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インドア測位技術の現況:UWBビジネス元年到来?!

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ヒトは9割程度の時間を屋内で過ごすという調査結果からもわかるように、屋内で適用可能な屋内測位技術や行動計測技術(IoH技術)が、ヒトに関する情報取得とそれに基づくコトの把握のために必須となります。 モノに加え、ヒト・コトの見える化ができれば、より気の利いたサービスの設計や、エビデンスに基づくサービス現場や製造現場の改善、働き方改革などを促進することができるようになります。
 本講演では、屋内測位技術を、精度・コスト(マクロ、メゾ、ミクロ)、構成(インフラ設置型、ウェアラブル型 、送受信機ペア型、技術(電波、光、自律航法等)の軸で概説し、屋内測位の評価基準の標準化の動きについても紹介する。

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インドア測位技術の現況:UWBビジネス元年到来?!

  1. 1. ヘッドライン︓UWBビジネス元年︖ UWBが普及の気配?!: iPhoneもIPIN2019も 1 https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1909/11/news070.html
  2. 2. ヘッドライン︓PDRビジネス元年と⾔ってからから4年 最⼤で1000⼈分の動きをリアルタイムで計測可能なトータルソリューション サービス「Tracking Navi(トラッキング ナビ)」 2 https://japan.cnet.com/release/30379710/
  3. 3. ヘッドライン︓ミリ波レーダー 3 http://www.tij.co.jp/jp/lit/wp/jajy062/jajy062.pdf • 距離、⾓度、速度を計測 • ARIB STD-T48 (60GHz帯, 76GHz帯), STD- T111 (79GHz帯)で標準化 • 測定距離が⻑い(100-200m) • 照明条件にロバスト。煙, 霧, ⾬にも強い • テスラの事故でミリ波のメリットが再認識 • CMOS化による低価格化 • パルス圧縮⽅式による⼈検知性能向上
  4. 4. ヘッドライン: xDR Challenge in Industrial Scenarios 2019 • PDR Challengeシリーズの後継コンペを本年のIPIN2019 @イタリアの正式コンペ部⾨として開催(Track5) • 公開されたセンサデータをもとに推定した軌跡を提出 ⇒オフサイト形式のコンペ • 物流倉庫を卒業して,外⾷,製造現場を対象に • 屋内測位と親和性の⾼い⾏動認識の部⾨も開催要諦 • スケジュール: ‒ 参加登録受付中 ‒ ⽂書提出:7⽉中旬 ‒ 結果提出:9⽉中旬 ‒ 本番:9/30‐10/3 4
  5. 5. 3.1 インドア測位技術の現況 蔵⽥武志123 1産業技術総合研究所 2筑波⼤学 3住友電気⼯業(株) [2018.4-2020.3]
  6. 6. 動線計測・分析が改善⽀援に有効 IoH技術の肝: 屋内測位 屋外計測: 無料 • 測位: GNSS (GPS, みちびき等) • 地図: Google Maps, OSM GNSS: Global Navigation Satellite System OSM: OpenStreetMap BLE: Bluetooth Low Energy 6 屋内計測: 受益者負担 • 測位: 静⽌ノード(BLEビーコン等)の設置が必要 • 地図: フロアマップの作成がしばしば必要 • ⼈間の活動の9割は屋内(⽇本での調査結果) • 多品種少量⽣産 • 移動と作業の組み合わせ(⼤量⽣産︓同じ場所で繰り返し作業) • 作業者の位置: 作業内容と⾼い相関 • 製造現場・サービス現場: 屋内環境で占められている IoH: Internet of Humans
  7. 7. ⼀⻑⼀短な屋内測位技術 7 屋内測位 技術マップ
  8. 8. IMESからiPNTへ 8 http://imesconsortium.org/
  9. 9. 電波強度から距離︓近接測位(iBeaconの例) 9 https://www.credencys.com/blog/a-step-inside-the- technology-of-ibeacon/ http://tech.nikkeibp.co.jp/dm/article/COLUMN/20131218/323372/ 受信した電波の強度で近接の度合いを判定 (RSSI: Received Signal Strength Indicator)
