WiFi バックスキャッタータグを用いた
非接触生活行動認識システムの提案
伊勢田 氷琴1

安本 慶一1

内山 彰2

東野 輝夫3

概要：本論文では，家具や建具，生活用品に取り付けた WiFi バックスキャッタータグを用いて，家庭内の日常生活行動を認識する手法及びシステムを提案する．提案システムでは，周波数シフト型バックスキャッ
タータグと，受信した WiFi 信号の周波数シフトを捉えることができるソフトウェア制御型 WiFi デバイ
スである SDWiFi を用いる．提案手法では，SDWiFi の送信機から伝送される無線信号に対し，生活行動に伴うタグの動きが与える周波数シフトを，SDWiFi の受信機で検知し，家のオブジェクト（家具・建具・日用品など）がどのような順序で動かされたのかといった情報から生活行動を非接触に認識する．提案手法の実現可能性を調べるため，NAIST スマートホームにおいて，SDWiFi の送信機と受信機，WiFi バッ
クスキャッタータグの様々な位置関係や角度に対し，タグの動きを検出可能かどうか実験を行った．1–2m
離して SDWiFi の送信機・受信機を設置し，タグを送信機に近い場所から受信機に近い場所まで変更した
結果，タグの位置が送信機あるいは受信機に近い（25cm 程度）時に，77.6–100%以上の精度で認識できた．
一方で，送受信機間の距離が 2m，送信機・受信機とタグの位置が距離が 1m 程度の時は，精度が 46.3%程度まで悪化した．また，タグと送信機-受信機を結ぶ直線の間の角度によっても，精度が 46.3–87.6%まで
大きく変化することが確認された．最後に，シンク水栓のレバー，キッチンの引き出し，冷蔵庫のドアにタグを取り付けて動かしたところ，認識精度は，それぞれ，92%，24.6%，52%となった．以上より，現状
では，送信機・受信機の近くにタグを設置しなければならないという制約は存在するものの，SDWiFi の送受信機およびタグの位置関係や角度を適切に設定することによる提案手法の実現可能性が示された．

Investigating a contact-less daily living activities recognition systemusing WiFi backscatter tags
Hikoto Iseda1

Keiichi Yasumoto1

1. はじめにAkira Uchiyama2

Teruo Higashino3

負担になる利用者に適用することは困難である．後者は配線や設置のコストが高く，カメラやマイク等を使用する場

家電の最適制御や高齢者の見守りシステム，健康支援ア

合にはプライバシー侵害の懸念もある．これらの課題を解

プリケーションなどのコンテキストアウェアサービスを実決するために，近年 (3) 環境発電型デバイスを使用する方現するためには，家庭内における住人の生活行動を認識す

法 [11], [12], [13], [14] や，(4)WiFi CSI や WiFi バックスる基盤が必須である．これまで提案されてきた生活行動認

キャッター等の既設のインフラをそのまま利用する行動認

識手法を大別すると，(1) スマートフォンやウェアラブル端

識技術が注目されている [15], [16], [17], [18]．しかし，こ末などを身体に身につける方式 [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7]，れらの手法は，認識できる行動の種類が少ない，限られた(2) 環境中にセンサを設置する方式に分けることができ状況下でしか行動認識ができない，特殊なデバイスが必要る [8], [9], [10]．前者は常にセンシングデバイスを身につけとなる等の課題を抱えている．

る必要があるため，高齢者など，センサの装着が身体的に123

奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科
大阪大学大学院 情報科学研究科
京都橘大学 工学部情報工学科

本研究では，周波数シフト型 WiFi バックスキャッター
タグ（以降，バックスキャッタータグと呼ぶ）を非接触型センサとして用いた生活行動認識手法を提案する．バックスキャッター通信とは，電波の反射/吸収を切り替えることでデータ通信を行う技術である．本研究では RFID のよ
うに複雑な通信を行うバックスキャッターではなく，アン

以上より，提案手法の実現可能性が示された．

2. 関連研究と本研究の位置づけテナと発信器および物理スイッチ（傾斜スイッチ）から構

本章では，家での生活行動認識について，接触型センサ

成され，タグに動きが加わることで周波数シフトを発生さを使った研究，非接触型センサを使った研究，環境発電をせる周波数シフト型バックスキャッタータグを使用し，周使った研究，WiFi や RFID を使った研究，バックスキャッ

波数シフトを起こすタグの集合やその発生パターンが生活

ターを使った研究に分けて概観する．

行動ごとに異なることを学習することで生活行動認識を行う．本研究で用いるバックスキャッタータグは，内部にマ2.1 接触型センサによる行動認識手法

イクロコンピュータや FPGA を持たないため，ボタン電スマートフォンやウェアラブルセンサを利用して人の動池一つで長期間使用することができ，小型かつ複雑な設計

きを直接的に計測することで行動認識を行う手法は，これを必要としない．バックスキャッタータグは周囲の人やモまでに数多く提案されてきた．Attal らは三軸加速度セン

ノの動きによって周波数シフトを発生させるため，周波数

サ，ジャイロセンサ，磁気センサ等のセンサ類を被験者のシフトを認識するだけで容易にタグの動きの識別が可能で胸部・右大腿部・左足首に装着することで，「立つ」，「座あり，周囲の電波環境による影響も受けにくい．本研究でる」，「歩く」等，12 種類の行動を識別する手法を提案しは，Nakagawa らが開発した，上記の特徴を持つ周波数シている．機械学習アルゴリズムには k-NN を使用し，F 値

