JP2015040749A - 位置推定装置及び位置推定プログラム - Google Patents
位置推定装置及び位置推定プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2015040749A JP2015040749A JP2013171441A JP2013171441A JP2015040749A JP 2015040749 A JP2015040749 A JP 2015040749A JP 2013171441 A JP2013171441 A JP 2013171441A JP 2013171441 A JP2013171441 A JP 2013171441A JP 2015040749 A JP2015040749 A JP 2015040749A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- label
- position label
- data
- electric field
- field strength
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
【課題】簡易に現在位置を推定する。【解決手段】ユーザが位置ラベルを入力した地点において観測された無線APの無線電波信号の受信電界強度を位置ラベルDB14に記憶させておき、位置推定部15が現在位置における無線APの無線電波信号の受信電界強度と位置ラベルDB14に記憶させた無線APの無線電波信号の受信電界強度とを比較して現在位置の位置ラベルを決定する。これにより、ユーザが複数地点において位置ラベルを入力しておくだけで、現在位置を推定することが可能となる。【選択図】図1
Description
本発明は、位置を取得する技術に関する。
現在位置を把握する方法としてGPS情報を用いる方法がある。GPS情報を用いる方法は、建物内ではGPS衛星からの電波が届かない場合が多く、屋内では利用することができない。
屋内において現在位置を把握する方法として、絶対位置を表すマーカとなるセンサを配置する方法、カメラなどで撮影した画像情報を用いて位置関係を判別する方法、および複数の無線LANアクセスポイントから携帯端末が受信した受信信号の受信電界強度を利用する方法(例えば特許文献1)がある。
しかしながら、マーカを配置する方法は特別なマーカを設置する必要があり、画像情報を用いる方法は何枚もの画像を事前登録する必要がある。いずれの方法も事前の準備が必要でユーザの負担が大きいという問題があった。
特許文献1で開示された、複数の無線LANアクセスポイントから受信した受信信号の受信電界強度を用いる方法は、3つ以上の位置が既知の無線アクセスポイントを必要とする。一般に、ユーザ宅内に配置される無線LANアクセスポイントは一つであることが多く、一般家庭では利用できないという問題があった。
また、実世界における地図上の位置を知るためには、各地点で観測した受信電界強度とその地点に対応する位置ラベルを事前に登録しなければならないという問題もある。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、簡易に現在位置を推定することを目的とする。
第1の本発明に係る位置推定装置は、無線アクセスポイントの無線電波信号の受信電界強度を測定する測定手段と、場所を示す位置ラベルを取得する位置ラベル取得手段と、前記位置ラベルと当該位置ラベルを取得した位置で測定できた全ての無線アクセスポイントの無線電波信号の受信電界強度を記憶する位置ラベル記憶手段と、現在位置において前記測定手段が測定した前記受信電界強度を前記位置ラベル記憶手段に記憶させた前記受信電界強度と比較して前記受信電界強度が最も近いデータの前記位置ラベルを現在位置を示す前記位置ラベルとして決定する位置推定手段と、を有することを特徴とする。
上記位置推定装置において、前記位置推定手段は、現在位置において前記測定手段が前記受信電界強度を測定できた無線アクセスポイントが合致する数が最大のデータを前記位置ラベル記憶手段から検索し、無線アクセスポイント毎の前記受信電界強度の差の総和を求めて、総和が最小となるデータの前記位置ラベルを現在位置における前記位置ラベルとして決定することを特徴とする。
上記位置推定装置において、前記位置ラベル記憶手段に記憶された前記データに当該データを取得した時に接続していた無線アクセスポイントの情報を含み、前記位置推定手段は、現在位置において接続している無線アクセスポイントと前記データの取得時において接続していた無線アクセスポイントが合致するデータを比較の対象とすることを特徴とする。
上記位置推定装置において、前記位置ラベル記憶手段に記憶された前記受信電界強度を用いて、前記無線アクセスポイント毎に前記受信電界強度全体の分散と前記位置ラベル毎の分散を求め、前記無線アクセスポイント間で同一の位置ラベル同士で分散を比較したときの相関が小さい前記無線アクセスポイントの組み合わせを選択して前記位置ラベル記憶手段に記憶させる無線アクセスポイント選択手段をさらに有し、前記位置推定手段は、前記無線アクセスポイントの組み合わせの前記受信電界強度を比較して前記位置ラベルを決定することを特徴とする。
上記位置推定装置において、前記位置ラベル記憶手段に記憶された前記受信電界強度を用いて、前記データを前記受信電界強度同士の近さに基づいてクラスタに分けて、前記位置ラベル毎のクラスタの発生確率を求めて前記位置ラベル記憶手段に記憶させる判別器生成手段をさらに有し、前記位置推定手段は、現在位置において前記測定手段が測定した前記受信電界強度が属するクラスタを求めて、当該クラスタの発生確率が最も高い前記位置ラベルを現在位置における前記位置ラベルとして決定することを特徴とする。
