JP6624780B2 - 測位方法、サーバ及びプログラム - Google Patents
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- 測位対象端末の空間内の位置を推定する測位システムにおける測位方法であって、
前記測位システムは、
前記空間内に設置された複数のアクセスポイントと、
前記空間内に設置された複数のビーコンタグと、
前記各アクセスポイントと通信が可能なサーバを備え、
前記サーバは、
前記各ビーコンタグの設置位置情報及び前記各ビーコンタグに対応してリファレンス受信情報ベクトルを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段を管理する管理手段と、
前記測位対象端末の位置を推定する端末測位手段を備え、
タグベクトル生成手段が、前記各ビーコンタグが発報したタグ電波を前記各アクセスポイントが受信して得られるAP受信情報を用いて、各ビーコンタグに対応してリファレンス受信情報ベクトルを生成するリファレンス受信情報ベクトル生成ステップと、
前記管理手段が、前記タグベクトル生成手段が生成した前記リファレンス受信情報ベクトルを用いて前記記憶手段を更新する更新ステップと、
端末ベクトル生成手段が、前記測位対象端末が発した端末電波を前記各アクセスポイントが受信して得られる受信情報を用いて、前記測位対象端末の受信情報ベクトルを生成する受信情報ベクトル生成ステップと、
前記端末測位手段が、前記受信情報ベクトルに類似する一つ又は複数の前記リファレンス受信情報ベクトルを特定し、特定された前記リファレンス受信情報ベクトルに対応する前記ビーコンタグの前記設置位置情報を用いて前記測位対象端末の位置を推定する端末測位ステップと、を含み、
前記端末測位ステップは、n個の入力とm個の出力を有する機械学習モデルを用いたものであって、
nは前記複数のアクセスポイントの数であり、
mは測位候補点の数としての前記複数のビーコンタグの数であり、
前記機械学習モデルの学習段階において、前記管理手段は、前記n個の入力の値として前記各アクセスポイントにおける前記リファレンス受信情報ベクトルを入力して当該機械学習モデルを更新し、
前記機械学習モデルの位置推定段階において、前記端末測位手段は、前記n個の入力の値として前記各アクセスポイントにおける前記受信情報ベクトルを入力し、前記測位候補点としての各ビーコンタグの確度を表す合致確率を出力し、当該合致確率に基づいて前記受信情報ベクトルに類似する一つ又は複数の前記リファレンス受信情報ベクトルを特定する、測位方法。 - 前記機械学習モデルは多段型であり、
初段は、前記n個の入力に対応するn個の計算子であり、
最終段は、前記m個の出力に対応するm個の計算子であり、
ある段における一つの計算子は、次の段における複数の計算子に結合され、その結合の重みと各計算子で用いられる関数とは前記機械学習モデルの学習段階において更新され、
前記機械学習モデルの位置推定段階において、前記端末測位手段は、前記合致確率が最も大きな値となる前記測位候補点を求めて前記測位対象端末の位置を推定する、請求項1記載の測位方法。 - 前記更新ステップにおいて、前記管理手段は、
あるビーコンタグの設置位置情報が変更していない場合に、(1)(a)当該設置位置情報に対して所定時間よりも前に生成されたリファレンス受信情報ベクトルを削除し又は(1)(b)新たに生成したリファレンス受信情報ベクトルを加えた場合に当該設置位置情報に対して記録されたリファレンス受信情報ベクトルが所定数を超えないように既に記録されたリファレンス受信情報ベクトルを削除し、(2)新たに生成したリファレンス受信情報ベクトルを加えて記録させ、
あるビーコンタグの設置位置情報が変更された場合に、以前の設置位置情報に対応するリファレンス受信情報ベクトルを削除し、新たな設置位置情報に対してリファレンス受信情報ベクトルを前記記憶手段に記憶させ、
端末測位ステップにおいて、前記端末測位手段は、あるビーコンタグの設置位置情報に対して記録された複数のレファレンス受信情報ベクトルの統計値を用いて、前記受信情報ベクトルに類似する一つ又は複数の前記リファレンス受信情報ベクトルを特定する、請求項1又は2記載の測位方法。 - 測位対象端末の空間内の位置を推定するサーバであって、
前記空間内には、複数のビーコンタグと、当該サーバが通信可能な複数のアクセスポイントが設置され、
前記各ビーコンタグの設置位置情報及び前記各ビーコンタグに対応してリファレンス受信情報ベクトルを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段を管理する管理手段と、
前記測位対象端末の位置を推定する端末測位手段を備え、
前記管理手段は、前記各ビーコンタグが発報したタグ電波を前記各アクセスポイントが受信して得られるAP受信情報を用いて生成された各ビーコンタグに対応するリファレンス受信情報ベクトルを用いて前記記憶手段を更新し、
前記端末測位手段は、前記測位対象端末が発した端末電波を前記各アクセスポイントが受信して得られる受信情報を前記測位対象端末が受信して得られる受信情報ベクトルに類似する一つ又は複数の前記リファレンス受信情報ベクトルを特定し、特定された前記リファレンス受信情報ベクトルに対応する前記ビーコンタグの前記設置位置情報を用いて前記測位対象端末の位置を推定するものであり、
前記測位対象端末の推定には、n個の入力とm個の出力を有する機械学習モデルが用いられ
nは前記複数のアクセスポイントの数であり、
mは測位候補点の数としての前記複数のビーコンタグの数であり、
前記機械学習モデルの学習段階において、前記管理手段は、前記n個の入力の値として前記各アクセスポイントにおける前記リファレンス受信情報ベクトルを入力して当該機械学習モデルを更新し、
前記機械学習モデルの位置推定段階において、前記端末測位手段は、前記n個の入力の値として前記各アクセスポイントにおける前記受信情報ベクトルを入力し、前記測位候補点としての各ビーコンタグの確度を表す合致確率を出力し、当該合致確率に基づいて前記受信情報ベクトルに類似する一つ又は複数の前記リファレンス受信情報ベクトルを特定する、サーバ。 - コンピュータを、請求項4記載のサーバとして機能させるためのプログラム。
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JP2014250386A JP6624780B2 (ja) | 2014-12-10 | 2014-12-10 | 測位方法、サーバ及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
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JP2014250386A JP6624780B2 (ja) | 2014-12-10 | 2014-12-10 | 測位方法、サーバ及びプログラム |
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JP2016114361A JP2016114361A (ja) | 2016-06-23 |
JP6624780B2 true JP6624780B2 (ja) | 2019-12-25 |
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Family Applications (1)
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