工場内における物品の位置情報システムの開発
米沢裕司*

吉村慶之*

工場では，原材料や仕掛品など様々な物品の所在を把握する必要があるが，人手では把握が難しい場合があり課題となっている。そこで，工場内の物品の位置を自動的に検出することができる位置情報システムを開発した。本システムでは，無線通信モジュールを物品に取り付け，無線通信モジュールが受信する 電 波 強 度 を 機 械 学 習 の 一 種 で あ る Random Forests を 用 い て 解 析 す る こ と に よ り ， 物 品 の 位 置 を 検 出 す る 。
位置検出実験の結果，電波の反射や干渉が生じる工場環境下においても，本システムによって精度良く物品の位置を検出できることを確認した。
キ ー ワ ー ド : 位 置 情 報 ， 機 械 学 習 ， Random Forests, 無 線 通 信 モ ジ ュ ー ル

Development of a Position Information System for Items within a Factory
Yuji YONEZAWA and Yoshiyuki YOSHIMURA

In factories it is necessary to keep track of the location of various items such as raw materials and works in progress, however attimes such work cannot be performed through manpower alone. Therefore, we developed a position information system that canautomatically detect the location of items within a factory. In this system, the location of items can be detected by attaching a wirelesscommunication module to them and analyzing the intensity of radio waves received through the module, using a type of machine learning
called Random Forests. The results of location detection experiments confirmed that this system can precisely detect the location of items,
even within factory environments in which the reflection and interference of radio waves occurs.
Keywords: position information, machine learning, Random Forests, wireless communication module

１．緒言(2)低 コスト

工場には，原材料や仕掛かり品，完成品，機材等の中 小 企 業 の 工 場 の 多 く で は ， 高 価 な ITシ ス テ ム の 導

様々な物品があり，これらを管理する上で，物品の所入は困難であり，システムのコストを抑える必要があ在を把握する必要がある。また，製造の進捗状況を管る。

理する上でも，物品の所在をリアルタイムに把握する(3)広 い検出エリ ア

必要がある。しかし，広い工場内で物品が不規則，不工場の建屋は広い場合が多く，敷地内に複数の建屋定期に移動する場合や，多数の物品がある場合は，人がある場合もある。そのような場合であっても，工場手での把握には限界があり，これらの管理が困難になのどの場所に物品があるかを検出できるようにする必る場合がある。そこで，このような課題を解決するた要が ある。

め に ， ITシ ス テ ム を 用 い て 物 品 の 位 置 管 理 を 自 動 化 す(4)多 数の物品へ の対応るこ とが求められ ている 。

工場内には多数の物品があり，数百個あるいは数千

こ こ で ， 工 場 の 物 品 の 位 置 管 理 を 行 う ITシ ス テ ム には， 多くの場合， 以下のような 要件が必要 と なる。

個といった多数の物品の位置を検出できるようにする
必要 がある。

(1)位 置検出精度

位置を検出するためのシステムとしては，数 cmと い っ た 高 い 精 度 ま で は 必 要 な い も の の ， 3～4m程 度 の精度で物品 の位置を検 出する必要が ある 。

GPS(Global Positioning System： 全 地 球 測 位 シ ス テ ム )が普及しており，カーナビなどで広く利用されている。と こ ろ が ， GPSの 電 波 信 号 は 屋 内 で 受 信 で き な い こ と*から，工場内の物品の位置検出には利用することがで

電 子情報 部- 13 -

き な い 。 ま た ， GPS以 外 の 屋 内 で 利 用 で き る 様 々 な 測移動機ａ

位 方 式 が あ る 1) も の の ， 上 記 (1)～ (4)の 要 件 を 十 分 に 満固定機Ａ

たすには至っていない。そこで，これらの要件を満た距離短いと電波強度大す新 たな測位方式 によるシステ ムの開発を目 指した 。

固定機Ｂ

移動機ａの位置を表示

固定機Ｄ

固定機Ｃ

距離長いと電波強度小２．開発システムの構成と位置検出の方法
２．１

電波強度情報開発システムの構成

無 線 通 信 モ ジ ュ ー ル (固 定 機 )を 工 場 の 各 所 に 設 置 す る：無線通信モジュール
移動機・・・物品に取り付け固定機・・・測定エリア内の各所に設置とともに，位置を検出したい物品にも同様の無線通信：電波障害物（ラック、機械装置等）