フト型バックスキャッタータグおよびソフトウェア制御可

で 0.989 の精度を出している [1]．また，Balli らはスマー

能な WiFi 無線機（以降，SDWiFi と呼ぶ）から成るシス

トウォッチに搭載された三軸加速度センサー・ジャイロセ

テム [19] を使用し，バックスキャッタータグを非接触のセ

ンサ・歩数計・心拍センサから得られるデータを，主成分ンサとして使用し，行動認識を行う手法を提案する．

分析による次元削減と RandomForest を利用することによ提案手法では，家の住人が生活行動に伴って使用する家

り，
「歩く」
，
「座る」
，
「PC 操作」，「静止状態」，「座る」な具や建具，その他日常使用するオブジェクトの動きを WiFi

ど 8 種の動作の識別において，F 値で 0.985 の精度を出し

バックスキャッタータグで検知し，どのタグがどのようなた [2]．Chen らは，スマートフォンに搭載された三軸加速

順序で動いたのかの検知結果をもとに生活行動を推定す

度センサおよびジャイロセンサを用いて「小走り」，「歩る．本稿では，提案手法の実現可能性を調べるため，まず，く」，「階段を登る/下る」，「ジャンプ」の５種類の行動認識

一般家庭の居住環境を再現した NAIST スマートホーム内

において F 値で 0.9626 の精度を出している [3]．このようにおいて，どのような条件でバックスキャッタータグの動に，ウェアラブルデバイスやスマートフォンを用いた手法

きの検出・識別が可能かを調査することを目的とする．

は，全般的に精度が非常に高いという特徴がある．

実験には NAIST スマートホーム内に 2 台の SDWiFi 装置（送信機，受信機）と 1–8 個のバックスキャッタータ

2.2 非接触型センサによる行動認識手法

グを使用し，SDWiFi とバックスキャッタータグの位置関

センサ類を人の体ではなく，環境側に設置する手法も係，バックスキャッタータグのアンテナの方向，バックス

多く存在する．代表的な例として，Cook らが提案したキャッタータグの個数をそれぞれ変えながら，タグの動き

CASAS [8] が挙げられる．CASAS は，光量センサ，気温（タグを立てた時に周波数シフトが発生）の検出を行う実センサ，モーションセンサ，ドアセンサ，データサーバなど験を実施した．検出を行うために，取得した信号に対するからなるスマートホームキットであり，10 種の行動を平均

FFT と，バンドパスフィルタの適用などの前処理を行なっ

で 0.581 の精度で認識することに成功している [8]．Sasaki

た上で，周波数シフトを検知するピーク検知アルゴリズム

らは家電の利用状況から行動認識を行う手法を提案し，9を適用した．

種の行動を平均で 0.675 の精度で認識している [9]．Mastui

実験の結果，送受信機間の距離が 1m の際には F 値の平らは SALON と呼ばれる PIR センサ，気温・湿度・騒音な均で 100%，2m の際にも平均で 59%の精度で立てたタグどが計測可能な環境センサ，ドアセンサ，環境発電によっの検出が可能であり，タグのアンテナの向きと検出率にはて駆動するアノテーション用ボタン，データ収集・解析用

明確な関係性が存在しないことが分かった．また，バックサーバからなるシステムを提案し，「入浴」，
「食事」，
「調

スキャッタータグはタグが複数個存在する環境中において

理」
，
「睡眠」
，
「外出」の 5 種の行動認識において，0.723 のも，各タグの周波数シフトの幅を違った値に設定すること再現率を達成している [10]．このような環境中にセンサをで，動いているタグを識別することが可能である. 実際に冷設置する手法は，人の身体に制約をもたらさないという意

蔵庫の扉，引き出し，水栓のレバーにタグを設置し，動い味で負担の少ないセンシング手法であると言える．

ているタグを識別する実験を実施した結果，平均で 0.564の精度で動かしているタグを識別できることが分かった．

2.3 環境発電を使用した行動認識手法

2.6 先行研究の課題

前述の 2 種類の手法は共通してバッテリーの交換や電源

非接触型センサによる行動認識手法は，高い精度を持つの設置，配線といった設置・維持コストの発生が課題とされものの，常にセンサを身につける必要があるという点で特ている．そこで，環境中に存在する光や振動等の微量なエに高齢者等にとって負担が大きいと言える，また，従来のネルギー源から発電を行い，センシングと行動認識を行う

非接触型センサによる行動認識は，広範な生活行動の認識システムが提案されている．Sandhu らが提案した SolARに成功している例が多い一方で，数多くのセンサを家の中

は，手首に太陽電池とマイコンを装着し，行動によって変に配置・配線し，さらに定期的な交換等メンテナンスが求化する発電量から行動認識を行う．SolAR では，「階段のめられるため，設置・維持コストが高いという課題がある．

昇降」
，
「歩く」
，
「走る」
，
「座る」
，
「立つ」など 5 種の行動

環境発電技術を用いることで，これらの課題を一部解決すを，屋内では 0.9158 の精度で認識可能である [11]．また，ることができるが，現状では広範な生活行動を認識するに

