E-07

平成 24 年度 情報処理学会関西支部 支部大会

様々なセンサを利用する位置行動検出システムの設計支援環境
Design and Development Support for Location Sensing Systems with Multi-modal Sensors
金谷 拓実† 1
Takumi Kanaya

廣森 聡仁† 1† 2
Akihito Hiromori

山口 弘純† 1† 2
Hirozumi Yamaguchi

東野 輝夫† 1† 2
Teruo Higashino

1. は じ め に
近年，人の位置や移動を検出して利用する行動センシングシ
ステムが注目されるようになっている．行動センシングシステ
ムでは，広域に配置された多数のセンサをネットワークで接続
し，人の位置情報をリアルタイムに収集する．このようにして取得した人の位置情報は，状況の分析や機器の制御に利用して社会の効率化に役立てることが可能であり，例えば，電気機器の省エネ制御システムやナビゲーションシステムなど様々な用途への応用が考えられる．
しかし，一般的にそのような複数のセンサを含む行動センシ
ングシステムの設計は非常に複雑である．例えば，人の位置情報を計測可能なセンサとしてはカメラやレーザレンジスキャナ（LRS），赤外線センサなど行動把握精度や範囲が異なる様々な種類が存在する上，その配置や周辺環境に関しても無数の組
み合わせが考えられるため，利用目的に応じて効率的な行動
センシングシステムを設計することは簡単ではない．例えば，
センサとしてカメラを使用すれば歩行者の正確な位置を知ることが可能だが，少ない数のカメラで広域を監視することは難し

図 1 HumanS シミュレータのスクリーンショット
Fig. 1 Screenshot of HumanS Simulator

い．これに対して，Wi-Fi による位置推定であれば少ない数のアクセスポイントで広域の歩行者の情報を簡単に集められる

効率的な開発や運用に貢献できる．

が，カメラほど正確に位置を特定することはできない．また，システムの特性を正確に理解するためには，シミュレーショ

同じセンサを利用する場合であっても，センサの位置によって

ン対象となる都市環境と歩行者，センサの全要素について現実計測できる情報が全く異なるため，システムの用途や地理環境的な振る舞いとなるようにモデル化を進める必要がある．都市を考慮し，少ない数のセンサで必要な情報を得られるように配環境に関しては GIS との連携によって，デジタル地図データ

置を工夫することは重要である．さらに，歩行者の数や行動パから屋内外の地理情報を読み込んでシミュレーションに利用す

ターンによっては，集中的に多数のセンサを設置しなければなることを可能にしている．また，この地図データを分析するこらない通路や，それとは反対にセンサがほとんど必要のない通とで潜在的な経路を自動的に導出し，狭い通路や任意形状の路などの違いが生じる場合もある．このような特性を理解する

空間など複雑な構造のマップであっても壁からの距離を保ちなためには現地で実験を行うことが効果的であるが，街の中に多がら効率的に行動する現実的な歩行者モビリティを実現してい数のセンサを配置して実験を繰り返すためには膨大な費用と時る．具体的には，OD 行列で指定された流量に基づく歩行者流間が必要になる．

の生成や，各空間毎に指定された人口密度の時間変化を満たす

本研究では行動センシングシステムの開発支援を目指して，

歩行者モビリティの生成方法を提案する．さらに，誤差や計測

Human Mobility Sensing Simulator（HumanS）の設計開発範囲に関する異なる特性をもったセンサを，センシング範囲・を行っている．HumanS は地理情報システム（GIS）と連携しシャドウイング・ 位置尤度の 3 つのパラメータを用いた統一て動作するマルチエージェント・シミュレータであり，都市環的なモデルを用いて再現する方法を提案することで，様々なセ境と歩行者モビリティ，センサの振る舞いの全てを包括的に再ンサを地図上に配置して行動センシングの性能を評価可能な環