図 1に 開 発 シ ス テ ム の 構 成 を 示 す 。 本 シ ス テ ム で は ，

モ ジ ュ ー ル (移 動 機 )を 取 り 付 け る 。 物 品 に 取 り 付 け た

図1

システムの 構成

移動機は，工場内の各所の固定機からの電波を受信し，そ の 電 波 強 度 デ ー タ (各 固 定 機 か ら の 電 波 強 度 の 値 )をPCに 無 線 送 信 す る 。 PCで は ， 後 述 の 方 法 に よ っ て 電
波強度データから物品の位置，すなわち物品に取り付け た 移 動 機 の XY座 標 値 を 求 め ， PC画 面 に 位 置 を 表 示する 。
無 線 通 信 モ ジ ュ ー ル の 外 観 を 図 2に 示 す 。 無 線 通 信
モ ジ ュ ー ル に は IEEE802.15.4に 準 拠 し た 市 販 品 ((株 )横山 商 会 ・ OZV)を 用 い ， 制 御 回 路 基 板 や 後 述 す る 加 速度センサ等と共に樹脂ケース内に格納して物品に取り付 け た 。 IEEE802.15.4と は 近 距 離 ワ イ ヤ レ ス 通 信 規 格

図2無線通信モ ジュールの外 観であり，低消費電力で低コストという特徴を備えている 3) 。 ま た ， 理 論 上 ， 1つ の 通 信 ネ ッ ト ワ ー ク 内 に 約 6報を更新する必要がないことから，移動中の場合のみ万個のモジュールを配することができる。つまり，非無線通信モジュールの電源を入れ，電波強度データを常に多くの移動機を工場内に配置することができるこ

移 動機から PCに無線 送信して 位置検出 するよう にした 。とから，工場内の物品が多数の場合でも，各々の物品

これによって，不必要な無線通信を抑制して移動機のに移動機を取り付けて位置を検出することができる。

電池の消耗を防ぎ，長期間にわたって電池交換するこ

また，無線通信モジュール間で直接通信できる距離はとなく運用することができる。また，移動機からは電数十メートルであるものの，通信を中継させることに

波 強度デー タと共 に電池電圧 も PCに無線 送信す るよう

よって，直接には通信できないモジュールとも通信すにし ，電池交換の 時期が分かる ようにした 。

ることができ，通信距離を大きく伸ばすことができる。
こ の よ う な こ と か ら ， IEEE802.15.4に 準 拠 し た 市 販

２．２

電波強度に基づく位置検出の課題

無線通信モジュールを用いることにより，広いエリア一般に，電波強度は送信機と受信機との距離によっをカバーし，多数の物品を対象にするシステムを比較て変化し，距離が長いほど電波強度は小さくなる。本的低コストに構築することができる。すなわち，前章

研究では，このような電波の特性を利用することによに 述 べ た シ ス テ ム に 求 め ら れ る 要 件 の う ち ， (2)～ (4)って，受信機である移動機の位置を検出することを目を満 たすことでき る 。

指した。電波強度データの取り扱いについては

なお，固定機にはコンセントから電源を供給するこIEEE802.15.4 に 規 定 さ れ て お り 2) ， 無 線 通 信 モ ジ ュ ーとができるが，移動機は電池で動作させる必要がある。

ルには電波強度を取得するコマンド等が用意されていそこで，移動機に消費電力が極めて小さい加速度センることが多い。そのため，移動機における固定機の電サを取り付け，移動機の移動もしくは静止を加速度セ波 強度を取 得して PCに収集す ること は ，比較 的容易にンサで検知するようにした。そして，静止中は位置情行う ことができる 。

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し かしなが ら ，PCに 収集した 電波強度 を単純 な方法

