WEKO3
アイテム
Madgwickフィルタを用いた姿勢推定による歩行者自律航法の性能評価
http://hdl.handle.net/10076/00019269
http://hdl.handle.net/10076/000192697776b52d-dcee-4073-9e0f-e6a025235493
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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2019ME0173 (902.4 kB)
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| Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2020-10-22 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Madgwickフィルタを用いた姿勢推定による歩行者自律航法の性能評価 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | |||||||||
| 資源タイプ | thesis | |||||||||
| 著者 |
今村, 圭吾
× 今村, 圭吾
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| 抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | 近年，位置情報サービス(Location Based Service:LBS) の需要が増加しており，様々な用途に利用されている．特に，グローバル・ポジショニング・システム(Global Positining System:GPS) はほぼすべてのスマートフォンに搭載される等，幅広く普及しており，位置情報特定のための代表的な手法である．しかし，GPS は衛星からの電波によって位置情報を特定する手法であるため，建物内では電波が遮断され，正確な位置情報を取得することができない．そのため，建物内でも正確な位置情報を取得するために，屋内測位システムの需要が高まっており，位置推定精度の向上が求められている． 屋内測位の手法の1 つとして，歩行者自律航法(Pedestrian Dead Reck-oning:PDR) が提案されている．この手法は，歩行者に取り付けた慣性計測装置(Inetial Measurement Unit:IMU) から歩行時の加速度値と角速度値を，地磁気センサから地磁気値を取得し，それらの値を用いて，測定開始地点からの移動距離，方向を算出することで位置推定を行う．IMU，地磁気センサはGPS 同様殆どのスマートフォンに搭載されている為，PDRの適用が容易であり，様々なスマートフォン等を用いたPDRの手法が提案されている．他の屋内測位手法と比較したPDR の利点として，周囲の環境変化に強いことが挙げられる．一方PDR は， IMU から得た計測値に含まれるドリフトによって，測定誤差の蓄積が引き起こされるという欠点を持つ．PDR による正確な位置推定には，誤差蓄積の低減が必須となる． 本研究では，スマートフォンを用いたPDR の測定誤差の蓄積低減を行う．ステップ毎に適切なセンサキャリブレーション値を設定することにより、センサのドリフトによって引き起こされるステップ長推定や，移動方向推定への悪影響を抑え，測定誤差蓄積の低減を図る．適切なキャリブレーション値を設定するための方法として，歩行サイクルと呼ばれる歩行時の一連の動作内の運動特性を利用する．歩行サイクル中の特定の区間では，垂直加速度等の理論値は必ず特定の値になる筈である。その理論値と，該当の区間で測定された値の差異をステップ毎に計測することで，ステップに応じたキャリブレーション値の設定が可能になる．歩行サイクルは歩行者の脚の角度と密接に関連する．本手法では，脚の動作と連動する，ズボンのポケット部分に取り付けたスマートフォンを用いて，足の角度を推定する．この角度推定にはMadgwick フィルタを使用する．Madgwick フィルタは姿勢推定における有力な手法であり，これを歩行サイクル推定に適用することにより，歩行サイクルの推定性能向上を図る． 相補フィルタを使用した既存の手法と比較した際，位置推定精度が劣る結果となった．原因としては，提案手法が股関節の外旋等の歩行時に発生する動作を考慮していないことや，Madgwick フィルタの推定角度値の収束が遅いことが考えられる．そのため今後，これらの問題を解決する必要がある. Location Based Service (LBS) is largely demanded in recent years and it has been used for various purposes. Especially, the Global Positioning System (GPS) is representative method for specifying location information and it mounts on almost all smartphones. However, GPS is a method of specifying position information using radio waves from satellites. Inbuilding, Radio waves are blocked and accurate position information can-not be obtained. Therefore, in order to obtain accurate location information even in a building, it is required to propose an Indoor Positioning System (IPS) and improve the position estimation accuracy. Pedestrian dead reckoning (PDR) has been proposed as one of indoor positioning methods. In order to realize PDR, acceleration values and angular velocity values obtained from an inertial measurement unit (Inetial Measurement Unit: IMU) attached to a pedestrian and geomagnetic values from a geomagnetic sensor during walking are used. From these values, the current position is estimated by calculating the moving distance and direction from the measurement start point. IMUs and geomagnetic sensors are found on most smartphones. Therefore, it is easy to apply PDR, and various PDR methods using smartphones have been proposed. The advantage of PDR over other indoor positioning methods is that it is more resistant to environmental changes. On the other hand, the disadvantage of PDR is the measurement errors are accumulated due to the drift contained in the measured values obtained from the IMU. For accurate position estimation by PDR, reduction of error accumulation is essential. In this study, we propose a method to reduce the accumulation of PDR measurement errors using a smartphone. By setting an appropriate sensor calibration value for each step. The aim is to suppress the influence of sensor drift on estimation of step length and estimation of moving direction. As a method for setting an appropriate calibration value, we consider the motion characteristics in a series of motions during walking called a walking cycle. In a specific section of the walking cycle, the theoretical value of the vertical acceleration or the like should always be a specific value. By measuring the difference between the theoretical value and the value measured in the corresponding section for each step, it is possible to set the calibration value according to the step. The walking cycle is closely related to the angle of the pedestrian's leg. In this method, the angle of the foot is estimated using a smartphone attached to the pocket of the pants, which is linked to the movement of the legs. The Madgwick filter is used for leg angle estimation. The Madgwick filter is a powerful method for posture estimation, and aims to improve the walking cycle estimation performance by applying it to the walking cycle estimation. Compared with the existing method using the complementary filter, the result showed that the position estimation accuracy was inferior. The possible causes are that the proposed method does not consider the motion that occurs during walking, such as external rotation of the hip joint, and that it takes time to converge the estimated angle value of the Madgwick filter. Therefore, it is necessary to solve these problems in the future. |
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| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 三重大学大学院 工学研究科 情報工学専攻 コンピュータアーキテクチャ研究室 | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 46ｐ | |||||||||
| 書誌情報 |
発行日 2020-03 |
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| フォーマット | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||||||
| 著者版フラグ | ||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 出版者 | 三重大学 | |||||||||
| 出版者（ヨミ） | ||||||||||
| ミエダイガク | ||||||||||
| 修士論文指導教員 | ||||||||||
| 寄与者識別子Scheme | WEKO | |||||||||
| 寄与者識別子 | 44406 | |||||||||
| 姓名 | 大野, 和彦 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 資源タイプ（三重大） | ||||||||||
| Master's Thesis / 修士論文 | ||||||||||