上記位置推定装置において、前記位置ラベル取得手段は、当該位置推定装置を保持するユーザの居場所を管理するサーバから取得した居場所情報に基づいて前記位置ラベルを取得することを特徴とする。
上記位置推定装置において、前記位置ラベル記憶手段は、前記データ毎に前記位置ラベルそれぞれの出現頻度を記録しておき、前記位置ラベルと当該位置ラベルを取得した位置で測定した前記受信電界強度を入力し、前記位置ラベル記憶手段から入力した前記受信電界強度に近いデータが検索できた場合は、当該データについて入力した前記位置ラベルの出現回数を増やすとともに、最も出現頻度の高い前記位置ラベルを前記データの位置ラベルとして記憶し、データが検索できなかった場合は、入力した前記位置ラベルと前記受信電界強度を新たなデータとして前記位置ラベル記憶手段に記憶させる位置ラベル登録手段をさらに有することを特徴とする。
第2の本発明に係る位置推定プログラムは、上記位置推定装置の各手段としてコンピュータを動作させることを特徴とする。
本発明によれば、簡易に現在位置を推定することができる。
[第1の実施の形態]
図1は、第1の実施の形態における位置推定装置1の構成を示す機能ブロック図である。本実施の形態における位置推定装置1は、ユーザが携帯する携帯端末等に組み込まれ、各無線AP(アクセスポイント)2A〜2Cが送信する無線電波信号に含まれるBSSID(Basic Service Set Identifier)とその無線電波信号の受信電界強度の組みのリストに場所を示す位置ラベルを関連付けて記憶しておき、受信した無線電波信号のBSSIDと受信電界強度の組みのリストに基づいて現在位置を推定する装置である。無線AP2A〜2Cは、位置推定装置1が接続可能なものでなくても、無線AP2A〜2CのBSSIDが取得できればよい。つまり、ユーザ宅内に設置したものでなくてもよい。
図1は、第1の実施の形態における位置推定装置1の構成を示す機能ブロック図である。本実施の形態における位置推定装置1は、ユーザが携帯する携帯端末等に組み込まれ、各無線AP(アクセスポイント)2A〜2Cが送信する無線電波信号に含まれるBSSID(Basic Service Set Identifier)とその無線電波信号の受信電界強度の組みのリストに場所を示す位置ラベルを関連付けて記憶しておき、受信した無線電波信号のBSSIDと受信電界強度の組みのリストに基づいて現在位置を推定する装置である。無線AP2A〜2Cは、位置推定装置1が接続可能なものでなくても、無線AP2A〜2CのBSSIDが取得できればよい。つまり、ユーザ宅内に設置したものでなくてもよい。
図1に示す位置推定装置1は、アンテナ10、受信電界強度観測部11、位置ラベル取得部12、学習部13、位置ラベルDB(データベース)14、および位置推定部15を備える。位置推定装置1が備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは位置推定装置1が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
アンテナ10は、無線APが送信する無線電波を受信する。
受信電界強度観測部11は、所定の時間毎に無線APが送信する無線電波信号の電波強度を観測し、無線APが送信する無線電波信号のBSSIDとその時の受信電界強度を学習部13および位置推定部15へ送信する。BSSIDは、各無線APに割り当てられた固有の識別子である。また、位置推定装置1がいずれかの無線APに接続している場合、接続している無線APのBSSIDを接続先BSSIDとして学習部13および位置推定部15へ送信する。なお、無線電波信号を観測した時刻の情報を学習部13および位置推定部15へ送信してもよい。
位置ラベル取得部12は、ユーザから位置ラベルの入力を受け付けて、入力した位置ラベルを学習部13へ送信する。図2に、位置ラベルを取得するためのユーザインタフェースの例を示す。図2の例では、5つの位置ラベルを表示してユーザに位置ラベルの選択を促している。
学習部13は、位置ラベル取得部12から受信した位置ラベルに、ユーザが位置ラベルを入力した位置において受信電界強度観測部11が観測した各無線APの無線電波信号の受信電界強度、および接続先BSSIDを関連付けて位置ラベルDB14に記憶させる。
位置ラベルDB14は、ユーザが位置ラベルを入力した位置毎に、各無線AP(BSSIDで識別する)の受信電界強度、接続先BSSID、および位置ラベルを関連付けたデータを記憶する。図3に、位置ラベルDB14に記憶されたデータの例を示す。図3に示す例では、位置ラベルを入力した地点毎の、各無線APの無線電波信号の受信電界強度、接続先BSSID、および位置ラベルにP1〜Pnで表されるインデックスを付与したデータを記憶した。図中のnullは、該当する無線APの無線電波信号が受信できなかったことを示す。
位置推定部15は、受信電界強度観測部11から受信した、現在位置における各無線APの無線電波信号の受信電界強度を位置ラベルDB14に記憶された受信電界強度と比較し、無線電波信号が受信できた(位置ラベルDB14の受信電界強度がnullでない)無線APの合致度が最大で、各無線APの受信電界強度の差が最も小さくなるデータに関連付けられた位置ラベルを現在位置を示す位置ラベルとして決定する。
次に、第1の実施の形態における位置推定装置が位置ラベルを学習する処理について説明する。
図4は、第1の実施の形態における位置推定装置が位置ラベルを学習する処理の流れを示すフローチャートである。
ユーザが位置ラベルを入力すると、位置ラベル取得部12は、入力された位置ラベルを学習部13へ送信する(ステップS11)。
