Acoustic-assisted Indoor Pedestrian Dead Reckoning
Yang Wang, Heng Zhou, Takuya Maekawa
ACM International Symposium on Wearable Computers,
アクティブサウンドセンシングを利用して屋内での歩行者トラッキングの精度を向上させる手法を提案しました。
屋内位置推定技術は、スマートフォンなどのセンサデバイスから得られた加速度データやWi-Fi信号などのデータを利用し、人間やロボットなどの位置座標を推定する技術で、屋内ナビゲーションやスマートファクトリーなど幅広い応用があります。実世界知能基盤講座では、そのようなデータに加えて音声や屋内で観測されるGPS信号なども用いた、マルチモーダル屋内位置推定の研究を行っています。
Yang Wang, Heng Zhou, Takuya Maekawa
ACM International Symposium on Wearable Computers,
アクティブサウンドセンシングを利用して屋内での歩行者トラッキングの精度を向上させる手法を提案しました。
Heng Zhou, Takuya Maekawa
Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies (IMWUT), (Aug. 2024)
GNSS信号を用いた屋内位置測位を実現するため、事前のサイトサーベイなしで屋内でのGNSS衛星からの信号受信情報を予測する手法を提案しました。
Teerawat Kumrai, Joseph Korpela, Yizhe Zhang, Kazuya Ohara, Tomoki Murakami, Hirantha Abeysekera, Takuya Maekawa
Pervasive and Mobile Computing, (Feb. 2023)
クラウドソーシングによって収集されたWi-Fi信号付き写真を用いて、Wi-Fiベースの屋内位置予測モデルを自動構築する手法を提案しました。
Zhou Heng and Takuya Maekawa
Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies (IMWUT),
GPS信号を活用して屋内での歩行者デッドレコニング(PDR)の精度を向上させる手法を提案しました。