  10. 10. 時間から距離︓ToF (ToA), TDoA 10 http://www.fpoir.org/OPEN/lan.pdf http://osama-talaat.blogspot.jp/2017/03/toa-tof-rtt-tdoa.html ToF: Time of Flight (ToA: Time of Arrival) TDoA: Time Difference of Arrival RTT: Round Trip Time (two-way ToA) ToA: 各ノード(3つ以上)と端末との時間同期が必要 ToDA: 各ノード(4つ以上)の時間同期 基地局が1つ多めに必要。
  11. 11. 三辺(多辺)測量 11 BLEタグ BLEタグ BLEタグ スマホ 送信装置(BLEタグ)を設置し、受信装置(スマホ)の測位をする場合 距離︓既知
  12. 12. (電波)フィンガープリンティング 12 ショーケース下部に設置したBLEタグ スーパーのサイトサーベイの際のサンプル点 • 店舗内外計26か所にBLEタグを配置 • 各サンプル点で10秒ずつ電波計測し、電波 のフィンガープリントを作成
  13. 13. ⾓度︓AoA (Angle of Arrival) 13 出典︓Quuppaウェブサイト 信号(電波)の到来⾓度を⽤いた測位 • 1組の送受信機のみで2D測位可能 • ToF等で距離が得らる場合は1組の送 受信機のみで3D測位可能
  14. 14. UWB 14 • UWB-IR(Ultra Wide Band Impulse Radio)⽅式 – 15〜30cm程度の精度での測位が可能 – マルチパスにも強い – 直進性が強すぎるため、死⾓ができやすい – ⾼コスト UbiSense社、GiT社の資料より
  15. 15. UWBビジネス元年︖ UWBが普及の気配?!: iPhoneもIPIN2019も 15 https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1909/11/news070.html
  16. 16. ICタグ(超近接測位) 16 開発中のIoH (Internet of Humans)デバイス ⼩型軽量化、10軸センサー搭載 ゴビ社より ICタグの周波数特性 https://sgforum.impress.co.jp/article/650
  17. 17. LRF/LiDAR 17 LIDAR (Light Detection and Ranging)装置を⼿に持ち庫内を歩⾏しながら3D計測 • SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) • LIDAR座標系のスタビライズ ロール⾓ ヨー⾓ ピッチ⾓ 産総研佐々⽊⽒ら ATR-Promotions ATRacker LRF (Laser Rangefinder)を⽤いた動線計測
  18. 18. ミリ波レーダー 18 http://www.tij.co.jp/jp/lit/wp/jajy062/jajy062.pdf • 距離、⾓度、速度を計測 • ARIB STD-T48 (60GHz帯, 76GHz帯), STD- T111 (79GHz帯)で標準化 • 測定距離が⻑い(100-200m) • 照明条件にロバスト。煙, 霧, ⾬にも強い • テスラの事故でミリ波のメリットが再認識 • CMOS化による低価格化 • パルス圧縮⽅式による⼈検知性能向上
  19. 19. ARマーカー(位置姿勢計測) 19 • 従来のARマーカの50倍以上の姿勢精度(誤差1/50以下) • 奥⾏きの位置精度も向上(位置推定誤差は撮影距離の0.1%,従来マーカの1/10以下) 産総研⽥中⽒提供
  20. 20. 携帯(移動体搭載)カメラ(RGB, RGB-D) 20 https://medium.com/ipg-media-lab/apples-arkit-vs-google-s-arcore-e00ff42b0547 iOS https://www.youtube.com/watch?v=ttdPqly4OF8 Android iOS Web • SLAMや3D位置合わせを⽤いた AR開発キットをメジャーがリ リース
  21. 21. (超短波) (短波) (中波) (長波) 電磁波 21 http://www.ushio.co.jp/jp/technology/glossary/material/attached_material_01.html ミリ波レーダーRGB-D Wi-Fi, BLE UWB 光学マーカ―, LRF/LiDAR サブギガ帯 (プラチナバンド、回り込む〜) ICタグ 可視光通信, ARマーカー, RGB
  22. 22. (地)磁気フィンガープリント 22 NEC社より IndoorAtlas社より
  23. 23. 速度 向き モデルベースの速度推定 センサ姿勢の推定 センサ校正 ⾼度 (階) 推定 進⾏⽅向の推定 様々な測位技術を紡ぐxDR (PDR&VDR) 23 歩⾏者⽤速度推定モデル ⾞両⽤速度推定モデル • 安価: 加速度、ジャイロ、磁気、気圧の10軸センサを利⽤ • 低消費電⼒: 画像を⽤いた⼿法と⽐較し1/20以下 • 「柔軟な」屋内測位を実現: • 測位インフラなしでも測位を継続 • 様々な測位技術からの結果を線(形、速度、向き)で紡ぐ VDR:VDR: Vibration-based Vehicle Dead Reckoning, ⾞輪 型移動体[フォーク リフト, 台⾞等]⽤ 相対測位 [世界初] PDR: Pedestrian Dead Reckoning, 歩⾏者⽤相対 測位 [スマホデモ︓ 世界初]