受信電界強度観測部11は、各無線APの無線電波信号の受信電界強度を観測し、各無線APのBSSIDと観測した受信電界強度を学習部13へ送信する(ステップS12)。このとき、位置推定装置1が接続している無線APのBSSIDも学習部13へ送信する。
学習部13は、受信電界強度観測部11から受信した各無線APの無線電波信号の受信電界強度、位置推定装置1が接続している無線APのBSSID、位置ラベル取得部12から受信した位置ラベルに新たなインデックスPnを付与して位置ラベルDB14に保存する(ステップS13)。
次に、第1の実施の形態における位置推定装置が位置を推定する処理について説明する。
図5は、第1の実施の形態における位置推定装置が位置を推定する処理の流れを示すフローチャートである。
受信電界強度観測部11は、各無線APの無線電波信号の受信電界強度を観測し、無線APのBSSIDと観測した受信電界強度を位置推定部15へ送信する(ステップS21)。位置推定装置1が接続している無線APのBSSIDも位置推定部15へ送信する。
まず、位置推定部15は、接続先BSSIDで検索対象を絞り込む(ステップS22)。例えば、現在位置における接続先BSSIDがBSSID1である場合、図3で示した例では、インデックスPnの接続先BSSIDはBSSID3であるので、インデックスPnは、以下のステップS23の処理対象外とする。
続いて、位置推定部15は、受信電界強度観測部11から受信した現在位置における各無線APの無線電波信号の受信電界強度を位置ラベルDB14に記憶された受信電界強度と比較して現在位置の位置ラベルを決定する(ステップS23)。具体的には、現在位置において無線電波信号が受信できた無線APの合致度を下記の要領で算出し、合致度が最大のデータを位置ラベルDB14から取得し、取得したデータと現在位置における各無線APの受信電界強度の差の絶対値の総和を求め、求めた総和が最も小さいデータの位置ラベルを現在位置の位置ラベルとして決定する。合致度の求め方は、下記で表される。
合致度=(N−I)/N
Nは、総BSSID数、Iは、どちらか一方でしか受信できないBSSID数である。
Nは、総BSSID数、Iは、どちらか一方でしか受信できないBSSID数である。
例えば、現在位置において観測できた無線APのBSSIDと受信電界強度が、[BSSID1:−50dB,BSSID3:−78dB,BSSID4:−87dB]の場合、図3で示した例では、インデックスP1,P2,P3のデータが観測できたBSSIDの合致度が最大であるから、現在位置の受信電界強度とインデックスP1,P2,P3それぞれの受信電界強度とを比較する。受信電界強度の比較においては、無線AP毎に差を計算して総和を求める。現在位置の受信電界強度とインデックスP1の受信電界強度を比較すると、BSSID1については|−50−(−45)|=5、BSSID3については|−78−(−78)|=0、BSSID4については|−87−(−83)|=4となり、総和は5+0+4=9となる。インデックスP2,P3のデータについても同様に計算すると、総和はそれぞれ6,21となる。したがって、各無線APの受信電界強度の差の総和が最も小さいインデックスP2の位置ラベルである「Dining」が現在位置の位置ラベルとして決定される。
図6は、第1の実施の形態における別の位置推定装置1の構成を示す機能ブロック図である。
図6に示す位置推定装置1は、位置ラベルDB14及び位置推定部15を位置推定装置1の外部のサーバ3で構成した。位置推定装置1とサーバ3とはネットワークを介して接続される。位置推定装置1の学習部13は、観測した受信電界強度と位置ラベルをサーバ3へ送信して位置ラベルDB14に登録する。位置推定装置1は位置ラベル要求部31を備えて、位置ラベル要求部31は現在位置で観測した受信電界強度をサーバ3へ送信して位置ラベルを問い合わせる。サーバ3の位置推定部15は、上記で説明した処理により現在位置の位置ラベルを決定し、位置ラベル要求部31へ送信する。
以上説明したように、本実施の形態によれば、ユーザが位置ラベルを入力した地点において観測された無線APの無線電波信号の受信電界強度を位置ラベルDB14に記憶させておき、位置推定部15が現在位置における無線APの無線電波信号の受信電界強度と位置ラベルDB14に記憶させた無線APの無線電波信号の受信電界強度とを比較して現在位置の位置ラベルを決定することにより、ユーザが複数地点において位置ラベルを入力しておくだけで、現在位置を推定することが可能となる。
ユーザ宅内においてユーザの現在位置を把握することで、スマートフォンをリモコンとして周辺の機器を制御する場合に、ユーザの目の前に存在する機器用のリモコンアプリを動的に立ち上げることができる。この場合、位置ラベルと動作させるアプリを関連付けておく。
[第2の実施の形態]
第2の実施の形態では、観測された受信電界強度の全てを用いて位置ラベルを決定するのではなく、現在位置の推定に用いる無線APの組み合わせを選択しておき、選択した無線APの組み合わせの受信電界強度を比較して現在位置の位置ラベルを決定する。
第2の実施の形態では、観測された受信電界強度の全てを用いて位置ラベルを決定するのではなく、現在位置の推定に用いる無線APの組み合わせを選択しておき、選択した無線APの組み合わせの受信電界強度を比較して現在位置の位置ラベルを決定する。
図7は、第2の実施の形態における位置推定装置1の構成を示す機能ブロック図である。同図に示す位置推定装置1は、図1に示した位置推定装置1にAP選択部16を備えたものである。
AP選択部16は、位置ラベル内の分散が比較的小さく、かつ位置ラベル間の分散が比較的大きく、無線AP間で同一の位置ラベル同士で分散を比較したときの相関が小さい無線APの組み合わせを位置推定に用いる無線APの組み合わせとして選択する。
