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G空間シティ構築事業

本プロジェクトは，総務省がすすめているG空間シティ構築事業の採択事業として，都市災害時の地下街等閉鎖空間における情報伝達の実証事業を行っています． これは，建物内や地下街のような屋内空間において，様々な最新の測位技術を組み合わせることで，屋内測位環境を構築するとともに， 地震や津波が発生した際に施設管理者が被災現場の情報収集・伝達に活用可能な「BtoBアプリ」と，滞在者が平常時/非常時をシームレスに利用可能な「BtoCアプリ」を開発しました．

また2014年度には大阪梅田地下街(通称：うめちか)で災害が起きたという想定での実証実験も行いました．

G空間シティ構築事業 採択事業 立命館大学

屋内測位技術

G空間シティ構築事業で利用したのが，これまで西尾研究室で研究・開発してきた屋内測位技術を組み合わせて開発された屋内測位エンジンです． 位置情報を取得する方法として，GPSを用いた位置推定手法が盛んに利用されていますが，建物内や地下街のような屋内環境においては，GPSの電波が受信できないためにGPSを利用することができないという問題点があります．

今回開発した屋内測位エンジンでは，西尾研究室でこれまでに研究された屋内測位の技術を組み合わせて高精度な屋内測位を行うことが可能となっています． 以下は用いた技術についてそれぞれ説明します．

Wi-Fi測位

Wi-Fiアクセスポイントの電波を利用することで，位置推定を行う手法が注目されており研究が進んでいます． Wi-Fiによる測位はすでに設置されているアクセスポイントが利用でき導入コストが低いこと， 加えて携帯キャリアのWi-Fiアクセスポイントなどが整備されてきていることから，ますます適用範囲が広がってきています．

PDR(Pedestrian Dead Reckoning)

PDRとは相対位置推定の技術であり，加速度センサとジャイロセンサで測位可能なことから，Wi-FiアクセスポイントやIMESなどの外部インフラを用いずに測位できる技術として，注目されています． センサを用いてセンサを保持しているユーザの歩数と歩幅，進行方向を算出することで，1歩ごとの相対的な測位を可能にしています．

関連修論「歩行空間制約を活用したPDR軌跡の逐次推定(2014年度)」

関連修論では更に壁や通路といった建築物構造情報を制約として利用することで，誤差を抑えてユーザの歩行軌跡を算出することが可能になっています．

気圧センサによる階層検知

最近出回っているスマートフォンには気圧センサが搭載されていることが増えてきました． 気圧センサは端末が現在居る地点での気圧を取得することが可能です． この気圧センサを利用し，ユーザの建物内での階層移動検知・移動階層数認識を行う研究を行っています．

関連修論「ライフログを用いた省電力行動認識手法(2013年度)」

Cross-Assitive

西尾研究室ではこれらの屋内測位技術を組み合わせた測位手法「Cross-Assitive」を提案しています．

本手法では，PDRとWi-Fi測位が持つそれぞれの利点・欠点を相互的に補いつつ，高精度な屋内測位を可能にしています．PDRは相対測位であるために測位開始時の緯度経度と方向が必要な上，長時間稼働させると誤差が蓄積していくという問題点があります．翻ってWi-Fi測位では測位環境や測位時の状況によって精度が大きく変わってしまい不安定であるという問題点があります．これらを解決するために，Wi-Fi測位はPDR開始時の初期位置と方向の算出と，累積誤差の補正を行い，PDRはWi-Fi測位の不安定な測位を改善を行うことによって，相互的に精度向上を図ることができます．

関連修論「PDRとWi-Fi測位の相互的精度向上手法(2014年度)」

今後は屋内測位だけでなく，屋外測位ともシームレスに利用可能なように研究を進めています．

関連卒論「GPS測位とPDR測位の適応的な切替え手法(2014年度)」

うめちかナビ関連研究開発

本プロジェクトは、大阪梅田地下街を実験の中心地として実世界指向システム「うめちかナビ」についての様々な研究を実施しています。 その一つとして、2010年初頭より大阪梅田地下街全域でパノラマ写真の撮影を行ない、屋内のストリートビューの構築を行っています。 撮影されたストリートビューは現在「うめちかナビ」のページにて公開されています。

