RFID 読取履歴を用いた物探し支援の提案と実装
理学専攻

1情報科学コース 2040635

浦恵里加 (指導教員：椎尾一郎)

はじめに日常生活において人は物探しに多くの時間を消費している．Esure の統計調査1 では，人は生涯のうち 3680時間を物探しに費やしていると推定されている．物探しの時間を短縮するために，物探しを支援する製品や研究が数多く存在している．
先行研究 [1, 2] では，部屋中に貼られているパッシ
ブ RFID タグ（以下，タグとする）の検知履歴から，タグ組の距離と向きを算出し，全タグ同士の相対位置を推定することで，物探しを支援している．この方式

図 1: 物探し支援システムの概要図

では検出確率で距離を推定し，タグリーダ（スマート均し，ユーザにタグまでの推定時間差表示を行う．取フォン）のセンサで方向を推定している．このため，得したデータは物探しが終了した際にサーバに送信さ正確な距離を推定するためには多数の検出履歴が必要れ，後述のアルゴリズムに従って計算を行い，次回のであり，またスマートフォンのような高機能なリーダ物探しの際にタグ同士の時間差データとして利用する．

が必要である．

これらを繰り返すことで，本システムは目的物のタグ

本研究は，タグが読み取れた時間差から，タグの位置関係を推定することで，ユーザに目的物のタグが近の時間差を徐々に正確に示すことができるようになる．

時間差アルゴリズム

3

くにあるかを提示するシステムを提案する．具体的に本システムでは，過去に読み取れた履歴を用いて，は，タグが読み取れた時間差が大きいとタグは遠くに，各タグが読み取れた時間差を算出することで，各タグ小さいと近くに位置すると推定する．このため，過去の位置関係を把握する．以下，サーバ上において，タの検出履歴が少ない場合や，センサ機能を持たないシグ A とタグ B の時間差を求める具体的な方法についンプルなリーダでも物探しを支援可能である．て説明する．まず，過去の物探しで保存した，タイム2

提案システム本システムでは，先行研究と同様，ユーザが事前にスタンプと紐づけられたデータから，タグ A またはタグ B を検出したデータを取り出し，時間順に並べる．

安価なパッシブ RFID タグ（以下，タグとする）を部

次に，タグ A からタグ B またはタグ B からタグ A に屋の物や家具等に貼る．そしてユーザは，スマートフォ切り替わった場合の時間差を全て求め，それらを平均ンと RFID 読み取り端末（以下，リーダとする）を手する．そうして得られた平均を，タグ A とタグ B のに持ち，部屋中に貼られたタグを読み取りながら物探時間差としてサーバにて保存する．

しを行う．

タグ同士の距離が離れるほど，ユーザが寄り道して

図 1 にシステム構成図を示す．本システムは，部屋2いる可能性が高くなり，時間差の偏差は大きくなると中に貼る複数のタグ ，物探しをする際にユーザが手に考えられる．そのため，本アルゴリズムでは，時間差持つ Android スマートフォン3 とリーダ4 ，物探し終了が 60 秒を超えた場合には，タグ同士の時間差のデー後にデータ処理を行うサーバ5 ，から構成される．ユー

タとして保持しないこととした．

ザがリーダでタグを読み取ると，それぞれのタグが読み取れた時間（以下，タイムスタンプとする），読み取れたタグ番号，RSSI 値を取得する．
物探し開始時には，過去に読み取れた履歴を用いて算出された目的物タグまでの検出時間差（以下，時間差．詳細の時間差アルゴリズムは 3 章を参照）をサーバからダウンロードしておく．物探し中は読み取れたタグと目的物のタグの時間差を RSSI 値で重みづけ平1 https://www.dailymail.co.uk/news/article-2117987
2 ShortDipole，SMARTRAC 社
3 HUAWEI P20 lite, HUAWEI 社
4 ASR-A30D, アスタリスク社
5 MacBook Pro (13-inch, M1, 2020), Apple 社

4アルゴリズムの検証

4.1

シミュレーションを用いた実験

3 章で説明したアルゴリズムの妥当性を証明するた
め，Python で実装したシミュレーションを用い，検証を行った．シミュレーションは，ユーザ実験を予定している研究室を模した空間（720cm × 670cm × 170cm）を対象とした．また，この空間内に通り抜けができない部分を設定した．このシミュレーション空間に，タグを 400 個配置し，その検知範囲を半径 80cm のトーラス状とした．
シミュレーション空間で，ユーザの読み取りを 30000

