無線通信を介して連携する協調型のアプローチがある．本研究では，実環境における歩行者の移動特性を位置推定アルゴリズムの設計に組み込むことで，モバイル端末間の協調の効果を高めることを目指している．

 スーパーマーケットの買い物客や美術館の来場者は，一般に，移動と静止を断続的に繰り返しながら行動している場合が多い．そこで，アンカに加えて，近隣のモバイル端末との間でも距離の測定を行い，推定位置の誤差が比較的小さいと想定される静止中のモバイル端末を仮想的なアンカとして利用することで，測位に必要なアンカの設置数を効果的に軽減する手法を設計した．端末の移動状態は，距離の測定結果のみを用いて各端末が自律分散的に推定する．また，移動状態に応じて推定位置の更新頻度を動的に調整することで，端末の消費電力を抑えることも可能にしている．

 また，展示会場や地下街のように多くの人々が往来する場所では，複数の歩行者からなる“グループ”が頻繁に形成される．デッドレコニングによって得られた移動軌跡情報や，端末間で送受信される無線ビーコンの強度をもとに，歩行者群のグループを自動検出し，集団で行動する人々の位置や振る舞いの類似性を利用して各端末の推定軌跡を補正することで，デッドレコニングの精度を改善する手法の設計にも取り組んでいる．

 以上のように，本研究では，歩行者群の一般的な移動特性を考慮した上で近隣のモバイル端末との連携を行うことで，インフラの導入・管理コストを抑えつつ，位置推定精度を効果的に高めるアルゴリズムを設計し，フィールド実験等を通じて，その有効性を明らかにした．