うめちかナビ | 大阪・梅田駅周辺地下街マップ | UMECHIKA NAVI | トップページ

http://umechika.ubi.cs.ritsumei.ac.jp/panoramaview/about.html

関連卒論:「案内表示を活用した広域での屋内誘導手法(2012年度)」「二次元地図画像を用いた道路ネットワーク生成(2012年度)」

関連修論:「姿勢センサと画像特徴量マッチングによる端末位置・姿勢推定の精緻化(2012年度)」

また、GPSの届かない箇所で行う歩行者向けナビゲーションシステムについての研究も行なっています。 2012年度には、梅田地下街を対象としたスマートフォン向けの対話型ナビゲーションシステムを開発しました。 現在、GooglePlayストアで公開されています。

うめちかナビ for Android

うめちかナビ for Android とは|Umechika Navi

関連修論:「視認性確認対話ベースの歩行者ナビゲーションシステム(2012年度)」

関連卒論:「PDRを活用した地下街ナビゲーションの進捗適応機構(2012年度)」

他にも、センシングシステム、前述のPlaceSticker、通行の多い通路でのパノラマビューや、Google StreetView と連携するワームホールビューアなど、実世界とシステムを関連付けしていく研究を行っています。

この屋内ストリートビュープロジェクトは奈良先端科学技術大学院大学横矢研究室との共同研究であり、画像処理技術によってパノラマビューに写っている人をほぼ完全に消失させるというプライバシーに配慮したものになっています。西尾研究室は他の大学との共同研究も盛んに行われています。

Wi-Fiパケット・アノニマス人流解析システム

スマートフォンなどの端末から発せられるWi-Fiパケットをセンシングすることで、群衆や個人の移動といった、人の流れを解析するシステムです。 群衆を動きを把握することで災害時の避難誘導に用いたり、個人の移動を把握することで、人の「見守り」に利用するなど、都市計画、防災計画、商業活性化などに役立てることを目標としています。

本手法では、Wi-Fi端末がアクセスポイントを探索するために送信する管理パケット（Probe Requestパケット）を、パケットセンサを用いて収集し、収集されたデータを解析することで、人流センシングを実現します。 これによって、個人を識別した端末の移動軌跡（パーソントリップデータ）を獲得でき、かつ群衆の動きを高い分解能で認識できます。 さらに、開発したパケットセンサは、安価な汎用機を用いて構築しており、導入コストも低いというメリットがあります。

すでに、収集したProbeRequestパケットから、人の分布や流量を把握したり、施設全体に存在する実際の人数を推定することを実現しています。また、人流解析結果はリアルタイムに提供する機能があり、どこにどれだけの人がいるかを可視化することができます。 グランフロント大阪を始めとして、各地で実証実験を実施し、システムの有効性を確認しています。

関連修論:「Wi-Fiパケット観測による人流解析システム(2014年度)」

SynapSensor

弊研究室では電通国際情報サービスとラピスセミコンダクタが共同開発したIoTインフラ、SynapSensorの評価に関わっています。

SynapSensorはウェアラブルデバイスなどのBluetooth LE機器から大量のセンサーデータを受け取るために開発されたハードウェアで サーバに個々のセンサーデータを無線経由で集約する目的で開発されました。 具体的には航空機などの空間内で乗客の体調を気遣うなど、細やかなサービスの助けになったり、 状態の管理が必要な物にBluetoothのビーコンを付けて状態を計測するような用途が考えられます。

弊研究室ではSynapSensorがどれくらいの距離からのセンサーのデータを収集できるか、 どれ位の量のセンサーからどの程度のセンサーデータをどの程度の取得率で取得することができるかというストレステストを中心とした評価を行っています。