位置検出の判断に用いることによって，電波干渉等の影響 の低減を図っ た 5) 。

で解析するだけでは，移動機の位置を精度良く検出することはできない。これは，工場内では，設置されてまた，機械学習には様々な方法があるが，その中でいる金属製のラックや機械装置などにより電波の反射，も Random Forestsに は， 入力 (電 波強 度 )と出力 (位 置 )と屈折や干渉が生じるためである。その結果，距離が長の間の複雑な関係を学習することができ，かつ，入力くなるにつれて電波強度が小さくなるという関係が崩のノイズ的な変動や欠落に頑健であるという特長があれ，距離が短い場合でも電波強度が小さい場合や，僅る。本システムでは，このような特徴を備えた

かな位置の違いによって電波強度が大きく変わる場合

Random Forestsを 適 用 す る こ と に よ っ て ， 電 波 強 度 のが生じる。さらに，工場内の作業員も影響を及ぼし，複雑な変化に対応し，かつ，電波障害物の影響によっ作業員の有無や位置によって電波環境は時々刻々と変て電波強度データにノイズ的な変動があった場合や，化する。その結果，工場環境下では電波強度と距離と電波強度データの一部が欠落した場合でも，物品の位の関係は複雑かつ不規則なものとなり，単純な方法で置を 精度良く出力 できるように した 5) 。

は電波強度から精度良く位置を検出することが困難でさらに， Random Forestsは 2分 木とよばれ る単純な条あった。そこで，この電波強度と位置との複雑・不規件分岐処理を多数組み合わせて行う方法であり，演算則な関係に柔軟に対応し，物品の位置を検出すること処理負荷が小さいという特徴もある。そのため，本シがで きる新たな方 法を開発した 。

ス テムには 特別な PCは不要で あり ，一 般的な スペックの PCでシステ ムの運 用を行え ることも ，低コ スト化を２．３

位置検出方法図る 上での利点で ある。
4)

機械 学習の一種で ある Random Forests を適用し た位３．位置検出実験

置検出方法を開発した。これは，あらかじめ工場内の各 所におい て 電波 強度を実測 し，その データ を PCで解３．１

析 (機 械 学 習 )す る こ と に よ っ て ， 位 置 と 電 波 強 度 と の本 シ ス テ ム の 有 効 性 を 確 認 す る た め ， 図 3の よ う な

関係 を導き出すも のである。

実験方法

工 業 試 験 場 2階 の 50m×7mの 範 囲 を 検 出 エ リ ア と し て ，ただし，ある瞬間の電波強度のみに基づいて位置を位置検出実験を行った。この検出エリア内には金属製

検出しようとする方法では，干渉等の影響によって電の機械装置や，ロッカー，ラックなどが設置されてお波強度が大きく乱れた場合に位置検出の結果に大きなり，本システムのターゲットである工場と同様に，電誤差が生ずる懸念がある。そこで，ある瞬間の電波強波の 反射や干渉な どが発生する 環境である 。

度だけではなく，その近辺の時刻の電波強度も含めて

実 験 で は ， 検 出 エ リ ア 内 の 14箇 所 に 無 線 通 信 モ ジ ュ

機械学習することとした。そして，位置を検出する際ールの固定機を設置した。そして，固定機のうちの1にも，その時の電波強度及びその近辺の時刻の電波強台 にPCを接続 し，移 動機から この固定 機に送 られてく

度 をPCに入力 し，機 械学習結 果に基づ いて 位 置を得る

る 電波強度 データ をPCで収集 した。こ の際， 検出エリよう にした 。

ア内に設置した各固定機では，移動機から電波強度デ

これは，前節に述べたような時刻とともに電波の干ー タを受信 した場 合に， PCと 接続され ている 固定機に渉等の影響の程度が変化することを考慮したものであそ の情報を 送信す るようにし た。PCと接 続され た固定る。つまり，ある瞬間に電波強度が大きく乱れている機が移動機の通信圏外にある場合は，他の固定機が中場合でも，その前後の時刻の電波強度は乱れが小さい継を行うことによって，移動機からの電波強度データことが期待できることから，前後の時刻の電波強度もをPCで収 集できるよ うにした 。