  24. 24. 産総研でのxDR研究の歴史 24
  25. 25. PDRベンチマーク 標準化委員会 25 • 加⼊組織 (44組織)(2019.9現在) – 旭化成(株)、アジア航測(株)[南]、(株)インテック、NECネッツエスアイ(株)、(株)MTI、 (株)KDDI総合研究所、国際航業(株)、澁⾕⼯業(株)、クウジット(株)、(株)GOV、サイ トセンシング(株)、シャープ(株)、杉原SEI(株)、住友電気⼯業(株)、(株)ゼンリンデー タコム、(株)デンソー、(株)電通国際情報サービス、トーヨーカネツ(株)、 ⽇本 IBM(株)、(株)⽇⽴製作所、ビッグローブ(株)、富⼠通(株)、(株)フレームワークス[渡 辺]、マルティスープ(株)、(同)ミルディア、(株)村⽥製作所、(株)メガチップス、(株) リクルート[⽜⽥]、(株)リコー、レイ・フロンティア(株)、 – 愛知⼯業⼤学[梶]、学習院⼤[中澤]、神奈川⼯⼤[⽥中]、慶⼤[春⼭、神武、中島]、九 ⼤[島⽥、内⼭]、筑波⼤[善甫、蔵⽥]、名⼤[河⼝]、奈良先端科学技術⼤[新井]、 北陸 先端科学技術⼤[岡⽥]、新潟⼤[牧野]、⽴命館⼤[⻄尾、村尾]、 産総研、HASC、Lisra (敬称略、順不同) • 歴代委員⻑︓ – 2014/5-2018/4 蔵⽥武志(産業技術総合研究所) – 2018/5- 河⼝信夫(名古屋⼤学)
  26. 26. xDR Challenge in Industrial Scenarios 2019 • PDR Challengeシリーズの後継コンペを本年のIPIN2019 @イタリアの正式コンペ部⾨として開催(Track5) • 公開されたセンサデータをもとに推定した軌跡を提出 ⇒オフサイト形式のコンペ • 物流倉庫を卒業して,外⾷,製造現場を対象に • 屋内測位と親和性の⾼い⾏動認識の部⾨も開催要諦 • スケジュール︓ – 参加登録受付中 – ⽂書提出︓7⽉中旬 – 結果提出︓9⽉中旬 – 本番︓9/30-10/3 26
  27. 27. 賞品・賞⾦ • スポンサーのご協⼒により,賞⾦・賞品を授与 • 製造業トラック ‒ 1位:15万+BL-02P or 10万+BL-02P+TECCO+PulsarGum ‒ 2位:10万+BL-02P • 外⾷トラック ‒ 1位:15万+BL-02P or 10万+BL-02P+PDRmini+PulsarGum ‒ 2位:10万+BL-02P • 賞品 TECCO (GOV) BL02P(BIGLOBE) PDR mini (杉原SEI) PulsarGum(富⼠通) 27
  28. 28. Final Results Team median_ error (CE50) accum_ error (EAG50) obstacle velocity frequency soe Integrated Indicator Winner Kawaguchi Lab 72.26 (9.04m) 99.60 (0.031m/s) 87.46 99.84 99.93 18.64 74.81 1st Xihe Technology 51.28 (15.13m) 98.72 (0.038m/s) 84.81 97.41 96.16 11.86 67.01 Kyushu Univ. 75.58 (8.08m) 99.79 (0.027m/s) 97.18 97.69 100.00 0.00 73.20 2nd 28 Team median_ error (CE50) accum_ error (EAG50) obstacle velocity frequency staying_ area Integrated Indicator Winner Eurasia IoT 81.01 (6.50m) 96.02 (0.122m/s) 94.12 82.11 99.97 9.83 78.06 Kawaguchi Lab 88.02 (4.47m) 96.66 (0.111m/s) 92.31 99.98 99.97 25.97 83.91 2nd Xihe Technology 71.88 (9.15m) 70.32 (0.313m/s) 91.10 95.57 95.62 17.49 70.96 Kyushu Univ. 91.85 (3.36m) 97.18 (0.101m/s) 95.50 93.77 100.00 22.81 84.38 1st CE50: 50th percentile of 2D (circular error)Manufacturing Sub-Track Restaurant Sub-Track
  29. 29. eCDFs 29 Manufacturing Sub-Track Restaurant Sub-Track