図 3: ユーザに提示される画面は赤い画面を提示することとした．また，目的のタグをリーダが読み取った場合，警告音とバイブレーショ
図 2: シミュレーション結果ンを提示するようにした．

回行い，アルゴリズムを検証するためのデータを収集

本アプリケーションを使用して，実際の研究室で筆した．具体的には，1 歩 30cm としてランダムウォー者が物探しを行った．物探し前にはあらかじめ，実際クを行い，タグの検知範囲を模したトーラス内にユーの研究室にタグを 400 個貼付した．そして，タグの貼ザが入った場合には，そのタグを読み取れたとみなし，付状況をシミュレーション上で再現した上で，シミュタイムスタンプに紐づけてタグ ID を保存した．

レーション上で 30000 回の読み取りを行い，得られた

4.2

実験の結果と考察

データから全タグの時間差データを算出した．
筆者が本アプリケーションを使用し目的のタグを探シミュレーションで得られたデータに，時間差アルゴリズムを適用し，全タグ組の時間差を算出した．そうして得られた時間差と実際の距離との相関を図 2 に示す．縦軸はアルゴリズムを用いて算出した時間差，横軸が実際の距離である．赤い線は１次関数でカーブフィッティングさせた結果であり，相関係数 R は 0.85となった．
結果の考察を述べる．実際の距離が短いタグ同士に関しては，8 割以上のタグ組の時間差が，実際の距離に比例しているため，本アルゴリズムは有効であると考えられる．しかし，実際の距離が遠いタグ同士に関しては，必ずしも時間差が距離に比例しているとは限らないことがわかる．これは，ユーザは部屋の隅々を索したところ，タグから 2m 付近までは正しく誘導できたが，途中からは目視と平行して探索を行う必要があった．これは，目的のタグにある程度近づくと，本アプリケーションでは秒数が表示されなくなり，手がかりが「近いです」「発見しました」のみの少ない情報量になるからだと考えられる．また，タグに非常に近づかないと警告音がならない場合や，タグから離れていても警告音がなってしまう場合があった．これは，タグを貼る物の材質によって電波の飛距離が変化した
り，電子機器が多数置かれている室内ゆえマルチパスの影響が大きかったりするためだと考えられる．

6

まとめ捜索するため，タグからタグに必ずしも直接移動して本稿では RFID の読取時間差を用いた物探しの支援いないからだと考えられる．また，リーダの検出範囲手法を提案し，実装した．本手法は単純なアルゴリズは半径 80cm であるため，最大で 160cm の距離にあるムであるため，ハードウェアのスペックに依存せず，タグ同士は同時に検出されることがある．そのため，様々なタグやリーダで使用することができる．さらに，実際の距離が 160cm 以下の場合の時間差が 0 秒付近

センサ値など環境に依存するデータを使用していないに多く分布していると考えられる．この結果より，時ため，場所を選ばず使用できるというメリットがある．

間差が 0〜１秒の範囲にあるタグに関してはユーザに

今後はより多数のユーザを対象にした実験を研究室内

時間差情報の提示を行わず，単純に距離の近さのみをで行い，本システムの有用性を検証したい．

示すこととした．

参考文献

5

アプリケーション[1] 笹川真奈, 池松香, 椎尾一郎. Rﬁd タグ検出履歴

物探し支援を実現するため，Android アプリケーショの蓄積を利用した物探し支援システム. ヒューマンを実装した．ユーザに提示する画面を図 3 に示す．

ンインタフェース学会論文誌, Vol. 22, No. 2, pp.

画面は 4 種類存在し，左から, 目的のタグまでの時間187–200, 2020.

差が不明な場合（60 秒を超えている場合），目的のタグまで 1 秒以上かかる場合，目的のタグから 1 秒未満で見つかる場合，目的のタグが読み取れた場合である．視覚的効果をつけるため，タグまでの距離が近い
場合には緑色の背景，タグまでの距離が不明な場合に[2] 勝泉夏生, 笹川真奈, 椎尾一郎. Rﬁd タグ検出履
歴からのタグ間距離・方向推定による物探し支援.

Technical Report 56, お茶の水女子大学, お茶の水女子大学, お茶の水女子大学, feb 2020.