解説

ユーザ主導で実現する屋内ナビゲーション
菅 谷 至 寛Yoshihiro SUGAYA

先端理工学部知能情報メディア課程教授

Professor, Intelligent Media Informatics Course

が非常の限られていることにお気づきでしょうか．

1．はじめに屋内ナビゲーションには屋外にはない困難がいくつ

2022 年 4 月 1 日に知能情報メディア課程に着任かあり，現在も盛んに研究開発が行われています．

いたしました菅谷至寛です．画像処理，主に画像に歩行者ナビゲーションに必要な要素が主に二つあ関する認識・AI，センサ情報などを利用して，人り，それは位置推定（測位）技術と電子地図（電子を助けるための知的な情報システムに関する研究をマップ）ですが，屋内ではどちらも問題がありましています．本解説では，ここ数年私たちが取り組す．

んでいる「人を助ける知能情システム」の一つであ

屋外における測位手法としては，衛星を利用したる歩行者ナビゲーションとその関連技術について紹測 位 シ ス テ ム（GNSS: Global Navigation Satellite

介したいと思います．

System）が広く利用されています．一般の方にも名前が良く知られている GPS（Global Positioning Sys-2．歩行者ナビゲーションtem）は実はアメリカが運用する GNSS の固有名

皆さんは道に迷って困ったことはありませんか．

で，他 に EU の Galileo，ロ シ ア の GLONASS，中ここ 10 年でスマートフォンが爆発的に普及し，い国の北斗などがあります．日本でも，日本付近でつでもどこでも比較的高機能な携帯情報デバイスがGPS 等を補完する目的で準天頂衛星システム（み使える世の中になりました．それに伴って歩行者ナちびき）を運用しています．精度は 1 台の受信機をビゲーションアプリの利用も一般的になってきてい用いた従来の単独測位でおよそ十数メートルです

ます．初めて行く場所や不慣れな場所では非常に有が，複数の受信機を用いた相対測位等では数センチ用で，手放せない人も少なくないと思います．

メートルまで改善できる場合があります．基本的なGoogle Map や Apple Map, Yahoo Map な ど マ ッ
プアプリの機能の一つとして歩行者ナビゲーション機能を持つ受信機は広く普及し，スマートフォンにも内蔵されています．

が提供されており広く利用されています．しかし，しかし，一般に屋内では窓際などの限られた場所

屋外ではどこでもと言っていいくらい多くの場所でを除くと GNSS による測位を実用的な精度で行う利用可能であるのに対し，屋内では利用できる場所ことができません．測位のためには 4 機以上の衛星―１―

からデータを受信する必要がありますが，屋内では道をして他の店に立ち寄るチャンスを作れればと良天井や壁に遮られて信号の受信が困難なためです．

いということです．それに対し，利用者は迷ったと様々な屋内測位手法が提案されていますが，現在のきにはどこでもナビゲーションを使いたいと考える

ところ屋外での GNSS に相当するような，デファので，利用者と施設管理者の思惑にはギャップがあクトスタンダードと言える手法はありません．用途る可能性があります．

やコスト，適用場所での制約などを考慮して，いろいろな手法の中から慎重に選択する必要があるのが3．屋内測位手法
屋内で利用可能な測位手法として，Wi-Fi や Blu-実情です．
電子マップの入手に関しても，屋内マップは屋外

etooth など の 電 波，超 音 波，光，地 磁 気，コ ン ピ

マップに比べて容易ではありません．屋外に関してュータビジョン，慣性センサなど様々な手法が提案

は，Google Map や OpenStreetMap（OSM）等，有されています［1, 2］．本稿ですべてを網羅することは償または無償で電子マップを提供する様々なサービできませんが，そのごく一部を紹介します．

ス，企業，団体があります．少なくとも経済や行動の自由のある国と地域では，屋外の電子マップの取三辺測量（Trilateration/Multilateration）

得・利用は容易です．しかし，屋内に関してはその位置がわかっている 3 つの基準点と測位したい点

ような電子マップの集約・整備があまりなされてい（デバイス）との距離を何らかの方法でそれぞれ求ません．公共物である屋外の道路と違って，建物にめると，各基準点を中心とする円が交わる点（実際は所有者や施設管理者がおり，許可なくマップを作には誤差があるので領域）を，測定したいデバイス製したり商用利用したりすることはできません．既の位置として推定できま す．図 1 で，S 1, S 2, S 3