現してシミュレーションを行う点が最大の特徴となっている．

境を構築した．上記したようなシミュレーションの結果はリア

この特徴によって，センサの特性や配置だけでなく，周辺環境

ルタイムに可視化されて確認できるほか（図 1），センシング

まで含めて各要素が行動センシングシステムに与える影響を評

データを初めとする全てのシミュレーション結果がデータベー

価できるため，実環境に近い条件でシステムの特性を理解し，スに格納されるため，SQL を利用して効率的に分析を進めることができる．

† 1 大阪大学大学院情報科学研究科
Graduate School of Information Science and Technology, Osaka
University† 2 独立行政法人科学技術振興機構, CREST
Japan Science Technology and Agency, CREST

また，提案するシミュレータの有効性を示すため，人の位置情報を利用するアプリケーションに対する評価実験を行った．
具体的には，歩行流分析システムを対象とし，システムで利用するセンサの種類や配置を様々に変更しながらシステム性能の評価実験を行い，それらの設定が歩行流の推定精度に与える影な様々な都市環境やセンサに適応して評価を行うことはでき

響を評価した．その結果，HumanS の利用によって，センサがない．

システム全体に与える影響を評価し，その特徴を理解するだけ

また，デジタル地図データを読み込んで地理情報の表示や分では無く，少ない数のセンサで高い性能を実現する配置を導出析を支援するシステムとして GIS がよく知られているが，現するなど，設計支援環境として有効であることを確認できた．

実世界の地理情報を取り込むことができるという特性を活かし

2. 関 連 研 究て，GIS をシミュレーション環境の構築に活用した事例を紹介する．例えば，文献 [12] では，GIS で取り込んだ建物や道

2.1 WSN シミュレーション路の位置情報・形状情報を利用して，災害時の避難計画立案の実世界の事象を計測する手段の 1 つとして Wireless Sensor

ためのシミュレーション環境を構築している．本論文において

Network（WSN）が注目されている．実環境に WSN を導入しも，現実的な地理環境を再現するための手段として，GIS とて実験を行うためには多数のセンサノードを用意して配置する

連携したシミュレーション環境の構築を行う．

など，膨大な時間と費用を必要とするため，現在までに様々なシミュレーション環境が開発されている．例えば，NetTopo [1],3. HumanS の設計

ATEMU [2], Avrora [3], WorldSens [4], SENS [5], SenQ [6]

我々の提案する HumanS シミュレータでは，都市環境の屋などが WSN シミュレータとして知られている．しかし，これ内外において人の位置情報を計測可能なセンサが多数設置さらのシミュレータは計測されたデータの収集に着目したものでれているような状況を想定し，これらの状況を実現するパラあり，オペレーティングシステムやメモリ，バッテリ，無線伝メータとして，(i) デジタル地図データ (ii) 歩行者エージェン

送，プロトコルなど，センサノードのアーキテクチャを評価す

トの行動パターン (iii) センサの特性の 3 つを考える．シミュ

ることを目的としており，各センサの計測によって生成されるレーション領域を生成するために必要なデジタル地図データ

データを再現することは行わないため，センシングの振る舞いに関しては，現時点で広く普及しており，多くの GIS 環境にを評価することはできない．

おいて読み込むことができる ESRI シェープファイル [13] をこれに対して，文献 [7] のようにセンシングの振る舞いをモ使用する．さらに，歩行者エージェントの行動パターンを決定

デリングし，計測の精度や誤差などの性能を評価するシミュするための統計データとして，OD 行列（Origin-Destination

レーションを行った事例が紹介されている．しかし，これらのMatrix）あるいは人口密度の時間推移データを入力として与研究ではセンサの静的な特性に関しては詳細にモデリングされえる．OD 行列とは，地図上で出発点と到着点のペアが複数与ているが，センシングの対象となる地理や人に関しては動的にえられた場合に，その各ペアについて交通量を与えるデータで変化する現実的なモデルを想定しておらず，周辺環境がシステあり，提案シミュレータでは OD 行列で指定した流量を満た