図8は、AP選択部16が無線APを選択する処理の流れを示すフローチャートである。なお、第1の実施の形態と同様に、位置ラベルDB14には各無線APの受信電界強度、位置ラベルが記憶されている。
まず、無線AP毎に、受信電界強度の分散を算出する(ステップS31)。無線AP毎の受信電界強度Rx_AP(n)の平均AVGAP(n),all及び分散VAP(n),allは次式で計算する。
AVGAP(n),all=SUMx-∈(P1,..,P9)(Rx_AP(n))/size(index)
VAP(n),all=SUMx-∈(P1,..,P9)(Rx_AP(n)−AVGAP(n),all)/size(index)
VAP(n),all=SUMx-∈(P1,..,P9)(Rx_AP(n)−AVGAP(n),all)/size(index)
例えば、図9に示すデータが位置ラベルDB14に記憶されていた場合の、ステップS31で算出した無線AP毎の受信電界強度の分散を図10に示す。
続いて、無線AP毎かつ位置ラベル毎に、受信電界強度の分散を算出する(ステップS32)。図9に示すデータの場合、位置ラベルLivingについては、上記式のSUMの要素をx−∈(P1,P2,P3)とし、位置ラベルDiningについては、上記式のSUMの要素をx−∈(P4,P5,P6)とする。図9に示すデータを用いてステップS32で算出した無線AP毎かつ位置ラベル毎の受信電界強度の分散を図11に示す。
そして、総当りで無線APの組みを作り、位置ラベル単位の無線AP間の分散の相関を求め、全体の分散と位置ラベル単位の無線AP間の分散の相関から無線APの組みの分類の寄与率を算出する(ステップS33)。分類の寄与率Fは次式で計算する。
分類の寄与率F(X,Y)=(1/XとYにおける位置ラベル間の受信電界強度の分散の相関)*(Xの受信電界強度の全体の分散+Yの受信電界強度の全体の分散)/受信電界強度の全体の分散の総和
F(AP(1),AP(2))=(1/Cr∈label(VAP(1),r,VAP(2),r))*(VAP(1),all+VAP(2),all))/SUM(VAP(n),all)
F(AP(1),AP(2))=(1/Cr∈label(VAP(1),r,VAP(2),r))*(VAP(1),all+VAP(2),all))/SUM(VAP(n),all)
図9に示すデータを元に算出した、位置ラベル単位の無線APの組みの分散の相関を図12に示す。
そして、ステップS33で算出した寄与率が最大となる無線APの組み合わせを位置推定に利用する無線APとして選択する(ステップS34)。
位置推定部15は、受信電界強度観測部11から現在位置の各無線APの無線電波信号の受信電界強度を受け取り、AP選択部16が選択した無線APの組み合わせの受信電界強度のみを用いて、第1の実施の形態と同様に、受信電界強度が近いデータを検索して現在位置の位置ラベルを決定する。
以上説明したように、本実施の形態によれば、AP選択部16が、無線AP毎に受信電界強度全体の分散と位置ラベル毎の分散を求め、無線AP間で同一の位置ラベル同士で分散を比較したときの相関が小さい無線APの組みを選択し、位置推定部15が、AP選択部16の選択した無線APの組みの受信電界強度のみを用いて受信電界強度が近いデータを検索して現在位置の位置ラベルを決定することにより、現在位置の推定に効果の高い無線APを絞り込むことができ、位置推定の精度の向上が期待できる。
[第3の実施の形態]
第3の実施の形態では、観測された受信電界強度をクラスタに分け、各位置ラベルにおいて各クラスタに分類されたデータがどれだけ存在したかを示す、位置ラベル毎のクラスタ発生確率を算出して判別器とする。位置推定時には、現在位置での受信電界強度がどのクラスタに属するか判定し、判別器を用いて属するクラスタの発生確率が高い位置ラベルを現在位置の位置ラベルとする。
第3の実施の形態では、観測された受信電界強度をクラスタに分け、各位置ラベルにおいて各クラスタに分類されたデータがどれだけ存在したかを示す、位置ラベル毎のクラスタ発生確率を算出して判別器とする。位置推定時には、現在位置での受信電界強度がどのクラスタに属するか判定し、判別器を用いて属するクラスタの発生確率が高い位置ラベルを現在位置の位置ラベルとする。
図13は、第3の実施の形態における位置推定装置1の構成を示す機能ブロック図である。同図に示す位置推定装置1は、図1に示した位置推定装置1に判別器生成部17を備えたものである。
判別器生成部17は、位置ラベルDB14に記憶されたデータを、無線電波信号が受信できた無線APの合致度が最大で、受信電界強度が最も近いもの同士を統合してクラスタを生成し、位置ラベル毎のクラスタの発生確率を算出して判別器を生成する。
ここで、判別器生成部17が受信電界強度をクラスタリングして判別器を生成する処理について説明する。
図14は、判別器生成部17が受信電界強度をクラスタリングして判別器を生成する処理の流れを示すフローチャートである。位置ラベルDB14には、第1の実施の形態と同様に、学習部13により各無線APの受信電界強度、位置ラベルが記憶されている。
判別器生成部17は、位置ラベルDB14に記憶されたデータで、無線電波信号が受信できた無線APの合致度が最大で、受信電界強度が最も近いもの同士を統合してクラスタを生成する(ステップS41)。受信電界強度の近さは第1の実施の形態と同様に求めることができる。
