ユーザが持つ鏡の傾きを利用した屋内位置検出手法
理学専攻 情報科学コース 1940640 太田 あすか (指導教員：椎尾 一郎)

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はじめにしては，屋内にすでに設置されいる照明器具を利用できる．発光体であるため捉えやすく，さらに点光源に近い屋内の公共空間や，家やオフィスなどの生活空間における人の位置情報を取得することにより，位置に関連した情報提示や機器操作が可能になる．このような場所の多くでは，GPS(Global Positioning System) を有効に利用できない．そのため，すでに設定されている Wi-Fiや Bluetooth 機器を利用する方法が多数研究されている．また人が持つ加速度センサ・ジャイロセンサを用い形状の照明であれば，鏡の位置合わせも容易である．以下，位置をあらかじめ測定した屋内照明を基準照明と呼ぶ．基準照明が写し込まれた状態で，鏡の傾きを傾きセンサで取得すれば，基準照明への方向を検出できる．この時，鏡表面にユーザが視線を合わせると，視差により基準照明が二重に見える．この距離を測定することで，基準照明までの距離を推定することができる．て，デッドレコニングや歩数計数を利用する手法も研究されている．これらを組み合わせることで屋内での人の絶対位置を安価に検出可能ではあるが，不安定であったり高精度な位置検出が困難などの問題点がある．
筆者らは，位置座標が既知である 1 個または 2 個のマーカを，人が持つ鏡に写し込む操作により，人の位置を検出する手法を提案する．マーカとしては，天井や壁に設置された点光源に近い照明を流用することが可能であり，環境側の整備コストを減らすことができる．鏡に図 1 本手法のイメージ図は，傾きセンサと両眼視差による像のずれを測定する機構を組み込み，マーカの方向と距離を測定する．これらの機構は安価に実装可能であるため，家電製品リモコン3スマートフォンによる実装などに組み込むことが容易である．本論文では，スマー

本手法の有用性を確認するために，スマートフォントフォン表示面を鏡として用い，その傾きと二重画像(Apple iPhone 7) を用いて鏡デバイスを実装した．スのずれから基準マーカとの位置関係を検出するシステ

マートフォン画面を黒く表示することで，画面を鏡面とムを実装し，精度を評価した．また，鏡，傾きセンサ，して使用でき，発光体の照明であれば鮮明に写し込むこ

Arduino を用いて Bluetooth 接続する鏡デバイスの試とが可能である．

作も行った．

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関連研究
人が生活する屋内において，Wi-Fi[1] や Bluetooth[2]を用いて人位置検出を行う研究が行われている．これら
では，複数の基地局デバイスからの電波を受信し，それぞれの電波の強度などから位置を推定している．この他，加速度センサ，ジャイロセンサ，カメラ，光センサ，超音波センサ，RFID を用いて位置を推定する手法があり，また，これらを組み合わせたハイブリットな手法も提案されている．これらの手法の多くでは，屋内環境に新たに Beacon として機能するデバイスやタグを設置する必要があり，また人が携帯するデバイスには無線受信機能やカメラなどの搭載が必要である．
本手法では，図 1 の様に，ユーザが鏡デバイスを手プログラミングには Swift 5.3.1 を用い，内蔵センサによる傾き角度検出には Core Motion を用いた．この結果，ユーザが基準照明を映し込んだ状態での，スマートフォンから照明への方向を測定することが可能である．さらに，視差により二重に見える基準照明像のずれを測定するために，図 2 に星印で示す基準点と丸印で示
す 2 個の測定用インジケータを表示する．ユーザが基準点を注視しつつ，測定用インジケータの間隔をドラッグ操作で調整して照明像に合わせることで，両眼視差によるずれが測定できる．
ユーザが，2 個の基準照明について，それぞれ鏡への写し込みと，二重像のずれ測定を行えば，ユーザの向きと位置の測定が可能である．

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位置の推定に持ち，鏡の中央に位置が既知の物体を写し込むこと

基準照明までの距離は，視差により求める．すなわ

で，屋内位置をシステムに伝える．位置が既知の物体とち，鏡面上の二重像のずれ，ユーザの瞳孔間距離，ユーまま距離として使い，求めた Z は，その影響を受け，誤差が増えたと考えられる．
表1