ム全体に与える影響を十分に調査することはできない．

す歩行者流をシミュレーション中で再現することができる．ま2.2 都市環境シミュレーション

た，行動パターンを生成する別の手段として，シミュレーショ

本研究と同じように，都市における地理環境や歩行者モビリ

ン領域をオフィスや会議室など特徴に応じた複数の領域に分割

ティのモデリングおよびシミュレーションを行った事例に関しし，各領域の人口密度の時間推移を入力することによって，そて，代表的なものをいくつか紹介する．都市環境シミュレータとの人口密度を再現するような歩行者モビリティを自動生成する

しては UrbanSim [8] が広く知られている．UrbanSim は，歩ことが可能である．このように，行動パターンを決定する統計

行者や自動車が動き回る街全体を再現することのできるシミュ

データについて複数の形式に対応することによって，さまざま

レータである．文献 [9] においては，Wireless Metropolitan

な状況において実データに基づいた現実的な歩行者エージェン

Area Network(WMAN) に適用するためのマクロ・モビリティ

トを生成できるように工夫している．歩行者エージェントの行

モデルを提案している．このモデルでは，シミュレーション領動情報を計測するセンサの設定については，大きく分けてセン域を住宅地やビジネス街など，その特徴に応じていくつかの領サの能力と配置の 2 つを入力として与える．センサの能力と域に分割し，領域単位で目標の密度を実現することができる．

は計測範囲や誤差の特性を表すものであり，配置は 1 つ 1 つまた，Land Use Evolution and Impact Assessment Modelのセンサの地図上における位置や向きを指定するものである．

（LEAM）[10] のように土地利用計画のために提案されたモデ

図 2 に HumanS シミュレータのアーキテクチャを示す．Hu-

ルも存在する．都市環境シミュレータの多くはマルチエージェ

manS シミュレータは，GIS データベース，行動シミュレータ，ント・シミュレータであり，都市計画や輸送計画に利用するたセンシングシミュレータとアニメータの 4 つの要素から構成

めに大規模なシナリオで動作することを目指している．このよされる．ここで，GIS データベースとは，位置や領域などのうな目的の違いから，これらのシミュレータにおいては，歩行地理情報を扱い易いようにリレーショナルデータベースに拡者の細かな行動まで含めて再現することは行わないため，セ張を加えたものであり，デジタル地図データをデータベース

ンシングの振る舞いをシミュレーションするためには不十分で上に読み込む機能を保持するのに加えて，歩行者の位置情報ある．これに対して，センシングまで考慮した都市環境シミュ

やセンサの計測範囲の格納や演算処理を行う上での親和性がレーションのフレームワーク [11] が近年になって開発されて非常に高い．提案シミュレータにおいては，オープンソース

いる．しかし，このフレームワークは非常に限定された目的にのリレーショナルデータベース管理システムとして開発され対してのみ適用できるものであって，本研究で目標とするようた PostgreSQL [14] の拡張である PostGIS [15] を GIS データ

入力データデジタル地図データ

行動パターン

センサ特性(シミュレーション領域，出入口)(OD行列，密度推移データ)(センサ能力，センサ配置)

GIS データベース

行動シミュレータ

・地図データ・歩行者の行動履歴
・センシングデータ

センシングシミュレータ

アニメータ

HumanS シミュレータ
図 2 HumanS シミュレータのアーキテクチャ
Fig. 2 Architecture of HumanS Simulator

ベースとして利用している．この GIS データベースには，デジ分割するために必要な処理時間は O(n log n) である．さらに，

タル地図データから読み込んだシミュレーション領域のほか，生成された最大 n 個の三角形領域の接続関係を利用して，複行動シミュレータによって随時更新される歩行者の行動履歴，