存の屋内ナビゲーションシステムでは施設管理者かは位置がわかっている基準点を表し，その中央の点

らマップの提供を受けたり，施設管理者の協力の下が位置を推定したいデバイスの推定位置です．基準で電子マップを作成したりすることが前提となって点を増やすと精度を上げることができます．

います．したがって，歩行者ナビゲーションが提供基準点と測位したいデバイスの距離を測る手法とされるのは，施設管理者側に動機があり，場合によしては，電波などの媒体の 受 信 信 号 強 度（RSSI:っては施設管理者側がコストを負担する意思があるケースに限られています．Google Map では施設管理者が屋内マップを提供できる仕組みを少なくとも2012 年には設けています．屋内マップが提供されている施設は増加してきてはいますが，まだまだ限られた場所にとどまっており，一般の人が歩行者ナビゲーションの利用を望むあらゆる施設で電子マップが入手できるには程遠い状況です．
これはきちんと調べたわけではないので一事例に過ぎず一般化はできないのですが，「ショッピングモールの管理者は，利用者に少しは迷ってほしいと思っている」という話を広告関係の企業の方から聞いたことがあります．つまり，利用者がまっすぐ最短経路で目的の店にだけ行くのではなく，多少回り―２―

図1

三篇測量による手法（［2］より引用）

Received Signal Strength Indicator），到達時間／飛行を用いて，伝搬時間測定による距離推定と到達角度

時 間（ToA: Time of Arrival, ToF: Time of Flight），測定を併用して iPhone からの距離と方向を高精度

到 達 時 間 差（TDoA: Time Difference of Arrival）なに推定できます．

どがあり，コストと精度，および必要な前提条件がFingerprinting

異なります．
信号媒体として電波を用いる場合，信号強度は遠電波の信号強度などの特性を様々な場所で網羅的くなるにつれて弱くなるため，電波の伝搬モデルをにあらかじめ調べておき，位置に関連付けて記録し利用して距離を推定することができます．電波の受ておきます．これを fingerprint マップと呼びます．

信機には信号強度を測る機能が通常備わっているた

推定時にはその時に観測された信号特性に最も近い

め，RSSI は追加のデバイスなしで常に利用可能で，ものを fingerprint マップから選び出し，その関連付Wi-Fi や Bluetooth などでよく用いられてきました．

けられた位置を推定位置とします．電波の発信源がしかし，障害物などの影響を大きく受けるので，非一つだけだと同じ信号強度となる地点はたくさんあ

常に誤差が大きく大まかな距離しかわかりません．

りますが，複数の発信源からの信号強度を組み合わ信号の伝搬時間を利用すると，より正確な距離をせたものを特性とすると，位置を絞り込むことがで

測 る こ と が で き ま す．な お，屋 外 で 用 い ら れ る

きます．

GPS なども伝搬時間の測定を用いた手法の一つでこの手法は Wi-Fi［3］や Bluetooth などの電波で良す．電磁波を用いる場合，伝搬時間に光速を掛ける

く用いられますが，地磁気による位置推定手法でもと距離になります．ただし，電磁波は 1 マイクロ秒使われます．建物内は鉄鋼などの残留磁場などによでおよそ 300 メートル，1 ナノ秒でおよそ 30 センって不規則性があるため，これを特性として利用しチメートル進むので，ナノ秒精度での時間測定が必ます．

要です．追加のハードウェアが必要になるため一般的なスマートフォンでは（GPS 以外では）利用で慣性センサによる自律航法きませんでしたが，Wi-Fi 電波の伝搬時間に基づくスマートフォンには慣性計測ユニット（IMU: In-

手法が IEEE 802.11 mc（Wi-Fi RTT）として規定さertial Measurement Unit）が内蔵されています．IMU

れ，Android 9 に搭載されました．スマートフォン

は加速度を計測する加速度センサと，角速度を計測側のハードウェアに加えてアクセスポイント側の対するジャイロセンサなどから構成されます．慣性セ応も必要で，まだほとんど普及していませんが，今ンサではありませんが，方位センサ（磁気センサ）後の動向が期待されます．