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図3★

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50m★：無線通信モジュール(固定機)

位置検出実 験エリア- 15 -7m

そして，検出エリア内の様々な箇所に移動機を置き，1000

延 べ 7941箇 所にて電 波強度デー タを PCに収集す るととも に ， その 時 の移 動 機の 位置 (XY座 標 値 )を メ ジ ャー 等

800で計測して記録した。次に，そのデータに対して電波強度データから位置を求める演算式を導出した。
こ の 際 ， あ る 瞬 間 の 電 波 強 度 に 加 え ， そ の 前 後 0.5秒と 1秒 の 計 5時 刻 の 電 波 強 度を 演 算 式 の 引 数 と し て 用 い

頻度Random Forestsに よ る 機 械 学 習 を 行 う こ と に よ っ て ，600
400

る こ と と し た 。 つ ま り ， Random Forestsで は こ れ ら 複
数時刻の電波強度と位置との関係を解析し，この複数200時刻の電波強度を引数とする演算式を導き出すように

3.5～3.0～3.5

2.5～3.0

2.0～2.5

比較 を行った 。

1.5～2.0

こ と を 試 み ， 延 べ 2636箇 所 に つ い て ， 実 際 の 位 置 と の

1.0～1.5

0.0～0.5

ら，この演算式を用いて電波強度から位置を検出する

0.5～1.00した。その後，検出エリア内で移動機を移動させなが誤差(m)
３．２

実験結果

図4

位置検出実 験の結果

本システムによって検出された位置と，実際の位置を 比 較 し た 結 果 を 図 4に 示 す 。 位 置 検 出 の 誤 差 の 平 均

また，本システムに用いた無線通信モジュールは，値 は 0.9m， 標 準 偏 差 は 0.6mで あ り ， 電 波 障 害 物 が 多 数

本来，センサ信号を無線で送受信するために利用され存在する環境下においても精度良く位置を検出できるるものである。そのため，センサ等を本システムの無こ と が わ か っ た 。 ま た ， 実 験 に 用 い た PC(CPU:イ ン テ

線通信モジュールに接続すれば，センサデータと共にル Corei7-2700K)の 場 合， 位置 検 出に 要す る 計算 処理 時

セ ン サ 位 置 (デ ー タ の 収 集 場 所 )を 自 動 収 集 す る よ う な

間 は 約 0.1秒 で あ り ， リ ア ル タ イ ム に 物 品 の 位 置 が 検

IoTシ ス テ ム の 構 築 も 可 能 で あ る 。 こ の よ う に ， 本 シ

出で きることを確 認した 。

ス テ ム は ， 物 品 の 管 理 の み な ら ず ， IoTシ ス テ ム に お

さらに，実際の工場環境下における性能を検証するため，県内の企業の協力を得て，工場内の金型や仕掛ける位置情報の収集など，様々な用途への活用が期待でき る。

かり品の位置を検出する実験を行った。その結果，実際の工場環境下においても，物品の位置を十分な精度

参考文献で長期間に渡って安定的に検出できることを確認した。

1) 奥山敏, 森信一郎, 小川晃弘. 屋内ロケーション管理技術.
Fujitsu. 2013, vol.1, no. 64, p. 66-73.

４．結2) 鄭立. スマートセンサ無線ネットワーク. リックテレコ

言工場内の物品の位置を自動的に検出することができる シ ス テ ム を 開 発 し た 。 本 シ ス テ ム で は ， RandomForestsを 用 い て 無 線 通 信 モ ジ ュ ー ル が 受 信 す る 電 波 強度を解析することにより，物品の位置を精度良く検出することができる。また，低コスト，広い検出エリア，多数の物品への対応という工場向けのシステムに求めム, 2012, p.26.
3) 鄭立. Zigbee開発ハンドブック. リックテレコム, 2006,
p.68-72.
4) Leo Breiman. Random Forests. Machine Learning. 2001, Vol.45,
p.5-32.
5) 石川県. 位置測定システム，位置測定装置，位置測定方法，及びプログラム. 特許第6145623号. 2017-05-26.

られ る要件を備え ている 。

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