数の三角形領域で共有される辺の中心を頂点とするようなグラセンシングシミュレータによって生成されるセンシングデータ

フを構成すると，図 3(c) のようになる．1 つの三角形領域となど全てのシミュレーション結果が格納されるため，システム

隣接する三角形領域は高々3 個であるため，構成されるグラフ

開発者は SQL を利用して効率的に分析を進めることが可能では頂点数がたかだか 3n 個で，辺の数が少ない疎なグラフであある．例えば，特定の領域・時刻のセンシングデータだけを抽る．歩行者の経路探索にこのグラフを利用することによって，出し，真値を表す歩行者の行動履歴との差を取得する SQL ク

壁や障害物からの距離を一定以上に保ちつつ，任意の 2 点間エリによる分析が考えられる．また，GIS データベースに格の近似的な最短経路を求めることができる．ここでは静的なシ

納されたシミュレーション結果は，HumanS シミュレータのミュレーション領域を想定しており，途中で新たな障害物や通もつアニメータによってリアルタイムに可視化することが可能

路が出現することはないため，グラフの構成や経路の探索はシであり，センサのカバレッジや歩行者の通行量に関する直感的

ミュレーション開始時に 1 度だけ実行すれば良い．また，このな理解を支援する．アニメータにおいては，シミュレーション

グラフは頂点数が少ない疎なグラフであるため，複雑な形状の領域や歩行者の位置情報，センサの配置，センシング範囲など

シミュレーション領域であったとしても，シミュレーション全が図 2 のように可視化される．

体の実行過程から見ると経路の導出は比較的小さな計算量に3.1 地理環境のモデル化
HumanS シミュレータにおいては，直線の道路や矩形の部

なる．

3.2 行動シミュレーション屋だけではなく任意形状の地理環境を再現することによって，シミュレーション中の歩行者エージェントの行動パターンを地下街やオフィスビルなどの現実的な都市空間を再現する．そ指定する方法の 1 つとして，OD 行列に基づく歩行者流の生の上で，障害物を避けつつ効率的な移動経路を選択する歩行成を考える．このときの入力としては図 4 に示すように，歩者モビリティの生成を目指す。これを実現するために，提案シ

行者エージェントが生成あるいは消滅する基準点となる出入口

ミュレータでは，歩行者が通行可能な通路や広場，室内を閉多の座標と，各出入口間の単位時間当たりの交通量を指定する角形の集合として定義している．

OD 行列を与える．この OD 行列に基づいて生成された歩行

ここで，図 3(a) に示すように，シミュレーション領域は歩者エージェントに対し，Free Region の三角形分割によって導行者が通行可能な閉多角形領域である Free Zone と，歩行者が出された図 3(c) のグラフを用いて，経路探索アルゴリズムを通行不能な領域である Prohibited Zone の 2 つから構成され適用することにより，出発地から目的地までの移動経路を決定ると仮定する．Free Zone が複雑な形状であっても歩行者が効することができる．対象となる地理環境をグラフ化したため，率的に通行可能な経路を自動的に導出するため，図 3(b) に示

任意のルーティングアルゴリズムを適用可能であるが，現状ですように Free Zone を三角形分割 [16] する．これにより，シは距離をコストとするダイクストラの最短経路アルゴリズム

ミュレーション領域の形状を複数の三角形の組み合わせとしてを採用している．この場合には，疎なグラフに対するアルゴリ

単純化できる．このとき，n 個の頂点からなる多角形を三角形

ズムの適用であるため，各頂点を始点とする経路探索に要する!""$Free Zones
()*+

!%!

Prohibited Zones!"#'(#"$!"$'($"$!"#$%&'!

(a) HumanS における領域定義(b) 三角形分割された領域!"%'(%"$

!##$
!"!

,)*+

!"&'(&"$!$$$!#$!$#'(#$$(!#&'((&#$!$%'(%$$!#%'(%#$!$&'(&$$
!&!