データを統合してクラスタを生成した結果、生成されたクラスタ数が予め設定したC個以下になったか否か判定し(ステップS42)、クラスタ数がCより大きい場合、あるいはクラスタに属していないデータが存在する場合は(ステップS42のNO)、ステップS41に戻りクラスタ化処理を続ける。データをクラスタを統合するときには最近傍法により近いもの同士を統合してもよいし、中心法を使って近いクラスタを求めて統合してもよい。図15に、位置ラベルDB14に記憶されたデータを3つのクラスタC1〜C3に分類した様子を示す。図中のP1〜P11は、データに付与されたインデックスで、各データの受信電界強度が観測された位置に対応させてインデックスP1〜P11を図中にプロットした。図16に、各データのインデックス、データが分類されたクラスタ、および該当データに付与された位置ラベルをまとめた表を示す。
判別器生成部17は、位置ラベルDB14に記憶されたデータをC個のクラスタに分類すると(ステップS42のYES)、位置ラベル毎にクラスタの発生確率を算出する(ステップS43)。図17(a)〜(c)は、位置ラベル毎にクラスタの発生回数をプロットしたグラフである。
位置推定部15は、判別器生成部17が算出した位置ラベル毎のクラスタの発生確率を用いて現在位置の位置ラベルを決定する。具体的には、現在位置で観測された各無線APの受信電界強度のデータが属するクラスタを最近傍法もしくは中心法を用いて決定し、当該クラスタの発生確率が最も高い位置ラベルを現在位置の位置ラベルとして決定する。
以上説明したように、本実施の形態によれば、判別器生成部17が、受信電界強度の近さに基づいてデータをクラスタに分けて、位置ラベル毎のクラスタの発生頻度を求め、位置推定部15が、現在位置の受信電界強度が属するクラスタを求めて、そのクラスタの発生頻度が最も高い位置ラベルを現在位置の位置ラベルとして決定することにより、受信電界強度の近いデータ同士を統合することで、位置ラベルDB14中のデータを効率的に学習し、精度を上げることが可能となる。
なお、本実施例ではクラスタの発生確率を算出して判別器を学習させたが、例えば機械学習に用いられる決定木手法やナイーブベイズを用いてもよい。
[第4の実施の形態]
オフィスなどでは、ユーザのスケジュールや入退室が管理されているので、第4の実施の形態では、ユーザのスケジューラや入退室管理情報からユーザの居場所を特定して位置ラベルを取得する。
オフィスなどでは、ユーザのスケジュールや入退室が管理されているので、第4の実施の形態では、ユーザのスケジューラや入退室管理情報からユーザの居場所を特定して位置ラベルを取得する。
図18は、第4の実施の形態における位置推定装置1の構成を示す機能ブロック図である。同図に示す位置推定装置1は、図6に示した位置推定装置1において、位置ラベル取得部12がユーザ管理DB4から位置ラベルを入力させたものである。
ユーザ管理DB4は、ユーザの居場所を示す情報を記憶する。図19は、ユーザ管理DB4に格納されているデータの例を示す図であり、図19(a)はユーザのスケジューラ、図19(b)はユーザの入退室管理情報を格納した例を示す。位置ラベル取得部12は、ユーザのスケジューラあるいは入退室管理情報からユーザの居場所を取得し、位置推定装置1を保持するユーザの居場所に対応する位置ラベルを特定する。例えば、現在時刻が9:00のとき、図19(a)のスケジューラを確認すると、ユーザは会議室Aにいることになっているので、位置ラベルを会議室Aとする。入退室管理情報を利用する場合は、最後に登録されたユーザの入退室管理情報に基づいてユーザが現在いる場所の位置ラベルを取得する。
図20は、第4の実施の形態における位置推定装置が位置ラベルを学習する処理の流れを示すフローチャートである。
位置ラベル取得部12がユーザ管理DB4からユーザの居場所を取得して位置ラベルを特定し、学習部13へ送信する(ステップS51)。位置ラベル取得部12は、システムから現在時刻を抽出し、現在時刻に対応するユーザの居場所をユーザ管理DB4で確認して位置ラベルを特定する。
受信電界強度観測部11は、各無線APの無線電波信号の受信電界強度を観測し、無線APのBSSIDと観測した受信電界強度の組み、接続している無線APのBSSIDを学習部13へ送信する(ステップS52)。
学習部13は、受信電界強度観測部11から受信した各無線APの無線電波信号の受信電界強度、接続している無線APのBSSID、位置ラベル取得部12から受信した位置ラベルに新たなインデックスPnを付与して位置ラベルDB14に保存する(ステップS53)。
第4の実施の形態における位置の推定も、第1〜第3の実施の形態と同様の方法で位置を推定できる。
以上説明したように、本実施の形態によれば、位置ラベル取得部12がユーザの居場所を管理するユーザ管理DB4からユーザの居場所を取得して、ユーザの居場所に対応する位置ラベルを特定することにより、ユーザにより位置ラベルの入力が不要となる。
[第5の実施の形態]
第4の実施の形態では、ユーザのスケジューラなどを参照して自動で位置ラベルを入力したが、スケジューラの情報とユーザが実際にいる場所が異なる場合はそのデータを位置ラベルの学習に用いるべきではない。そこで、第5の実施の形態では、学習データとして入力された受信電界強度が近いデータをまとめて、まとめたデータの中で最もよく現れる位置ラベルをその地点の位置ラベルとして学習する。
第4の実施の形態では、ユーザのスケジューラなどを参照して自動で位置ラベルを入力したが、スケジューラの情報とユーザが実際にいる場所が異なる場合はそのデータを位置ラベルの学習に用いるべきではない。そこで、第5の実施の形態では、学習データとして入力された受信電界強度が近いデータをまとめて、まとめたデータの中で最もよく現れる位置ラベルをその地点の位置ラベルとして学習する。
図21は、第5の実施の形態における位置推定装置1の構成を示す機能ブロック図である。同図に示す位置推定装置1は、図18のサーバ3に、位置ラベルDB14にデータを登録する位置ラベル登録部18を備えた。