も含むことがあります．加速度を 2 回積分すると長さ（距離）になり，角速度を積分すると角度（方信号到来角度の利用向）の変化を知ることができるはずです．歩行者の複数のアンテナでの位相差などで信号の到達角度

場合 は Pedestrian Dead Reckoning（PDR）と呼ばれを測定することができます（AoA: Angle of Arrival,ますが，スマートフォンの IMU は精度が低いのでAoD: Angle of Departure）．位置のわかっている 2 か垂直方向の動きから 1 歩を検出し，1 歩ごとに移動所の基準点との角度がわかると，三角測量によって方向と距離を推定する手法が多いです．

位置を推定することができます．

この手法によって得られるのは相対的な位置の変Bluetooth 5.1 では方向検知機能がオプションとし化なので，開始点の絶対座標が必要なことに注意して追加されました．また，Apple 社の紛失防止タグてください．また，長い時間（経路）を追跡するとである AirTag では，UWB（Ultra-Wide Band）電波誤差が蓄積してズレが大きくなっていくので，何ら―３―

かの手法によって定期的に絶対位置の補正が必要です．しかし，先に紹介したほとんどの手法が信号を4．電子マップ

発信する機器の設置や，基準点の位置の取得，fin-

先に述べたように，ナビゲーションを構成するにgerprint マップの作製などのインフラや事前データは電子化された地図があらかじめ必要です．推定し収集が必要になるのに対し，PDR ではそのようなた現在位置や経路を利用者に提示するために必要な準備が不要で，スマートフォンだけで実現することのに加えて，位置推定手法がマップを必要とする場［4, 5］ができます

合があります．例えば，PDR で粒子フィルタを用．

IMU から得られるセンサ情報はノイズをたくさいる場合は，通路の領域が示された電子マップが必ん含んでおり，時間が経つと誤差が蓄積していくの要です．また，fingerprinting では fingerprint マップ

で，カルマンフィルタや粒子フィルタなどの補正手をあらかじめ作成しますが，利用者に提示するマッ法を併せて用いることが一般的です．粒子フィルタ

プと位置が対応付けられている必要があります．

では，歩行者が通行する可能性をあらかじめ取得し既存の屋内ナビゲーションシステムでは，施設管たマップから仮定しておくことで精度を改善できま

理者から提供された建物の設計図面などから作成すす．例えば，人間が壁を通り抜けるような移動するるのが一般的ですが，スマートフォンのカメラで撮ことはあり得ないので，そのような推定に対しては影しながら歩き回ったり，スマートフォンを持った尤度を下げます（マップマッチング）．

人々の動きから半自動的に作成する手法も研究されまた，近年は深層学習を利用した手法も提案されて い ま す［9, 10］．SLAM（Simultaneous Localizationています［6, 7］．従来手法ではスマートフォンの保持and Mapping）はそのために利用される技術の一つ

姿勢や歩行姿勢に制約や仮定がありましたが，深層で，お掃除ロボットなどでも利用されています．

学習によって任意の姿勢での精度が改善されています．

5．案内板を利用したナビゲーション
本稿では屋内での歩行者ナビゲーションと関連する技術について解説してきました．本節では私たち

コンピュータビジョン
近年のコンピュータの高速化，深層学習の発展にの手法の基本的なアイディアについて簡単に紹介したいと思います．

伴い多くの手法が提案されています．
カメラ画像を利用した基本的な位置推定手法の一

屋内での位置推定は様々な応用や需要があるた

つは，位置に関連付けた画像または画像特徴量をめ，多くの手法が提案され，精度や利便性も向上し様々な場所で網羅的に取得してデータベースとしててきています．しかし，先に述べたように，屋内ナ蓄えておき，測位時に得られた画像（画像特徴量）

ビゲーションの提供は施設管理者側に提供の意思がとデータベースを照合することで位置を推定する方ある場合に限られ，ごく一部の施設にとどまってい［8］ます．屋内でも屋外と同じように，利用者が望む時法です ．
別の手法として，Visual Odometry（VO）があり，にどこでもナビゲーションが利用できる状況に少しカメラ映像を用いてカメラ（撮影者）の移動軌跡をでも近づけるにはどうすればいいでしょうか．私た推定します．単眼カメラではスケール情報が得られちは，利用者側の機器だけで屋内の歩行者ナビゲーないので，IMU など他の手法と組み合わせて用いションを実現できるフレームワーク（図 2）を考案ることがあります．