-.*+
!%%$

(c) グラフ化された領域

Ent1
Ent2
Ent3

Y
0
5
30

!%&'(&%$

-./+

!&&$

図 5 歩行者行動を表す状態遷移図
Fig. 5 Behavior State Transition Diagram

図 3 地理環境のモデル化
Fig. 3 Geographic Environment Model

X
10
30
15

!'!

min

n
∑

|Di (t) − di (t)|

s.t.

∀i

i=1

n
∑

Qij = 1(1)

j=1

提案シミュレータにおいては，一定時間毎にこの最適化問題
を解くことによって領域間を移動する歩行者エージェントの数(a) 出入口の座標指定

From/To Ent1
Ent1
0
Ent2
15
Ent3
20

Ent2
10
0
10

を決定し，入力された人口密度の時間推移を実現するような歩

Ent3
15
5
0

(b) 歩行者流を指定する OD 行列

行者行動を再現している．なお，歩行者エージェントの領域間の移動に関しては，OD 行列に基づく歩行者流生成の場合と同様に，図 3(c) のようなグラフに経路探索アルゴリズムを適用することで実現する．
近年，地下街やオフィスビルを初めとする都市環境の各所において施設の利用状況調査が行われており，実データに基づく

図 4 OD 行列による歩行者行動の設定例
Fig. 4 Behavior Settings by OD-Matrix

OD 行列や人口密度時間推移データを得ることは比較的容易である．HumanS シミュレータでは，このような実データに基づ

計算時間が O(n log n) であり，全ての頂点を始点としてこの
2

アルゴリズムを繰り返すと，O(n log n) の計算時間を要する

く行動モデルを採用することによって，センシングシミュレー
ションの入力ともなる歩行者行動を現実に近い形で再現する．

ことになる．歩行者エージェントは発見した経路に沿って移動

3.3 センシングシミュレーション

し，目的地に到着した時点で消滅する．

本研究では，多様な位置センサを統一的なモデルで表現する

これに対して，複雑な歩行者エージェントの行動パターンをことで，さまざまな行動センシングシステムに適用できるよ

実現する別の方法として，人口密度の推移データを用いるモデ

うなシミュレータを実現している．具体的には，計測範囲や誤ルを構成した。この手法では，対象となるシミュレーション領差，取得できる位置情報の精度に関して異なる特性をもった位

域を執務室や休憩室のような論理領域に分割し，歩行者エー

置センサをモデル化するために，センシング範囲・シャドウイ

ジェントの行動を，各論理領域を 1 つの状態とするような状

ング・位置尤度の 3 つのパラメータを用いる．シミュレータの態遷移モデルによって表現する．例えば，図 5 は 5 つの状態

利用者はこの統一的モデルを用いることによって，パラメータ

P1 〜P5 をもつ場合の状態遷移図を表している．ここで，状態を変更するだけで種々の位置センサの特性を再現し，センサのPi から Pj への状態遷移を表す Qij は 2 つの領域間の歩行者特性がシステムに与える影響を評価することができる．また，エージェントの移動確率に相当する．シミュレータへの入力とセンサの種類に関わらず，センシングデータの表現形式も共通

しては，一部あるいは全ての領域に対して，時刻 t における各化されて GIS データベースに登録される．GIS データベース

状態 Pi の目標人口密度 Di (t) を与える．このとき，入力されには，歩行者位置の計測結果に加えて計測ノード，計測位置，た人口密度を実現する行動パターンの生成は，シミュレーショ

計測時刻が紐づけて登録されるため，センサの配置や特性がンの実行過程での時刻 t における各状態 Pi の実際の人口密度

与える影響を効率的に分析することが可能である．以下では，

di (t) と目標の人口密度 Di (t) の差を最小化するような Qij を

HumanS における位置センサのモデル化について説明する．

求める最適化問題として定義される．すなわち，領域が n 個ある場合の最適化問題を数式で表すと以下のようになる．

同じように位置情報を取得するセンサであっても，そのセンサの種類によって情報を取得できる範囲は異なる．ここでは，

検出領域角赤外線レーザ距離

センシング範囲

シャドウイング

位置尤度

直線状（検出領域角0度）

シャドウイング有直線に沿った正規分布

扇形（検出領域角45度)