実験結果

xyz

2D

3D

平均誤差 [cm]1415222334

部屋における誤差 [％]43745

図 2 スマートフォンの画面

ザの目からデバイスまでの距離から，比例計算により基準照明までの距離を求めることができる．ただし，距離が長くなると，瞳孔間距離と二重像のずれの差が小さくなり，誤差が大きくなる．本手法では，位置推定において基準照明までの距離そのものを使用せず，2 個の基準照明までの距離の比を使うことで，個人差や系統的な誤差を極力減らすよう工夫した．
以下では，部屋の座標系を (X,Y,Z)，ユーザ座標系を(x,y,z) とし，Z 軸, z 軸は鉛直方向とし，X-Y 平面, x-y平面は水平面とする．デバイスの持ち方が一定であることを仮定すると，デバイスの傾きセンサから，ユーザ座標系における反射ベクトルが得られる．2 点の基準照明6

応用例
本方式は，ユーザが立ち止まって位置を確認する操作が必要であるため，ユーザ位置を自動更新しつつ案内するナビゲーションには向いていない．しかし，20cm 程度の誤差で 2D 位置測位が可能であるので，ショッピングモールでの店舗案内などに適している．また，加速度センサ，鏡，二重像のずれ測定の仕組みだけで実装可能なことを生かし，安価な家電用リモコンに組み込むことが可能である．これにより，ユーザの場所に合わせて調整するエアコン，照明，オーディオ機器など，位置を利用した家電操作に応用できる．

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まとめと今後の課題に対する反射ベクトルを部屋座標系に変換すれば，基準ユーザが手に持つ鏡に基準照明を映し込むことで，人照明位置からユーザ位置を計算できる．ここで，水平面の位置検出を行う手法を提案し，スマートフォンで実装（X-Y および x-y 平面）においては，部屋座標に対してした．屋内で実験したところ，20-30cm 程度の誤差で位ユーザが未知数 φ だけ回転しているとする．照明の座置推定可能なことを確認した．

標，反射ベクトル，デバイスと照明間の距離からデバイ

本方式は，鏡と安価なセンサを用いて実装可能である

スの推定座標は，φ を用いた式で表せる．そこで，2 個ため，家電リモコンなどに組み込むことが可能である．の基準照明にに対して測定を行うことで，φ を求め，デこのことを実証するために，ハーフミラーシートを貼っバイスの座標を求めることができる．以上の計算によたアクリル板，6 軸加速度・ジャイロセンサ，視差により，人の位置座標のみならず，方向 φ も知ることがでる 2 重像のずれを測定する LED 対，LED 間隔をユーきる．

ザがダイアルで調整できる機構とロータリーエンコー

5実験
会議室 (縦 344cm，横 503cm，高さ 332cm) に 2 個のLED 基準照明を設置して，筆者の一人がデバイスを操作し，本方式による人位置推定実験を行った．実験に先ダ，Bluetooth 内蔵マイクロコンピュータ，電池を一体化した専用デバイスの試作を行っている．現状ではスマートフォンによる試作に比べて，位置推定精度が低いため，改良を続ける予定である．
謝辞: 本研究は JSPS 科研費 JP18K11392 の助成を立ち，2 個の基準照明の部屋座標，ユーザの瞳孔距離を受けたものである．

測定した．測定は，4 箇所の立ち位置と 2 つの向きの 8

参考文献

パターンについて，それぞれ 5 回，合計 40 回の試行を行った．得られたユーザの部屋座標を，実際の位置と比較し，その誤差の絶対値の平均を求めた．その結果，X，Y，Z 軸方向の誤差はそれぞれ，14cm，15cm，22cm 程度であり，3 次元位置の誤差は 34cm 程度となった．また，視差から求める距離推定の誤差（248cm の距離で35% 程度）が比較的大きくなってしまった．視差から求める距離を比として使い，求めた X，Y に対し，その[1] Mohd Nizam Husen and Sukhan Lee. Indoor human localization with orientation using wiﬁ ﬁngerprinting. ICUIMC ’14.
[2] Giorgio Conte, et al. Bluesentinel: A ﬁrst approach using ibeacon for an energy eﬃcient occupancy detection system. BuildSys ’14.