位置ラベルDB14には、第1〜第4の実施の形態と同様に、各無線APの無線電波信号の受信電界強度、接続先BSSID、および位置ラベルのデータを記憶するとともに、さらに、データ毎に各位置ラベルの出現頻度を記憶する。
位置ラベル登録部18は、各無線APの無線電波信号の受信電界強度と位置ラベルを入力し、入力された受信電界強度と近い受信電界強度を持つデータを位置ラベルDB14から検索し、検索して得られたデータの各位置ラベルの出現頻度を更新する。入力された受信電界強度と近い受信電界強度を持つデータが無い場合は、入力された受信電界強度、位置ラベルで新たなデータを位置ラベルDB14に登録する。
図22に位置ラベルDB14に記憶されたデータの例を示し、図23にデータ毎に各位置ラベルの出現頻度を記録したデータの例を示す。例えば、位置ラベル登録部18に入力された受信電界強度と近い受信電界強度を持つデータがインデックスP1であったとすると、図23のインデックスP1のデータの各位置ラベルの出現頻度が更新される。図23のデータでは、各位置ラベルの出現割合と、そのデータに近い受信電界強度が入力された総回数を保持している。
図24は、受信電界強度及び位置ラベルを登録する処理の流れを示すフローチャートである。
まず、位置ラベル登録部18は、受信電界強度観測部11が観測した受信電界強度と、位置ラベル取得部12がユーザ管理DB4から取得した位置ラベルを学習部13から取得する(ステップS61)。
そして、学習部13から取得した受信電界強度に近い受信電界強度を持つデータを位置ラベルDB14から検索する(ステップS62)。例えば、無線電波信号が受信できた無線APが全て合致し、接続先BSSIDが同一で、全ての無線APについて受信電界強度の差が2dB以内のデータを近い受信電界強度を持つデータとして位置ラベルDB14から検索する。
データが検索できた場合(ステップS62のYES)、検索して得られたデータの各位置ラベルの出現頻度を更新する(ステップS63)。具体的には、位置ラベルの出現割合×総回数を計算して各位置ラベルの出現回数を求め、総回数に1を加算し、入力された位置ラベルの出現回数に1を加算した上で、位置ラベルの出現回数/総回数を計算して各位置ラベルの出現割合を計算して更新する。
そして、更新された各位置ラベルの出現頻度が最も高い位置ラベルを検索して得られたデータの位置ラベルとして記憶する(ステップS64)。
データが検索できなかった場合(ステップS62のNO)、ステップS61で取得した受信電界強度と位置ラベルを用いて新たなデータを追加する(ステップS65)。具体的には、位置ラベル登録部18が受信したデータに新たなインデックスを付与して位置ラベルDB14に記憶させるとともに、そのデータに対応する各位置ラベルの出現頻度を記録したデータを、入力した位置ラベルの出現頻度を1、総回数を1として新たなインデックスを付与して追加する。
なお、位置ラベルの出現頻度として位置ラベルの出現回数を記憶してもよい。
第5の実施の形態における位置の推定は、図22に示した入力されたデータをまとめたデータを用いて、第1〜第3の実施の形態と同様に位置を推定する。
以上説明したように、本実施の形態によれば、位置ラベル登録部18が入力されたデータをまとめて、まとめられたデータで出現頻度の高い位置ラベルをそのデータの位置ラベルとして位置ラベルDB14に登録することにより、位置ラベルの付与に対する信頼性を高めることができる。
なお、1台の位置推定装置のみを用いて説明したが、サーバ3は、複数のユーザそれぞれが保持する位置推定装置からデータを入力してもよい。これにより、例えば、スケジューラ上では会議室Aに存在することになっていたユーザが別の場所にいた場合でも、他の多数のユーザがスケジューラどおりに会議室Aに存在している場合は、会議室Aで観測される受信電界強度に正しく会議室Aの位置ラベルが付与することができる。
1…位置推定装置
10…アンテナ
11…受信電界強度観測部
12…位置ラベル取得部
13…学習部
14…位置ラベルDB
15…位置推定部
16…AP選択部
17…判別器生成部
18…位置ラベル登録部
31…位置ラベル要求部
2A〜2C…無線AP
3…サーバ
4…ユーザ管理DB
10…アンテナ
11…受信電界強度観測部
12…位置ラベル取得部
13…学習部
14…位置ラベルDB
15…位置推定部
16…AP選択部
17…判別器生成部
18…位置ラベル登録部
31…位置ラベル要求部
2A〜2C…無線AP
3…サーバ
4…ユーザ管理DB
Claims (8)
- 無線アクセスポイントの無線電波信号の受信電界強度を測定する測定手段と、
場所を示す位置ラベルを取得する位置ラベル取得手段と、
前記位置ラベルと当該位置ラベルを取得した位置で測定できた全ての無線アクセスポイントの無線電波信号の受信電界強度を記憶する位置ラベル記憶手段と、
現在位置において前記測定手段が測定した前記受信電界強度を前記位置ラベル記憶手段に記憶させた前記受信電界強度と比較して前記受信電界強度が最も近いデータの前記位置ラベルを現在位置を示す前記位置ラベルとして決定する位置推定手段と、
を有することを特徴とする位置推定装置。 - 前記位置推定手段は、現在位置において前記測定手段が前記受信電界強度を測定できた無線アクセスポイントが合致する数が最大のデータを前記位置ラベル記憶手段から検索し、無線アクセスポイント毎の前記受信電界強度の差の総和を求めて、総和が最小となるデータの前記位置ラベルを現在位置における前記位置ラベルとして決定することを特徴とする請求項1記載の位置推定装置。
- 前記位置ラベル記憶手段に記憶された前記データに当該データを取得した時に接続していた無線アクセスポイントの情報を含み、