し，実際に動作することを実証しました［11, 12］．
まず電子マップをどのように入手するかが問題となりますが，掲示されているアナログのマップをス―４―

図2

案内板を利用した歩行者ナビゲーション

マートフォンのカメラで撮影して用いることを考えました．駅やショッピングモールの出入り口やエレ

図3

様々なフロアマップ

ベータ，エスカレータの近くには，その建物やフロアにどのような店や施設があるのかを示す案内板がきるマップもあるのですが，それではうまく行かな掲示されていて，フロアマップが含まれていることいケースも数多くあります．問題の一つはノイズががあります．測位もインフラや事前準備なしで行う非常に多いことです．フロアマップの表面がアクリ必要がありますが，先に紹介した PDR がスマートル板などで保護されている場合があり，非常に多くフォンだけで実行でき る 手 法 で す．Fingerprintingの照明などが撮影時に反射して写り込みます．まなどの他の多くの手法と違って，信号を発信する機た，説明などがフロアマップ上に書込まれてことが器の設置・管理や，測位したい場所での事前データあり，それによる領域の欠損が起こるため，通路領収集が必要ありません．

域抽出の観点からはそれも障害になります．さらに

アナログマップを利用する試みは従来からありま

大きな問題は，フロアマップの形式が多種多様なこしたが，設計図を基にした線描画されたマップなとです（図 3）．特に商業施設のフロアマッ プ は，ど，特定の形式のマップなどに限られていました．

店のコンセプトに合うようにデザイナーによってデ実際の商業施設などに掲示されている多様な形式のザインされた作品でもあります．デザイン性が最優

フロアマップを考慮し，実際にナビゲーションが可先された結果，人が見てもわかりづらいものも存在

能なフレームワークを構築したのは，おそらく私たします．
私たちの手法では，最初は簡単な領域分割手法とちが初めてです．

統計的パターン認識を用いていましたが，やはり，5.1対応できるマップの形式に限界がありました．最近

フロアマップの解析と理解撮影したフロアマップはただの画像なので，マッでは深層学習を導入したことによって，多くのフロプマッチングを含む PDR で用いるには，通路や店アマップで実用的な精度が得られるようになりましなどの領域を抽出する必要があります．これは，画た［13］．

像領域分割やセマンティックセグメンテーションと呼ばれる一般的なタスクで，様々な応用があるため

5.2

位置推定

すでに述べたように，位置推定には PDR を用い古くから多くの研究があります．
フロアマップはイラストなので単調に色分けされており，フロアマップから抽出した通路領域などのており，自然画像と比べて一見簡単そうに思えま

情報を使ってマップマッチングを行っています．しす．実際，色やエッジを用いた簡単な手法で抽出でかし，あらかじめ電子マップが用意される場合とは―５―

異なり，撮影したフロアマップは縮尺と方位が不明です．何らかの手法を用いて 2 点以上で現実空間と6．おわりにマップの対応を取ることで推定できますが，正確で本稿では，屋内ナビゲーションの現状と屋内で利はありません．そのため，粒子フィルタを用いたマ用できる位置推定手法を紹介し，施設管理者主導でップマッチングによる位置の推定・補正と同時に，はなく，ユーザ主導でナビゲーションを実現できるマップの縮尺と方位も補正するようにしています．

私たちの提案を説明しました．

また，掲示されたフロアマップは，デフォルメされ屋内でのナビゲーションは「人の行動を助ける」ていて正確ではない場合があることが分かっていまという意味で重要で，また，位置推定はビジネス面す．そのような場合にも対応できる手法を検討してでの需要も数多くあります．これに限らず，物体認います．

識や行動認識，視線推定などの技術を活用して，人マップと現実空間を対応付ける手法としては，最初は利用者自らが画面を 2 回タップすることを想定の生活を助けるための様々な情報システムを研究開発していきたいと考えています．

していました．しかし，そもそもナビゲーションを必要とする人は自分の位置を正しく把握していない

参考文献

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ally Impaired,

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