シャドウイング有任意方向への正規分布

円形（検出領域角360度）

シャドウイング無円状の一様分布カメラ(a) センシング範囲
Wi-Fi 位置推定
(レンジフリー
レンジフリー)
レンジフリー

図 7 位置センサの例
Fig. 7 Location Sensor Examples

センシング範囲

シャドウイング

位置尤度

扇形（検出領域角60度）

シャドウイング無誤差無し

扇形（検出領域角60度）

シャドウイング有任意方向への正規分布(b) シャドウイング
図 6 位置センサのモデル化
Fig. 6 Sensor Modeling

Perfect Sensor
for benchmark

LRS(Laser Range Scanner)

各センサはシミュレーション領域上の位置を表す座標のほかに，図 6(a) に示すようにあらかじめ指定された距離と検出領

図 8 実験に用いた 2 種類のセンサ
Fig. 8 2 types of Sensor Settings

域角によって決まるセンシング範囲をもっており，そのセンシ
ング範囲と重なる歩行者の位置情報のみを計測可能であるもの
としてモデル化する．ただし，カメラを初めとする一部のセン端末保持者が存在するということしかわからないため，計

サでは，たとえセンシング範囲の内部であったとしても，ほか

測によって取得できる位置情報は通信範囲の何処かに歩行の歩行者に遮られた先の見通しを確保することができないブ者がいるという情報だけである．

ロッキングと呼ばれる現象が生じることがある．この特性を再現するために，障害物による見通しの有無を図 6(b) に示すよ4. シミュレーション実験

うにシャドウイングとしてモデル化する．さらに，歩行者の計

HumanS シミュレータによって，人の位置情報を利用する

測によって生成されるセンシングデータの精度はセンサによっ

アプリケーションの設計に貢献できることを示すために，地下て異なるため，シミュレーション内の計測結果を位置尤度とい街における歩行者流分析システムを対象としたシミュレーショ

う分布の形で記録することによってこれを再現する．例えば，

ン実験を行った．本章では，センサの種類や配置が歩行者流

カメラによって検出した位置情報は正規分布に従う誤差をもっ分析システム UPF [17] に与える影響を調査するためのシミュている．また，レンジフリー形式の Wi-Fi 位置推定など計測