Stirapongsas らは，batterﬂy と呼ばれるアナログ PIR セ

は至っていない．加えて，これらの手法は特殊なデバイス

ンサと生活行動を推定する機械学習モジュールを搭載したを必要とするため，一般家庭への導入は容易ではない．

エッジデバイスを開発した．デバイスを部屋の数カ所に設

一方で，WiFi の電波を使用する手法は，既に家庭内に導置し，複数デバイスがそれぞれ推定した行動の多数決を取入されているインフラを使用して行動認識を行うことがで

ることで，
「移動」
，
「読書」
，
「静止」
，
「筆記」
，
「無人」の 5

きるメリットがある．また，バックスキャッターを用いた種の行動を 0.6359 の精度で認識している [12]．

手法は，通信を行うためのタグが必要となるものの，追加的な電源を必要とせず，細かな人の動きもとらえることが

2.4 WiFi や RFID を使用した行動認識手法

できるという点で優れている．しかし，WiFi の電波を直WiFi は現在多くの家庭で導入されているが，このような接使用する手法は，環境からの影響を強く受けるため，環既存のインフラを使用して行動認識を試みる研究もある．

境ごとの学習が必要となる．また，RFID を使用する手法

例えば，Wang らは WiFi 通信時に得られる，通信電波のは検出範囲が広く，バッテリーレスである点がメリットだ

位相と振幅の情報を持つチャンネル状態情報（CSI) を用いが，RFID を読み取るための特殊なリーダーが必要となり，

て「歩く」
，
「走る」
，
「歯を磨く」といった 9 種類の行動を一般家庭への導入は困難である．さらに，バックスキャッ0.96 の精度で認識している． また，パッシブ RFID タグ

ター技術を使用する手法に関しては，少ない電力で駆動さと RFID リーダを身体に装着することで行動認識を行なっせるために，使用可能なマイコンやセンサに強い制約が存た事例も存在する [15]．

在するため，その設計と運用は非常に困難である．加えて，バックスキャッター技術を使用したこれらの研究は，セン

2.5 バックスキャッターを用いた行動認識手法
Liu らによって考案されたアンビエントバックスキャッ
ターは，周囲に存在する RF を利用して環境発電を行いな

サからの距離や場所が限定された状況下での運用に止まっている．現状，一般家庭で行われる広範な生活行動の認識に応用された例は著者らが知る限り存在しない．

がら内部のマイコンやセンサを駆動するとともに，周囲の以上より，先行研究には，(1) 身体的負担が大きい，(2)RF に対する反射/吸収を切り替えることで通信を行う技

設置・維持コストが高い，(3) 設置条件など環境依存性が術である [16]．バックスキャッター通信では，通信電波を高い，(4) 広範な生活行動を認識できないといった 4 つの生成するために必要な増幅器を必要としないため，非常に課題があると言える．

小さい電力で無線通信を実現できる技術として注目されている．Li らは人の動きによって，バックスキャッターの2.7 提案手法の位置づけ

周波数シフトの特性が変化することを利用して，机の周囲

そこで本研究では，(1) 身体的負担が大きいウェアラブル

で行う「座る」，「立つ」，「タイピングする」といった行動

デバイス等を使用しない，(2) 配線や電池交換が不要，(3)を 0.934 の精度で認識することに成功している [17]．また，どのような屋内レイアウトの住宅でも機能する，(4) 広範

Ryoo らはバックスキャッタータグの中に人間の行動に応な生活行動を認識可能の 4 つの要件を満たす生活行動認識

じて電波の振幅を動的に変更する機構を埋め込むことによシステムを提案する．

り，「歯磨き」や「歩行」など８種類の行動を 0.94 の精度

具体的には，Nakagawa らが開発したアンテナと物理スで認識している [18]．また，Vikram らが開発した Printed

イッチ，発振機およびバッテリーで構成された周波数シフ

Wi-Fi は，伝導性材料を３ D プリンターで加工することでト型 WiFi バックスキャッタータグ [19] を非接触センサとアンテナを作成し，水や風の流れを物理スイッチの on/oﬀ

して使用し，一般家庭での使用を想定した生活行動認識シに変換し，アンテナインピーダンスを変化させることで物ステムを提案する．本システムで使用するバックスキャッ

理的な動きを捉えることに成功している [20]．

タータグは，センサやマイコンを内部に持たないシンプルな構成だが，外部から動きを加えることで物理スイッチのon/oﬀ が切り替わり，タグの可変内部抵抗に応じた周波数

境中の電波から発電を行い，その微小な電力によってマイシフトを観測することができる．バックスキャッタータグ

コンやアンテナ，センサ等を駆動させることで通信を行うの識別とその動きを同時に学習することで，生活行動に応技術である．しかし，Nakagawa らが指摘するように，マじたタグの動きの変化を捉えることが可能である．

イコンやセンサの消費電力も考慮した設計を行う必要があ

本手法では小型バックスキャッタータグを非接触センサ

るため，この技術を直接的に応用して状況認識を行うこととして使用し，ドアや家電など家庭内の様々なオブジェク

は非常に困難である [19]．例えば，生活行動認識を行うたトに設置するため，ユーザへの身体的負担を最小限に抑えめには，人の動きを捉えるモーションセンサや，周囲の騒つつ，多種多様な生活行動を識別可能である (要件 1，4)．

音や湿度を観測する環境センサ等が必要であり，このようまた，バックスキャッター技術を使用するため，定期的なな多機能なセンサから得られる大量のデータを送信するこ電池交換や配線等の設置・維持コストも小さく，無線電波とは，バックスキャッター通信で想定される数 µW 程度のとして，一般家庭でも広く使用されている，WiFi を使用す発電量では困難である．