  30. 30. xDRの誤差指標︓EAG 30 xDRによる誤差蓄積スピードに関する 補正点からの時間-誤差空間で求め た勾配の指標 誤差蓄積勾配EAG (Error Accumulation Gradient) と命名 [1] Abe, M., Kaji, K., Hiroi, K., Kawaguchi, N. PIEM: Path Independent Evaluation Metric for Relative Localization, in Proceedings of the Seventh International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN2016), 2016. [2] Ichikari, R.; Kaji, K.; Shimomura, R.; Kourogi, M.; Okuma, T.; Kurata, T. Off-Site Indoor Localization Competitions Based on Measured Data in a Warehouse. Sensors 2019, Vol.19, Issue 4, No. 763 (2019).
  31. 31. BUP (BLE Unreachable Period)による誤差蓄積の評価 • xDRによる誤差累積を評価するために,BLE信号を部分的に意 図的に削除 BLE unreachable period (BUP):センサデータからBLE受信情報のみを消した区間 • 正解値情報をBUPの開始・終了の両時点で提供 • BLEを別の絶対測位⼿段で読み替えれば汎⽤性のある評価法に BUPBUP BUPRSSI of BLE tag. t BUP外は,BLE情報を含んだ統合測位による誤差絶対量を評価 BUPの導⼊によりBLEへの依存傾向等がわかる 31
  32. 32. ToC of ISO/IEC 18305: 2016 8. LTS performance metrics 2 Floor detection probability 3 Zone detection probability 4 Means of various errors 5 Covariance matrix of the error vector 6 Variances of magnitudes of various errors 7 RMS values of various errors 8 Absolute mean of the error vector 9 Circular Error 95% (CE95) and Circular Error Probable (CEP) [Horizontal error] 10 Vertical Error 95% (VE95) and Vertical Error Probable (VEP) [Vertical error] 11 Spherical Error 95% (SE95) and Spherical Error Probable (SEP) [Error in 3D] 12 Coverage 13 Relative accuracy [distance between two ELTs (Entity to be Localized/Tracked)] 14 Latency 15 Set-up time 16 Optional performance metrics 16.1 Location-specific accuracy 16.2 Availability 9. Optional performance metrics for LTS use in mission critical applications 2 Susceptibility 3 Resilience 32
  33. 33. 詳細について 東京理科⼤学 オープンカレッジ • 新しい価値を⽣むインドアポジショニングの基礎と応⽤ – 屋内測位が価値を⽣む︕ 働き⽅改⾰、改善⽀援、視覚障害者⽀援 等の事例も紹介 • 全3回 – 2019/11/05(⽕) • 19:00〜21:00 なぜ屋内測位︖ 応⽤事例を学ぶ その1 – 2019/11/26(⽕) • 19:00〜21:00 屋内測位技術を学ぶ – 2019/12/17(⽕) • 19:00〜21:00 応⽤事例を学ぶ その2 33
  34. 34. 概略 ヒトは9割程度の時間を屋内で過ごすという調査 結果からもわかるように、屋内で適⽤可能な屋内測 位技術や⾏動計測技術(IoH技術)が、ヒトに関す る情報取得とそれに基づくコトの把握のために必須 となります。 モノに加え、ヒト・コトの⾒える化が できれば、より気の利いたサービスの設計や、エビ デンスに基づくサービス現場や製造現場の改善、働 き⽅改⾰などを促進することができるようになりま す。 本講演では、屋内測位技術を、精度・コスト(マ クロ、メゾ、ミクロ)、構成(インフラ設置型、 ウェアラブル型 、送受信機ペア型、技術(電波、光、 ⾃律航法等)の軸で概説し、屋内測位の評価基準の 標準化の動きについても紹介する。 34

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