前記位置推定手段は、現在位置において接続している無線アクセスポイントと前記データの取得時において接続していた無線アクセスポイントが合致するデータを比較の対象とすることを特徴とする請求項1又は2記載の位置推定装置。 - 前記位置ラベル記憶手段に記憶された前記受信電界強度を用いて、前記無線アクセスポイント毎に前記受信電界強度全体の分散と前記位置ラベル毎の分散を求め、前記無線アクセスポイント間で同一の位置ラベル同士で分散を比較したときの相関が小さい前記無線アクセスポイントの組み合わせを選択して前記位置ラベル記憶手段に記憶させる無線アクセスポイント選択手段をさらに有し、
前記位置推定手段は、前記無線アクセスポイントの組み合わせの前記受信電界強度を比較して前記位置ラベルを決定することを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載の位置推定装置。 - 前記位置ラベル記憶手段に記憶された前記受信電界強度を用いて、前記データを前記受信電界強度同士の近さに基づいてクラスタに分けて、前記位置ラベル毎のクラスタの発生確率を求めて前記位置ラベル記憶手段に記憶させる判別器生成手段をさらに有し、
前記位置推定手段は、現在位置において前記測定手段が測定した前記受信電界強度が属するクラスタを求めて、当該クラスタの発生確率が最も高い前記位置ラベルを現在位置における前記位置ラベルとして決定することを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載の位置推定装置。 - 前記位置ラベル取得手段は、当該位置推定装置を保持するユーザの居場所を管理するサーバから取得した居場所情報に基づいて前記位置ラベルを取得することを特徴とする請求項1乃至5のいずれかに記載の位置推定装置。
- 前記位置ラベル記憶手段は、前記データ毎に前記位置ラベルそれぞれの出現頻度を記録しておき、
前記位置ラベルと当該位置ラベルを取得した位置で測定した前記受信電界強度を入力し、前記位置ラベル記憶手段から入力した前記受信電界強度に近いデータが検索できた場合は、当該データについて入力した前記位置ラベルの出現回数を増やすとともに、最も出現頻度の高い前記位置ラベルを前記データの位置ラベルとして記憶し、データが検索できなかった場合は、入力した前記位置ラベルと前記受信電界強度を新たなデータとして前記位置ラベル記憶手段に記憶させる位置ラベル登録手段をさらに有すること
を特徴とする請求項1乃至6のいずれかに記載の位置推定装置。 - 請求項1乃至7のいずれかに記載の位置推定装置の各手段としてコンピュータを動作させることを特徴とする位置推定プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013171441A JP2015040749A (ja) | 2013-08-21 | 2013-08-21 | 位置推定装置及び位置推定プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013171441A JP2015040749A (ja) | 2013-08-21 | 2013-08-21 | 位置推定装置及び位置推定プログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015040749A true JP2015040749A (ja) | 2015-03-02 |
Family
ID=52695002
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2013171441A Pending JP2015040749A (ja) | 2013-08-21 | 2013-08-21 | 位置推定装置及び位置推定プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2015040749A (ja) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017095919A (ja) * | 2015-11-20 | 2017-06-01 | 株式会社ネクスコ・エンジニアリング新潟 | 矢印板表示制御装置 |
JP2018013855A (ja) * | 2016-07-19 | 2018-01-25 | 日本電信電話株式会社 | 行動認識装置、および、行動認識方法 |
JP2018013851A (ja) * | 2016-07-19 | 2018-01-25 | 日本電信電話株式会社 | 行動認識装置、および、行動認識方法 |
JP2020077118A (ja) * | 2018-11-06 | 2020-05-21 | ソフトバンク株式会社 | 機械学習装置、判定装置、プログラム及び機械学習方法 |
JP2021144316A (ja) * | 2020-03-10 | 2021-09-24 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、端末装置、情報処理システム、情報処理方法、端末制御方法、情報処理プログラム、及び端末制御プログラム |
-
2013
- 2013-08-21 JP JP2013171441A patent/JP2015040749A/ja active Pending
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017095919A (ja) * | 2015-11-20 | 2017-06-01 | 株式会社ネクスコ・エンジニアリング新潟 | 矢印板表示制御装置 |