ることで既存のインフラを活用することが可能である (要そこで本研究ではアンテナ，発振機，傾斜スイッチおよ件 2)．加えて，周波数シフト型のシンプルな構成のタグをびバッテリーのみで構成される周波数シフト型バックス

使用することで，場所的・空間的な制約を受けることなく，キャッタータグを使用する．傾斜スイッチはタグ内部の基タグの識別が容易である (要件 3)．

盤に対する重力方向への傾きや，外からの動きに応じて，

3. WiFi バックスキャッターを使った生活行
動認識システム発振機および RF スイッチへの電源供給の on/oﬀ を切り替えることができる．回路に電源が供給されると，発振機に予め設定された可変抵抗に応じた信号が生成され，RF ス

ソフトウェア無線機基地局 2 台とバックスキャッタータ

イッチの on/oﬀ の切り替わりに応じたアンテナのインピーグ群，これらを制御しデータを蓄積するクラウドから構成

ダンスの変化によって散乱波に周波数シフトが生じる．

される生活行動認識システムを提案する．

3.2.2 SDWiFi AP/Cloud

3.1 提案システムの概要

フトウェア無線基地局 SDWiFi AP を使用する．SDWiFi

本システムでは WiFi の電波を発生させる基盤としてソ本システムの全体像を図 1 に示す．後述するように，本の外観を図 3 に示す．SDWiFi はソフトウェア制御で WiFi

研究で使用するバックスキャッタータグは，動きが加わるの周波数帯域における任意の周波数によって通信を行うこことで物理スイッチの on/oﬀ が切り替わり，それによっとができる．通信はパケット単位で行われ，パケットヘッて，受信機が受け取る信号において，内部の可変抵抗に応

ダには制御情報が，ペイロード部には sine 波の波形が格納

じた周波数シフトを発生させることができる．本システムされている．バックスキャッタータグが環境中に存在する

では，バックスキャッタータグを引き出しやドア，便器の場合，周波数シフトの影響によってペイロード内のデータ

蓋などに設置し，生活行動に伴ってこれらのタグに加えらが変化し，sine 波の周波数空間が変化することで周波数シれる動きから発生する周波数シフトを，後述するピーク検

フトを観測することができる．また，SDWiFi AP は 2 本

知アルゴリズムによって観測する．これにより，どのタグのアンテナを備えており，位相差から散乱波の到来角の情がいつ動いたのかが分かるため，タグの動きの有無と生活報も含むため，タグの位置も推定することができる [21]．

行動の関係を，機械学習を用いて解析する．

また，SDWiFi Cloud は SDWiFi AP が取得したパケットを取得し，データを収集する基盤である SDWiFi AP

3.2 システム構成
提案するシステムを，(1) 家具や家電，ドアや引き出しとはルータを介して同じネットワークで接続されており，

SDWiFi AP からのパケットを最短 1 秒間隔で取得するこ等の動きを検出するために使用するバックスキャッタータ

とができる．

グ群， (2) WiFi の無線信号の送受信を行うソフトウェア

3.2.3 周波数シフト検出部

無線基地局の SDWiFi AP 群と AP が受信した信号デー

まず，前述の手法で SDWiFi AP/Cloud からバックス

タを蓄積する SDWiFi Cloud，(3) 信号データを処理しキャッタータグが存在する空間で周波数シフトの影響を受動きがあったタグを検出する周波数シフト検出部，(4) 一

けたパケットの情報，すなわち sine 波の生信号を取り出定時間のタグの動きから生活行動を認識する生活行動認識

す．sine 波の生信号は，図 4 に示すように I 波と Q 波にモデル，で構成する．以下にそれぞれの詳細を述べる．

分けて取得できるため，これらを合成して一つの sine 波を3.2.1 WiFi バックスキャッタータグ

取り出す．

本研究では Nakawaga らが開発した周波数シフト型バッ

この生信号に対し，周波数シフトの影響を確認するため

クスキャッタータグ [19] を使用する．バックスキャッターに高速フーリエ変換（FFT）を施す．バックスキャッター通タグの外観を図 2 に示す．従来のバックスキャッターは環

信は反射波にデータを載せる技術だが，この反射波には環図 1

システム概要

バッテリー
傾斜センサ

シフト周波数
調整つまみ
アンテナ

図 2

バックスキャッタータグ

図 4

生信号

となるベクトル W を求める．

sine 波の周波数を 5.0MHz，タグに設定する周波数シフ
ト幅を 1.0MHz に設定し，バックスキャッタータグを AP間に立てて設置して周波数シフトを発生させ，重畳するパケットの数を 10 個として，上記の処理を施した結果を可視化すると図 5 のようになる．図 5 より，sine 波の周波数
図 3

SDWiFi AP

からちょうど 1.0MHz 離れた赤い矢印で示した部分にピークが出ていることが分かる．これが周波数シフトである．

境から様々なノイズが加わるため，単一のパケットを FFT

この周波数シフトを観測するために，下記 Algorithm ににかけた結果からは周波数シフトとノイズを区別できない．

示すピーク検出アルゴリズムを使用する．ピーク検出アル

しかし，反射波はノイズと異なり，バックスキャッター通

ゴリズムを適用する前に，各タグに周波数シフト幅を予め信が行われている間は継続的に受信可能であるという特性設定できる特性を生かし，バンドパスフィルタを適用してを生かし，複数パケットの FFT の結果を重畳し，周波数シ設定した周波数領域を予め抜き出す．array[] は，FFT のフトを観測する．即ち，i 番目のパケットに対して FFT を

