無線ネットワークにおけるネットワークダイナミクスの応用
測位設備に依存しない自己組織化屋内測位
未知環境における群知能移動センシングクラスタ
関⻄⼤学

環境都市⼯学部

滝沢 泰久

ニューメディア開発協会講演会 7/5/2018

ネットワークダイナミク• 多数のノードによる集合体が系全体として知的な振る舞いを創発– 多数のノードの集合体– 外部から繰り返し入力> ノードは単純な処理の繰り返し> ノード間で単純な通信（局所的通信）の繰り返し
ネットワーク全体で知的な振る舞い！！

魚群

脳

無線ネットワーク

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無線ネットワークへの応用例• 自己組織化屋内測位 SmartFinder– スマートデバイスのネットワークに– 自己組織化マップを拡張応用して– 測位設備（インフラ）に依存せずに– 屋内のスマートデバイスの位置を追尾する• 群知能移動センシングクラスタ– 自律移動体のネットワークに– 粒子群最適化(Particle Swarm Optimization)を拡張適用– 群を形成して– 未知のイベントを探索する
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自己組織化屋内測位 SmartFinder-- 測位設備なしで人とモノの位置を見える化する --ニューメディア開発協会講演会 7/5/201832

屋内測位のニーズ• 人の生産活動の90%は屋内(日本)
オフィス

商業施設

工場・倉庫

建設現場

空港・駅

病院・・・

• 生産活動の高度化・効率化のためには位置が重要– 屋内の人の活動状況の把握– 屋内のモノ(機器や道具)の利用状況の把握• 市場規模– 屋内測位市場規模：2020年に365億円 （矢野経済研究所）– 国内位置情報関連産業：2020年に62兆円，市場は屋外から屋内へ（総務省「G空間 ICT推進会議」「位置情報3.0」）

屋内における⼈やモノの位置を把握するニーズは⾮常に⾼い
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モバイルノードの位置推定• 無線を用いる– Range Based> ノード間距離を用いる：GPS, impulse UWB– Range Free
> ノード間距離を用いない：iBeacon, IMES

• センサを用いる– PDR（Pedestrian Dead Reckoning）> 加速度，ジャイロ– フィンガープリンティング> 地磁気：IndoorAltas

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無線を用いる：Range Based• ノード間距離を測距するデバイスを用いる– Time Of Arrival（TOA，到着時間）– Time Diﬀerence Of Arrival（TDOA，到着時間差）– Round Trip Of Flight（RTOF，往復時間）

無線ノードに追加デバイスが必要• アンカノードからの距離を用いて3辺測量– 3点のアンカノードとの見通しが必要

見通し外混在環境では測位困難

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無線を用いる：Range Free
• ノード間距離を測距するデバイスを用いない– Proximity（接近）– RSSI（受信信号強度）– トポロジ（隣接ノードとの相関）

一般的な無線ノードで利用可能• 複数のアンカノードとの相関から位置推定– 位置精度が低い– アンカノードとの見通しが前提

大量のアンカノードの配置が必要
ニューメディア開発協会講演会 7/5/201874センサを用いる：PDR• 自律航法
– 加速度センサ，ジャイロセンサなど用いる– 相対的移動量・移動方向を算出– スマートフォンを想定– アンカノード（基準点）が必要> 移動による誤差のキャリブレーション> 基準点からの相対移動量・移動方向から位置推定

相当数のアンカノードの配置が必要
センサのキャリブレーション
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センサを用いるフィンガープリンティング• 環境物理特性のマップを作成
– 地磁気
– 照度
– 電波

マップ作成のため事前計測が必要• モバイルノードの計測値とマップとのマッチング
センサのキャリブレーション

ニューメディア開発協会講演会 7/5/201895既存測位システム
方式

分類

GPS

衛星利用型

屋内
耐利用 障害物

iBeacon
IMES

測位設備
設置型

Impulse
UWB

精度

測位設備

事前測定

備考

~10数m

GPS衛星不要

屋内利用不可

多数必要

測位設備
設置時必要

◯数m

◯

数m

◯

数10cm

PDR

測位設備設置センサ◯1〜数m相当数
必要

センサのキャリブ
レーション

地磁気

環境マップ
センサ

◯数m不要

事前計測
必要

導入／管理は人手．
精度は測位設備の密度や配置に強く依存．

環境計測は人手．
環境変動で再計測必要．

位置取得コストが⾮常に⾼い
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自己組織化測位システム SmartFinder• 測位設備なしで– 大量の定点ビーコン設置が不要 & 測位のための事前調査不要• 膨大な数の人とモノの位置を– 人の位置 ：スマートフォンの位置– モノの位置：BLE(Bluetooth Low Energy)デバイスの位置• 見える化する– 1m未満の精度で追尾する
アプリケーション例：店舗内の顧客の⾏動分析

顧客側イメージ

管理者側イメージ

コスト⾯・精度⾯で既存測位システムを凌駕する
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SmartFinderによる位置推定シミュレーション­ 150デバイス> 50%のデバイスが移動> 移動／静止を繰返す­ アンカー*3つ*基準定点となるデバイス

