複数のBluetoothビーコンに基づくデバイスフリーな屋内測位におけるキャリブレーションについて
On Calibration for Device-free Localization based on Multiple Bluetooth Beacons
杉野恭兵, 大囿忠親, 新谷虎松

アブストラクト

遠隔地のユーザの様子を屋内測位によって見守る,遠隔介護のような場面においてデバイスフリーな測位は,遠隔介護支援の分野をはじめとして,遠隔地のユーザの様子を見守るために重要である.Bluetoothビーコンは既存のデバイスフリー測位用の機器と比較して,安価,省電力,設置が容易という利点があるため,カメラ機器などよりも柔軟な配置が可能である.本稿では複数のBluetoothビーコンからの電波強度を利用して,被験者の位置を検出するデバイスフリー屋内測位機構を提案する.既存のフィンガープリント法式に基づく測位では,ユーザの負担となるキャリブレーションが課題である.キャリブレーションを自動化するために,測位データに対するクラスタリングにより,ユーザ識別のための閾値を定める.本稿では,本手法の有効性を実験によって検証し,95%の精度でユーザの有無を検出可能であることを示した.
Device-free Indoor Localization is important to detect abnormality of elderly people of distant place. Bluetooth beacons have two advantages; cheap and driving for long time without exchange of batteries. Therefore, we can set its more flexibly than other devices, e.g. camera devices. We propose a Device-free Indoor Localization method using multiple Bluetooth beacons. Existing Device-free Localization techniques require to calibrate a threshold of received signal strength. To realize an automatic calibration method, we applied obtained data clustering by the unsupervised learning. We verified the efficacy of the proposed method by experiments, and we show that our method realized Device-free Localization with 95% by the unsupervised learning.
ダウンロード