結果（対象周波数近辺のみ），T H は，ピークとそうでない行った結果を Fi とし，∀i ∈ {1, 2 . . . , n},ところの差を表す係数である. このピーク検知アルゴリズ|Fi | = k を満た∑tすとき，重畳するパケットの数を t として W = i=1 Fi

ムでは，配列 array の N1 個分の移動平均 ave1 を計算し，

図 5

周波数シフトの例

Algorithm ピーク検知アルゴリズム
1: function Peak detection(array, N1 , N2 , T H)
2:
result ← F alse3:
for i = 0 to array.length − N do∑4:
ave1 ← 1≤j≤N1 −1 array[i + j]/N1∑
5:
ave2 ← 1≤j≤N2 −1 array[i + j + N2 ]/N2
6:
if ave2 > ave1 × T H then7:
result ← T rue
8:end if
9:end for10:
return result
11: end function

それを T H 倍した値より，次の N2 個分の移動平均 ave2

図 6

NAIST スマートホーム

が大きいような場合にピークが存在するとみなし，True を返し，ピークを発見できなかった場合には False を返す．

3.2.4 生活行動認識モデル
タグの集合を T とする．ウィンドウ幅 W （例えば，300

4.1 AP 間とタグの距離の検出率に対する影響
AP 間の距離と，AP とタグとの距離が検出率に及ぼす影響について実験を行なった．AP 間の距離については，直秒），サンプリング周期 P （例えば 10 秒）に対し，W の間

線距離で 1m および 2m 離した条件で行い，タグは送信機に動きを検出したタグの時系列情報を配列 b[0..W/P − 1]（Tx）と受信機（Rx）を結ぶ直線状を Tx から 0.25m ずつで表す.b[i] ∈ 2T は，時刻 i に動きを検出したタグの部分集

Rx に近づけた位置に設置し実験を行なった．各 Tx とタT合の情報である． 2 は T の全ての部分集合である．

グとの距離について，1 分ずつ，1 つのタグを立てた場合

M 個のサンプル b0 , ..., bM −1 と行動ラベル l0 , ..., lM −1 にと寝かせた場合のデータを取り，これを 3 セッション繰り

対し，機械学習モデルを学習する．機械学習モデルとして，返した．前処理として生信号に FFT をかけ，これを複数ランダムフォレストを使用することを想定している．

パケット分重畳し，バンドパスフィルタを適用し，周波数4. 実験

シフトが発生する周波数領域を抽出し，ピーク検知アルゴ
リズムを適用した．比較のために，以下の実験では全て重提案したシステムの実現可能性を検証するために，周波畳するパケットの数は 10 個分，即ち 10 秒分に固定した．

数シフト型バックスキャッタータグを使用し，どのようなまた，ピーク検知アルゴリズムのパラメータとして，平均条件で周波数シフトが検出可能か実験を行なった．具体的

値の何倍をピークと見なすのかを決定する係数 T H につには，AP とタグとの距離，タグの AP に対する方向，環いては，1.2 に固定し，平均を計算する際の標本数である

境中に存在するタグの個数を変えながら，床に対して垂直N1 , N2 はそれぞれ，10，3 とした．

に立てているタグを検出する実験と，実際にキッチンに存在する冷蔵庫，水栓，引き出しにタグを取り付け，動かし

AP 間の距離が 1 ｍの場合の F 値と混同行列を表 1，図 7に，2m の場合の F 値と混同行列を表 2，図 8 に示す．

ているオブジェクトを検出する実験を行った．本実験は，これらの結果から，AP 間の距離に関わらず，タグと AP

実際の住環境での応用可能性を確かめるために，図 6 に示間の距離が短いほど，即ちタグが Tx か Rx のいずれかに近す NAIST スマートホーム内にて行なった．

いほど検出率が高まることが分かった．特に，AP 間の距

離が 1m の場合は，タグと AP との距離にかかわらず 100%

タグが環境中に存在した場合でも高い精度で立てているタの精度でタグを検出することができた．2m の場合は，Rx

グを検出できることが分かった．本節では実際にバックス

や Tx から近い場合には比較的精度が高いが，Tx または

キャッタータグを実環境のオブジェクトに設置し，その動Rx から離れるほど精度が落ちることが分かった.

きを認識できるか検証する．今回の実験では場所をキッチンに限定し，表 4 における ID1，ID2，ID3 の 3 つのタグ

4.2 タグの向きの検出率に対する影響
この実験ではタグの向きが検出率に及ぼす影響を検証すをそれぞれ，冷蔵庫，水栓レバー，引き出しの 3 か所に取り付けた．タグを取り付けた様子は図 13 に示す通りである．図 10 に示すように，Rx に対する向きを，Tx から Rx

る．また，前節までの実験を通してタグは Tx あるいは Rxの方向にタグの表面（アンテナがある面）を向けた場合を付近かつ，AP 間の距離が短いほどタグの検出率が高まる

起点に時計回りに 30 度ずつ回転させ，それぞれ方向 1〜方

ことが分かった．そのため，タグと AP までの距離が異な

向 8 とラベリングした．本研究で使用するバックスキャッる 2 つのレイアウトで実験を行った．AP のレイアウトは

タータグはプリントアンテナを備えており，基盤と垂直方

図 14 に示す通りである．また，Tx および Rx とタグとの向に指向性を持っている．タグを方向 1 に向けて立ててい間の距離は表 6 および表 7 に示す通りである．レイアウト