レーション実験について説明する．このシステムは，複数地点

範囲の何処かに歩行者が存在するという情報しかわからないとに設置されたセンサによって歩行者の通過人数をカウントした

いったケースでは，計測範囲内の各地点において歩行者が存在上で，最適化手法に基づく地下街全体の歩行者流推定を行う．

する尤度を一定とする一様分布によってセンサが表現される．

地理環境としては図 1 に示すように，大阪市の地下街である

このモデル化手法によって多様な位置センサを再現できるこ

ディアモール大阪 [18] の 300m × 300m の領域を対象とした．

とを示すために，実際に提案モデルによって位置センサを定義

歩行者エージェントに関しては，現実的なモビリティを生成すした例を図 7 に示す．ここでは，検出領域角と距離からなるセ

るために総務省統計局の国勢調査 [19] を基に OD 行列を作成

ンシング範囲, ブロッキングの発生する確率を表すシャドウイ

し，常時 1200 人程度がシミュレーション領域中に滞在するよ

ング, 分布の種類とそのパラメータを表す位置尤度によって，うな設定とした．また，センサの特性による推定精度の変化を以下に示すようなセンサの特性を再現している．

調べるために，図 8 に示すような 2 種類のセンサを用意した．

• 赤外線レーザでは直線上の先頭の歩行者しか検出することができず，レーザ方向に沿った正規誤差をもつ．

• カメラでは扇上の領域を監視することが可能だが，後ろの歩行者が前の歩行者の影に隠れて検出されない場合がある．計測された位置情報は任意方向への正規誤差をもつ．

• レンジフリーの Wi-Fi 位置推定は電波強度に応じた円形の歩行者を見通しに関わらず検出可能だが，通信範囲内に

Perfect Sensor ではセンシング範囲内の歩行者数を誤差なく計測することが可能だが，LRS においては前の歩行者の影に隠れた別の歩行者を見逃してしまう可能性がある．この 2 種類のセンサの選択と配置に変更を加えながら，以下に示す 5 種類のシミュレーションシナリオを実行した．ただし，シナリオ(e) はシナリオ (a)〜(d) のシミュレーションを実行した後，その結果を踏まえた上で効率的な配置になるように検討したもの
である．

1

0.2

× detection ratio■ density [/m2]

0.4

0.5

0

0
1

3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36

図 10 各通路における歩行者密度
Fig. 10 True Density on Pathways

表 1 歩行者流の推定誤差
Table 1 Flow Estimation Error
シナリオ

センサ種類

センサ数

歩行者流の推定誤差

(a)
(b)
(c)
(d)
(e)

Perfect Sensor
LRS
LRS
LRS
LRS

37
37
22
15
25

10 %
17 %
28 %
132 %
14 %

誤差を表 1 に示す．図 11 の左側の軸は UPF で推定された歩行者流によって再現される各通路の人口密度を表しており，図(1) シナリオ a, b におけるセンサ配置

10 と比較することで実際の密度との差がわかる．右側の軸はLRS の計測範囲内を通過した歩行者のうち，センサによって計測できた歩行者の割合を表しており，この値が高いほど歩行者の数を正確にカウントできたことになる．歩行者数の計測に関して全く誤差の無い Perfect Sensor を利用し，センサ数も最大であるシナリオ (a) に関しては，表 1 に示すように UPFの推定誤差が 10% と最高の精度が実現された．これに対して，センサの位置は全く変更しないまま誤差をもった LRS に切り替えたシナリオ (b) では推定誤差が 17% まで上昇した．図 11からシナリオ (b) では検出率が低下していることがわかるが，
これは LRS のもつシャドウイングの特性によるものである．
シミュレーション中におけるシャドウイングによる影響の大きさを調べるために歩行者の生成数を変更しながら実験を行い，人口密度と検出率の関係を調査した結果を図 12 に示す．
図 12 の結果から，シャドウイングの特性をもつ LRS の計
測精度は，人口密度が高くなればなるほど悪化する傾向があることがわかった．シミュレーション中の人口密度は平均で0.12persons/m2 程度の設定となっており，シナリオ (b) のLRS では約 80% 程度の歩行者しか検出できず，このことが推(2) シナリオ e におけるセンサ配置

定精度の低下に繋がったと考えられる．このように，HumanS

図 9 ディアモール大阪におけるセンサの配置
Fig. 9 Sensor Placement in Diamor Osaka

によって行動センシングシステムの特性を効率的に分析するこ(a) 全通路 37 箇所に 1 つずつ Perfect Sensor を設置（図 9(1)）

ンサの数を減らしており，それぞれ UPF の推定誤差が 28%,(b) 37 個の主要通路全てに 1 つずつ LRS を設置（図 9(1)）

132% と大幅に増加している．この結果から，UPF において(c) 出入口に直接接続された 22 個の通路に LRS を設置

は対象領域中央付近に集中的にセンサを配置するよりも，出入(d) 出入口に直接接続されていない 15 個の通路に LRS を設置

口を含むバラつきのある配置の方が高い精度が得られること(e) 手動で選択した 25 個の通路に LRS を設置（図 9(2)）．

がわかった．最後にシナリオ (e) に関しては，精度を保ったまとが可能である．
また，シナリオ (c) および (d) ではシナリオ (b) に比べてセHumanS シミュレータによって生成された歩行者の実際の人口密度を図 10 に，UPF による推定結果と各シナリオにおける歩行者の検出率を図 11 に，UPF による歩行者流の推定