凡例図形

説明

黄真位置

青

推定位置

線

誤差長
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SmartFinderの測位アルゴリズム• 自己組織化マップ（教師なし学習）を応用– ランダムなネットワークジオメトリから– 隣接トポロジ情報を用いて– ネットワークジオメトリを再現（構造化）する
近くへ
自身の位置
自身の位置
近くへ
遠くへ
遠くへ

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SmartFinder のパラダイム：多様性の創出
iBeacon etc

インフラと測位対象とのネットワーク
Ø ノード数個のネットワーク(P2MP)
Ø 情報量の不足
Ø 多様性の欠如
Ø 柔軟性の欠如

SmartFinder
任意の集まりのアドホックネットワーク
Ø 多数ノードのネットワーク(Mesh)Ø 圧倒的な情報の創出
Ø 多様性の創出
Ø 柔軟性の創出

SmartFinder:測位設備依存せずに⾼精度な測位を可能とする
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SmartFinderのシステム構成• 無線ノードモジュールとサーバモジュールのソフトウェアで構成– スマートフォンとBLEタグの隣接ノード情報を集約– 隣接ノード情報(どのデバイスと通信できるか)のみから位置を推定
無線ノードモジュール
隣接ノード
情報

隣接ノード
情報

隣接ノード
情報
隣接ノード
情報
隣接ノード
情報

サーバモジュール
:スマートフォン:一般BLEタグ

Wi-Fi AP

SOL
アルゴリズム

隣接ノード
情報

BLE通信範囲内の隣接ノード
情報をサーバに転送する

全ての隣接ノード
情報を集約

ネットワーク全体の位置を再現

・多様な端末からの参照
・各種分析が可能に

ソフトウェアのみで⼈とモノの位置を⾒える化
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障害物を含む環境での位置推定(1)• O字型領域：ノード配置領域中央に障害物を設定
推定位置

真位置

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障害物を含む環境での位置推定(2)• H字型領域：ノード配置領域上下2ヶ所に障害物空間を設定
推定位置

真位置

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ZigBeeによる実機評価実験• 屋内・屋外にて障害物あり• 無線ノード：Xbee+Arduino

50ノードで平均誤差40cm未満
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３次元環境での位置推定• 3次元領域：3次元空間にノードを配置
推定位置

真位置

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実機実験｜人の追尾測位
測位設備3点のみで静止デバイス(45台)と移動デバイス(2台)を測位

赤緑青/ 黄ニューメディア開発協会講演会 7/5/2018：真位置：測位設備：推定位置

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SmartFinder まとめ• SmartFinder– 有用性，優位性> 測位設備に依存しないü 相対位置であれば測位設備不要
ü 絶対位置であれば3定点のみ> 事前計測不要> 耐障害物が高い> 多数のスマートデバイスを位置推定
ü 高精度にü リアルタイムにü ３次元測位が可能

高い柔軟性と適応性を創発

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群知能移動センシングクラスタ
群知能と無線による集団探索-- 数が不明，場所が不明の目的物を集団で探し出す --ニューメディア開発協会講演会 7/5/2018

WSNによる定点センシング• 環境モニタリングや構造物ヘルスモニタリング– 無線センサノードを対象物や環境へ配置> 無線センサノードは固定> 無線センサノードは多数– 時間経過に基づくデータ取得– 空間的な相関データ取得
データの発生位置が自明である
センシングインフラが配置可能
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移動センシング• 自律移動体によるセンシング・探索– センシングインフラのない環境– 適時必要な場所でセンシング– 適時必要な時にセンシング
複数体により移動センシング

位置不明，数不明の目的物探索へ適用

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移動センシングクラスタ• 群に基づく自律移動体によるセンシング・探索– 自律移動体は無線通信により周辺移動体と協調探索
> 集中
ü
ü
> 分散
ü
ü

多数による探索により探索効率が高くなる
探索箇所が少ない
並行探索により探索箇所が多くなる
探索点が少ないため探索効率が低い

群として合流（集中）と分離（分散）を繰り返す
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群知能よる移動センシングクラスタ• 粒子群最適化(PSO)を拡張– 集中のメカニズム> 目的最近傍を群リーダーとする> 他は群リーダーに依存する振る舞い

目的地に近い！

– 分散のメカニズム> 群の分離> 群密度制御> 利己的振る舞い

– 忘却

目的物

目的物

目的物
前が詰まっている
別の目的物へ

> 継続探索

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移動センシングクラスタの振る舞い• 無線通信による移動センシングクラスタ– 無線移動ノードは自身の位置と目的地までの距離を配信

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移動センシングクラスタ まとめ• 移動センシングクラスタ– 想定シナリオ> 複数の自律移動体と無線通信を用いた移動センシング> 探索対象の位置，数が不明> センシングインフラがない環境– 目的

多様な探索行動を創発> 有限時間内でより多くの目的物を探索する

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まとめ• 無線ネットワーク＋ネットワークダイナミクス– 緩やかなネットワークの結合度において> 隣接間でのデータ交換> 局所的な通信

工学的・産業的な応用可能性– 無線ネットワークの系全体で> ノード間における処理の相互作用– 知的な振る舞いを創発

振る舞いの制御の精度を高める

> 柔軟性
> 適応性
> 多様性

ニューメディア開発協会講演会 7/5/20182915

お問い合わせは
takizawa@kansai-u.ac.jpまで

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