る図 9 の場合，タグのプリントアンテナは Rx を向いて

1 では Rx を ID3 に近づけ，レイアウト 2 では Rx を ID2

いる．

に近づけた．また，いずれの場合も AP 間の Line of Sight

AP 間の距離は 2m とし，AP とタグとの距離は，前節のが確保されるように設置している．2 つのレイアウトで，実験で Rx からの距離が近いときに安定した精度が出るこ

引き出しを開けた状態，水栓のレバーを上に挙げ水を出しとを確認したため，Rx から 0.25m 離した位置に設置した．

ている状態，冷蔵庫のドアを開け閉めしている状態，何も各方向についてタグを立てた場合と寝かせた場合についてしていない状態をそれぞれ 1 分ずつ行い，3 セッション分

1 分ずつデータを取得した．その他の実験条件は前節と同のデータを収集した．

様である．結果は表 3 および図 11 に示す通りである．こ

実験の結果を表 8 に示す．また，3 セッションを合計しれらの結果から，いずれの方向においても，本来存在する

た混同行列を表 15 に示す．2 つのレイアウトを比較する

周波数シフトを検出できないエラーが多いものの，タグのと，レイアウト 1 の方が平均的に高い精度だが，ID3 を全アンテナの方向と検出率には明確な関係性が存在しないこく検出できていない．また，レイアウト 1，2 のいずれのとが分かった．

場合も本来存在する周波数シフトを検出できないエラーが4.3 タグの個数の検出率に対する影響の近くに設置したにも関わらず，ID3 を検出できず，反対多発していることが分かった．また，レイアウト 1 は ID3
この実験では環境中に存在するタグの個数が検出率に及に ID2 の検出率が高く，レイアウト 2 は Rx を ID2 付近にぼす影響を検証する．8 個のタグを用意し，表 4 に示すよ

設置したものの，ID2 の検出率は下がり，反対に ID3 の検うに，シフト幅（可変抵抗）を設定し，一つずつタグを立て出率は上昇することが分かった．これは，レイアウト 1 のた場合と寝かせた場合のデータを 1 分ずつ取得した．AP場合には引き出し本体が ID3 の反射波に干渉する一方，冷間の距離は 1m とし，AP とタグとの距離は，4.1 節の実験

蔵庫の扉を開いたとき ID2 が Rx に近づき，レイアウト 2

で Tx 或いは Rx からの距離が近いときに安定した精度がでは冷蔵庫の扉が ID2 の反射波に干渉する一方で，ID3 の出ることを確認したため，Rx から 0.25m 離した位置に設

反射波は干渉するものがなく直接 Rx に届くことができた

置した．

ためと考えられる．

実験の結果を表 5 に，3 セッションを合計した混同行列を図 12 に示す．これは，タグを 1 個ずつ立てた場合の結5. 考察果である．表 5 から，ID2 のタグを除いて，1.0 の精度で実験を通して，AP を直線状に配置た場合し，その間でタグを検出可能であることが分かった．また，図 12 から

タグを寝かせた/立てた状態を，距離が 1m の際には F 値

は，ID2 の場合はタグが立っているにも関わらず周波数シの平均で 0.943，2m の際にも平均で 0.761 の精度で認識がフトを観測できないケースが多いことが分かった．

可能であることが分かった．また，タグのアンテナの向き

一方，複数のタグを同時に立てた場合，ピークの検出はと検出率には明確な関係性が認められなかった．さらに，出来なかった．ピーク値が下がったためであると思われ

バックスキャッタータグが環境中に複数個存在する場合でる．ピーク検出アルゴリズムの閾値 T H を調整することであっても，立てている特定のタグは ID2 を除き，100%の対応可能かどうか調査が必要である．

精度で識別することが可能であった．また，実際にキッチンの水栓のレバー，冷蔵庫の扉，引き出しに設置し，どの

4.4 バックスキャッタータグによる生活用品の動き認識

オブジェクトを開けている或いは動かしているかを識別す

前節までの実験を通して，比較的近距離であれば複数のるタスクでは，AP を適切に配置することで各オブジェク

表 1

AP 間の距離が 1m の場合のタグ検出率の F 値
0.25m

0.50m

0.75m

session1

1.0

1.0

1.0

session2

1.0

1.0

1.0

session3

1.0

1.0

1.0

Average

1.0

1.0

1.0
図 7

表 2

AP 間の距離が 1m の場合の混同行列

AP 間の距離が 2m の場合のタグ検出率の F 値

0.25M

0.50M

0.75M

1.00M

1.25M

1.50M

1.75M

session1

0.33

1.0

0.33

0.33

0.91

0.33

1.0

session2

1.0

1.0

1.0

1.0

0.33

0.48

1.0

session3

1.0

1.0

1.0

0.33

0.39

0.44

1.0

Average

0.776

1.0

0.776

0.62

0.543

0.416

1.0

図 8

図 11

AP 間の距離が 2m の場合の混同行列

タグの方向を変えた場合の混同行列

トを平均で 0.5815 の精度を出すことができた．また，各実験の混同行列を見ると，殆ど一貫した性質としてピークを
図 9

方向 1 のときのタグの向き誤検知するエラーよりも，本来発生している周波数シフトを観測できないエラーが多いことが分かった．
以上の実験結果から，バックスキャッタータグを安定的に検出するためには，AP 間の距離およびバックスキャッ
タータグと AP の距離がある程度短く，間に障害物が存在しない環境が必要であると考えられる．特に，バックス
キャッタータグを動かすオブジェクトに設置する場合には，動かしている間にも Line of sight が確保される必要がある．また，今回の実験ではタグの動きや傾きに応じて周波数シフトを発生させる汎用タグを使用したが，ハード