まセンサの設置数を削減することを目指して，シナリオ (b),(c), (d) の結果を踏まえた上で効率的な配置を考案したものである．具体的には，シナリオ (b) から，UPF による推定に悪影響を与えると考えられる検出率の低い LRS を取り除いてい

1

0.2

0.5

0

0
1

こともシナリオ (c), (d) の結果から明らかになっていたため，

× detection ratio■ density [/m2]

る．ただし，ある程度はバラツキをもって配置した方が良い
0.4

3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36

一部の領域に配置が偏りすぎないように留意した．その結果，センサの数を 25 個まで減らしているにも関わらず，推定誤差が 14% とシナリオ (b) よりも優れた結果を得ることができた．

UPF においては誤ったセンシングデータが推定結果に悪影響(a) 全通路 37 箇所に 1 つずつ Perfect Sensor を設置示したように人口密度が高ければ高いほど検出率が低下する

1
× detection ratio■ density [/m2]0.4を与えることがある．特に LRS を使用した場合には，図 12 に

0.2

0.5

0

0
1

3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36傾向があるため，必ずしもセンサの数を増やせば良いとは限らず，狭い通路や交通量の多い通路などにはセンサを置かない方が良い推定結果を得られるということがわかった．
このように，HumanS シミュレータを利用することによって，センサの種類や配置など，さまざまなパラメータを変更し(b) 37 個の主要通路全てに 1 つずつ LRS を設置ながらシミュレーションを実行することができる．さらに，そ10.2の結果から，各アプリケーションに応じた行動センシングシス

× detection ratio■ density [/m2]0.4

テムの特性を把握し，設計に活かすことで，効率的な運用に貢

0.5

0

0
1

3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36

献できることがわかった．

5. まとめと今後の課題(c) 出入口に直接接続された 22 個の通路に LRS を設置

本研究では，行動センシングシステムの開発支援を目指して

HumanS と呼ばれるシミュレータの設計開発を行った．Hu-

1
× detection ratio■ density [/m2]

0.4
0.2

0.5

0

0
1

3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36

manS シミュレータは，GIS との連携による現実世界の地図
データ入力や，比較的入手の容易な実データに基づく現実的な歩行者モビリティの再現，多様な特性をもったセンサの評価を実現する統一的なセンサモデルの導入などを特徴としている．この特徴によって，提案シミュレータはさまざまな環境や(d) 出入口に直接接続されていない 15 個の通路に LRS を設置

アプリケーションに適用することが可能になっている．また，

1
× detection ratio■ density [/m2]

0.4
0.2

0.5

0

0
1

3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36

実際に地下街における歩行者流推定システムを対象としたシ
ミュレーション実験を行い，センサとシステムの関係性を明らかにし，少ない数のセンサで高い性能を実現する配置を導出す
ることによって，行動センシングシステムの特性を理解し，効率的な開発や運用を行うために HumanS シミュレータが有効(e) 手動で選択した 25 個の通路に LRS を設置

であることを示した．
図 11 各通路における歩行者の検出率と推定結果
Fig. 11 Estimated Density and Detection Ratio of People

今後は BEMS（Building Energy Management System）を初めとして，熱や気候に関する分野について HumanS シミュ
レータを適用できるように拡張を進めていく予定である．その

1

ために温度，湿度，CO2 など，歩行者以外で気流制御の要と0.9なるパラメータを計測対象とするセンサについてモデル化を進0.8めていく必要がある．

detection ratio

0.7

参

0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0

0.2

0.4

0.6

0.8

density [persons per m2]
図 12 LRS を用いた場合の人口密度と検出率の関係
Fig. 12 Density VS. Detection Ration in LRS Model

1

考

文

献

1) Shu, L., Hauswirth, M., Chao, H.-C., Chen, M. andZhang, Y.: NetTopo: A framework of simulation and visualization for wireless sensor networks, Ad Hoc Netw.,
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(In Japanese).