JP2018013855A (ja) * | 2016-07-19 | 2018-01-25 | 日本電信電話株式会社 | 行動認識装置、および、行動認識方法 |
JP2018013851A (ja) * | 2016-07-19 | 2018-01-25 | 日本電信電話株式会社 | 行動認識装置、および、行動認識方法 |
JP2020077118A (ja) * | 2018-11-06 | 2020-05-21 | ソフトバンク株式会社 | 機械学習装置、判定装置、プログラム及び機械学習方法 |
JP7105176B2 (ja) | 2018-11-06 | 2022-07-22 | ソフトバンク株式会社 | 機械学習装置、判定装置、プログラム及び機械学習方法 |
JP2021144316A (ja) * | 2020-03-10 | 2021-09-24 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、端末装置、情報処理システム、情報処理方法、端末制御方法、情報処理プログラム、及び端末制御プログラム |
JP7091382B2 (ja) | 2020-03-10 | 2022-06-27 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、端末装置、情報処理システム、情報処理方法、端末制御方法、情報処理プログラム、及び端末制御プログラム |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Kajioka et al. | Experiment of indoor position presumption based on RSSI of Bluetooth LE beacon | |
JP5165181B2 (ja) | 携帯型コンピュータデバイスの所在と動態を割り出すシステムおよび方法 | |
CN103068035B (zh) | 一种无线网络定位方法、装置及系统 | |
Antevski et al. | A hybrid BLE and Wi-Fi localization system for the creation of study groups in smart libraries | |
JP2014524167A (ja) | 3段階のプロセスを用いた屋内における階と位置の推定 | |
Noh et al. | Infrastructure-free collaborative indoor positioning scheme for time-critical team operations | |
JP2012145586A (ja) | 測位システムにおける連続データ最適化 | |
CN109068272B (zh) | 相似用户识别方法、装置、设备及可读存储介质 | |
EP3092830B2 (en) | Feedback in a positioning system | |
Dari et al. | CAPTURE: A Mobile Based Indoor Positioning System using Wireless Indoor Positioning System. | |
JP2015040749A (ja) | 位置推定装置及び位置推定プログラム | |
KR101600190B1 (ko) | 환경 변수를 고려한 실내 측위 장치 및 그 방법 | |
CN108450060A (zh) | 基于wi-fi接入点的定位方法、设备 | |
JP2007132884A (ja) | 位置推定装置及び位置推定方法 | |
Li et al. | Location estimation in large indoor multi-floor buildings using hybrid networks | |
JP2019174164A (ja) | 物体認識情報及び受信電磁波情報に係るモデルを用いて端末位置を推定する装置、プログラム及び方法 | |
Pandey et al. | SELE: RSS-based Siamese embedding location estimator for a dynamic IoT environment | |
He et al. | Crowd-flow graph construction and identification with spatio-temporal signal feature fusion | |
Liu et al. | Location-aware smart campus security application | |
CN111654843A (zh) | 自动更新指纹数据库的方法及系统、wifi定位方法及系统 | |
CN111654808A (zh) | 一种更新指纹数据库的方法及系统、wifi定位方法及系统 | |
Junoh et al. | Enhancing indoor localization with semi-crowdsourced fingerprinting and gan-based data augmentation | |
Urwan et al. | Position estimation in mixed indoor-outdoor environment using signals of opportunity and deep learning approach | |
KR101813505B1 (ko) | 무선랜 인프라에서의 핑거프린트 이용 방법 및 시스템 | |
KR102182498B1 (ko) | 이동 객체 간의 통신에 기반한 객체 분포 지도 제작 장치 및 그 방법 |