図 10

タグの方向

ウェアの特性上，このような汎用タグは動きの小さい引き戸のようなオブジェクトや，人が使用する際に状態が変化しない椅子やテーブルの使用を検出することができないと方向 1

session1

0.33

session2
session3
Average

表 3 タグの方向を変えた場合の検出率の F 値
方向 2
方向 3
方向 4
方向 5
方向 6

方向 7

方向 8

0.59

0.95

0.33

0.46

0.33

1.0

0.94

0.73

0.91

0.33

0.33

0.33

0.33

0.57

0.553

0.64

0.74

0.463

0.646

1.0

1.0

1.0

0.33

0.33

0.94

1.0

0.69

0.69

0.553

0.554

0.876

表 4 シフト幅の設定
ID
Shift Frequency

ID1

1.00MHz

ID2

1.25MHz

ID3

1.50MHz

ID4

1.75MHz

表 5

タグごとの検出率の F 値
ID1ID2
ID3 ID4

session1

1.0

0.33

1.0

1.0

session2

1.0

1.0

1.0

1.0

session3

1.0

1.0

1.0

1.0

Average

1.0

0.776

1.0

1.0

図 12

タグの数を変えた場合の混同行列いう問題がある．

図 13

タグを設置している様子

動かされたときの周波数シフトを検知することで，家庭内以上のことから，実際の住環境において広範な生活行動の日常生活動作を認識する手法を提案した．提案手法のの認識を可能とするためには，AP を複数個所に設置した

実現可能性を調査するため，NAIST スマートホーム内に，り，各家電や家具に応じた動きや状態を検出可能なスイッ

周波数シフト型バックスキャッタータグと，WiFi 信号をチを備えたバックスキャッタータグを開発する必要がある

送受信しタグによる周波数シフトを捉えることができると考えられる．

SDWiFi の送信機・受信機からなるテスト環境を構築した．

6. まとめと今度の課題

タグと AP 間の距離および角度を変えてタグの動き（周波数シフト）検出を試みた結果，タグと AP 間の距離を比

本稿では，家具や建具，生活用品に取り付けた周波数シ較的近距離かつ適切な角度に設置するという条件のもとでフト型 WiFi バックスキャッタータグが生活行動に伴っては，100%近い精度でタグの動きの検出が可能なことがわ

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]
図 14

AP の設置レイアウト

かった．また，タグを水栓のハンドル，キッチンの引き出[9]し，冷蔵庫のドアに取り付けて動かしたところ，レイアウ
ト 1 の場合には 95%，78.3%，0%，レイアウト 2 の場合には 92%，24.6%，52%の精度で検出ができた．
今回得られた結果においては，SDWiFi の送受信機を1–2m といった比較的短距離に設置しなければならず，高[10]精度にタグを認識するためにはバックスキャッタータグがTx または Rx の近く設置する必要があることがわかった．
これらは家に設置し広い範囲で利用するためには制限とな[11]

る．今後，SDWiFi の出力の変更，バックスキャッタータ
グのアンテナ感度の変更，AP の複数個所への設置や家具・家電の動きに応じたスイッチを備えたバックスキャッター
タグの開発などを通して，これらの制限を緩めることが可[12]

能かを検討していく．
謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP19H05665 の助成を受けたもの
です．

[13]

参考文献
[1]

[2]

Ferhat Attal, Samer Mohammed, Mariam Dedabrishvili,
Faicel Chamroukhi, Latifa Oukhellou, and Yacine Amirat. Physical Human Activity Recognition Using Wearable Sensors. Sensors, Vol. 15, No. 12, pp. 31314–31338,
2015.
Serkan Balli, Ensar Arif Sağbaş, and Musa Peker. Human activity recognition from smart watch sensor data

[14]

