図書館内ARベースナビゲーションシステムにおけるConvNetを用いたユーザ位置推定精度の向上

抄録

開発中の図書館内ARベースナビゲーションシステムでは，ユーザの位置推定のため，フロアを複数のゾーンでメッシュ状に分割し，ゾーン毎にBLEビーコンを設置している。ユーザの携帯端末で，最大の電波強度を取得したBLEビーコンが設置されているゾーンをユーザの現在位置とするが，天井や壁で電波が反射することによる多重波伝播により，位置推定精度が低下する．本研究では，各ゾーンにおけるBLEビーコンからの受信電波強度の特徴を畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)で学習させて，位置推定精度の向上を目指している．発表では，これまでの実験における精度の変化を基に，室内ナビゲーションにおける効果的なConvNetの構成について考察する．