using a hybrid of principal component analysis andrandom forest algorithm. Measurement and Control,Vol. 52, No. 1-2, pp. 37–45, 2019.
Yufei Chen and Chao Shen. Performance Analysis of
Smartphone-Sensor Behavior for Human Activity Recognition. IEEE Access, Vol. 5, pp. 3095–3110, 2017.
Katsunori Ohnishi, Atsushi Kanehira, Asako Kanezaki,
and Tatsuya Harada. Recognizing Activities of Daily Living With a Wrist-Mounted Camera. In Proceedings ofthe IEEE Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition, CVPR, June 2016.
Avgoustinos Filippoupolitis, Babak Takand, and George
Loukas. Activity Recognition in a Home Setting Using Oﬀ the Shelf Smart Watch Technology. In 2016
15th International Conference on Ubiquitous Computing and Communications and 2016 International Symposium on Cyberspace and Security, IUCC-CSS, pp. 39–
44, 2016.
Saisakul Chernbumroong, Shuang Cang, Anthony
Atkins, and Hongnian Yu. Elderly activities recognitionand classiﬁcation for applications in assisted living. Expert Systems with Applications, Vol. 40, No. 5, pp. 1662–
1674, 2013.
Yugo Nakamura, Yuki Matsuda, Yutaka Arakawa, andKeiichi Yasumoto. WaistonBelt X: A Belt-Type Wearable Device with Sensing and Intervention Toward
Health Behavior Change. Sensors, Vol. 19, No. 20, pp.
1–21, 2019.
Diane J. Cook, Aaron S. Crandall, Brian L. Thomas,
and Narayanan C. Krishnan. CASAS: A Smart Home ina Box. Computer, Vol. 46, No. 7, pp. 62–69, 2013.
Wataru Sasaki, Masashi Fujiwara, Hirohiko Suwa, Manato Fujimoto, Yutaka Arakawa, Aki Kimura, Tomoko
Miki, and Keiichi Yasumoto. Daily Living Activity
Recognition through Time Series Analysis of Data Obtained with ECHONET Lite Appliances and Motion Sensors. JSAI Technical Report, Type 2 SIG, Vol. 2018, No.
SAI-031, p. 05, 03 2018.
Tomokazu Matsui, Kosei Onishi, Shinya Misaki, Manato
Fujimoto, Hirohiko Suwa, and Keiichi Yasumoto. SALON: Simpliﬁed Sensing System for Activity of Daily
Living in Ordinary Home. Sensors, Vol. 20, No. 17, 2020.
Muhammad Moid Sandhu, Sara Khalifa, Kai Geissdoerfer, Raja Jurdak, and Marius Portmann. SolAR: Energy Positive Human Activity Recognition using Solar
Cells. In 2021 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications, PerCom, pp.
1–10, 2021.
Sopicha Stirapongsasuti, Shinya Misaki, Tomokazu Matsui, Hirohiko Suwa, and Keiichi Yasumoto. Batterﬂy:Battery-Free Daily Living Activity Recognition Systemthrough Distributed Execution over Energy Harvesting
Analog PIR Sensors. In 2021 17th International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems,
DCOSS, pp. 54–56, 2021.
Hui Huang, Xian Li, Si Liu, Shiyan Hu, and Ye Sun.
TriboMotion: A Self-Powered Triboelectric Motion Sensor in Wearable Internet of Things for Human Activity
Recognition and Energy Harvesting. IEEE Internet ofThings Journal, Vol. 5, No. 6, pp. 4441–4453, 03 2018.
Yoshinori Umetsu, Yugo Nakamura, Yutaka Arakawa,Manato Fujimoto, and Hirohiko Suwa. Ehaas: Energy
harvesters as a sensor for place recognition on wearables.
In 2019 IEEE International Conference on Pervasive
Computing and Communications (PerCom, pp. 1–10,
2019.

表 6

表 8

レイアウト 1 の各 AP とタグ間の距離
Tx
Rx

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

Tx

-

1.25m

Tx

-

0.85m

1.25m

-

Rx

0.85m

-

ID1

0.8m

0.6m

ID1

0.35m

1.25m

ID2

0.4m

1.6m

ID2

0.85m

0.2m

ID3

1.25m

0.3m

ID3

0.75m

1.6m

表 9

AP レイアウト 2 のときの検出率の F 値
水栓のレバー
冷蔵庫
引き出し
無し

1.0

0.46

0.0

0.54

session1

1.0

0.6

0.1

0.57

session2

0.9

0.96

0.0

0.62

session2

0.77

0.00

0.46

0.46

session3

0.95

0.93

0.0

0.62

session3

0.99

0.14

1.0

0.68

Average

0.95

0.783

0.0

0.593

Average

0.92

0.246

0.52

0.57

図 15

[16]

レイアウト 2 の各 AP とタグ間の距離
Tx
Rx

Rx

AP レイアウト 1 のときの検出率の F 値
水栓のレバー
冷蔵庫
引き出し無し

session1

[15]

表 7

各レイアウトの混同行列

Liang Wang, Tao Gu, Xianping Tao, and Jian Lu. Toward a wearable rﬁd system for real-time activity recognition using radio patterns. IEEE Transactions on Mobile Computing, Vol. 16, No. 1, pp. 228–242, 2017.
Vincent Liu, Aaron Parks, Vamsi Talla, Shyamnath Gollakota, David Wetherall, and Joshua R. Smith. Ambient backscatter: Wireless communication out of thin air.
SIGCOMM Comput. Commun. Rev., Vol. 43, No. 4, p.
39–50, aug 2013.
Xiang-Yang Li, Manjiang Yin, Yanyong Zhang, Panlong
Yang, Chengchen Wan, Xing Guo, and Haisheng Tan.
Back-guard: Wireless backscattering based user sensing with parallel attention model. IEEE Transactions
on Mobile Computing, pp. 1–16, 2022.
Jihoon Ryoo, Yasha Karimi, Akshay Athalye, Milutin
Stanaćević, Samir R. Das, and Petar Djurić. Barnet: Towards activity recognition using passive backscattering
tag-to-tag network. In Proceedings of the 16th Annual
International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services, MobiSys ’18, p. 414–427, New York,NY, USA, 2018. Association for Computing Machinery.
Yoshihiro Nakagawa, Toru Maeda, Akira Uchiyama, andTeruo Higashino. Baas: Backscatter as a sensor for ultralow-power context recognition. Journal of Information
Processing, Vol. 30, pp. 130–139, 02 2022.
Vikram Iyer, Justin Chan, and Shyamnath Gollakota.
3d printing wireless connected objects. ACM Trans.
Graph., Vol. 36, No. 6, nov 2017.
山口雄大, エルデーイヴィクトル, 内山彰, 東野輝夫.
Backscatter タグを用いた music 法による到来角推定の性
能評価. Technical Report 28, 大阪大学大学院情報科学研
究科, 大阪大学大学院情報科学研究科, 大阪大学大学院情報科学研究科, 京都橘大学工学部情報工学科, may 2022.