屋内測位システム

屋内測位システム（IPS ）は、 GPSやその他の衛星技術では精度が足りなかったり、まったく機能しなかったりする高層ビル内、空港、路地、駐車場、地下などにおいて、人や物体の位置を特定するために使われるデバイスのネットワークです。^[1]

屋内測位には、スマートフォン、WiFiやBluetoothのアンテナ、デジタルカメラ、時計など、すでに配備されている再構成されたデバイスから、定義された空間全体に戦略的に配置されたリレーやビーコンを備えた専用設備まで、多種多様な技術とデバイスが使用されています。 照明、電波、磁場、音響信号、行動分析はすべて、IPSネットワークで使用されます。^{[2] [3]} IPSは2cmの位置精度を実現でき、^[4]これは、屋外で2cmの精度を実現できるRTK対応のGNSS受信機と同等です。 ^{[5] IPSは、近くのアンカーノード（} WiFi / LiFi アクセスポイント、Bluetoothビーコン、超広帯域ビーコンなど、 固定位置がわかっているノード）までの距離測定、磁気測位、デッドレコニングなど、さまざまな技術を使用します。^[6] IPSは、モバイルデバイスとタグの位置をアクティブに特定するか、デバイスが感知できるように周囲の場所や環境コンテキストを提供します。^{[7] [8] [9]} IPSの局所的な性質により設計が断片化され、システムはさまざまな光学、^[10] 無線、^{[11] [12] [13] [14] [15] [16] [17]}さらには音響^{[18] [19]} 技術を活用しています。

IPS は、商業、軍事、小売、在庫追跡業界で幅広く使用されています。市場にはいくつかの商業システムがありますが、IPS システムの標準はありません。代わりに、各インストールは、空間寸法、建築材料、精度のニーズ、予算の制約に合わせて調整されます。

確率的（予測不可能な）誤差を補正するための平滑化には、誤差予算を大幅に削減する健全な方法が必要です。システムには、物理​​的な曖昧さに対処し、誤差補正を可能にするために、他のシステムからの情報が含まれる場合があります。デバイスの向き（スマートフォンの垂直方向と区別するためにコンパス方向と呼ばれることが多い）を検出するには、リアルタイムで撮影した画像内のランドマークを検出するか、ビーコンを使用して三辺測量を使用します。^[20]また、建物内や鉄骨構造のある場所、鉄鉱石鉱山で磁気情報を検出する技術も存在します。^[21]

建築材料による信号減衰のため、衛星ベースの全地球測位システム(GPS) は屋内では大幅に電力を失い、受信機に必要なカバレッジが少なくとも 4 つの衛星によって制限されます。さらに、表面での多重反射によりマルチパス伝播が発生し、制御不能なエラーが発生します。これらの同じ影響により、屋内送信機から屋内受信機への電磁波を使用する屋内位置特定用のすべての既知のソリューションが劣化しています。これらの問題を補うために、一連の物理的および数学的手法が適用されます。慣性測定ユニット(IMU)、単眼カメラ同時位置推定およびマッピング(SLAM)、WiFi SLAM などのナビゲーション情報の代替ソースを使用することで、有望な方向無線周波数測位エラー修正が可能になります。異なる物理的原理を持つさまざまなナビゲーション システムからのデータを統合すると、ソリューション全体の精度と堅牢性が向上します。^[22]

米国の全地球測位システム（GPS）やその他の同様の全地球航法衛星システム（GNSS）は、マイクロ波が屋根や壁などの物体によって減衰したり散乱したりするため、屋内での位置特定には一般的に適していません。しかし、測位信号をどこにでも届けるためには、GPSと屋内測位を統合することができます。^{[23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30]}

現在、GNSS受信機はマイクロチップの処理能力の向上により、ますます感度が高くなっています。高感度GNSS受信機はほとんどの屋内環境で衛星信号を受信でき、屋内での3D位置の特定に成功しています。^[31]受信機の感度を上げるだけでなく、アルマナックやその他の情報を携帯電話で転送する A-GPS技術も使用されています。

しかし、受信機の位置を特定するために必要な4つの衛星の適切なカバレッジが、屋内運用向けの現在のすべての設計（2008～2011年）では達成されていないにもかかわらず、GPSエミュレーションはストックホルム地下鉄で正常に導入されています。^[32] GPSカバレッジ拡張ソリューションは、スマートフォンで使用されているような標準的なGPSチップセットでアクセスできる、屋内でのゾーンベースの測位を提供できます。^[32]

現在のIPSのほとんどは物体の位置を検出することができますが、その精度が粗すぎるため、物体の向きや方向^{を検出することができません。 [33]}

十分な運用適合性を実現するための方法の 1 つは、「追跡」です。特定された一連の位置が、最初の位置から最も実際の位置までの軌跡を形成するかどうか。次に、統計的手法を使用して、オブジェクトの物理的な移動能力に似た軌跡で特定された位置を平滑化します。この平滑化は、ターゲットが移動する場合や常駐ターゲットの場合にも、不規則な測定値を補正するために適用する必要があります。そうしないと、単一の常駐位置または追跡された軌跡が、移動中のジャンプの連続で構成されます。

ほとんどのアプリケーションでは、ターゲットの数は 1 つだけではありません。したがって、IPS は、観測されたターゲットごとに適切な特定の識別を行う必要があり、グループ内でターゲットを個別に分離および切り離す機能が必要です。IPS は、「興味のない」近隣のエンティティにかかわらず、追跡されているエンティティを識別できる必要があります。設計に応じて、センサー ネットワークはどのタグから情報を受信したかを認識するか、または位置特定デバイスがターゲットを直接識別できる必要があります。

位置特定には、あらゆるワイヤレス テクノロジを使用できます。さまざまなシステムが、屋内位置特定に既存のワイヤレス インフラストラクチャを活用しています。ハードウェアとソフトウェアの構成には、ネットワーク ベース、端末ベース、端末支援の 3 つの主要なシステム トポロジ オプションがあります。ワイヤレス インフラストラクチャの機器と設備を犠牲にすることで、位置特定精度を高めることができます。

Wi-Fi 測位システム (WPS) は、 GPSが不十分な場合に使用されます。ワイヤレス アクセス ポイントによる測位に使用される位置特定技術は、受信信号の強度 (英語では RSS受信信号強度) の測定と「フィンガープリンティング」の方法に基づいています。^{[34] [35] [36] [37]}フィンガープリンティング方法の精度を高めるために、統計的後処理技術 (ガウス過程理論など) を適用して、「フィンガープリント」の離散セットを、場所全体にわたる各アクセス ポイントの RSSI の連続分布に変換することができます。^{[38] [39] [40]} Wi-Fi ホットスポットまたはワイヤレス アクセス ポイントの位置特定に役立つ一般的なパラメーターには、アクセス ポイントのSSIDとMAC アドレスがあります。精度は、データベースに入力された位置の数によって異なります。発生する可能性のある信号変動により、ユーザーのパスのエラーと不正確さが増加する可能性があります。^{[41] [42]}

もともと、Bluetoothは正確な位置ではなく、近接性を重視していました。^[43] BluetoothはGPSのように固定された位置を提供することを意図していませんでしたが、ジオフェンスまたはマイクロフェンスソリューションとして知られており、屋内測位ソリューションではなく、屋内近接ソリューションになります。

マイクロマッピングと屋内マッピング^[44]は、 Bluetooth ^[45]やApple社が推進するBluetooth LEベースのiBeaconとリンクしており、 iBeaconをベースにした大規模な屋内測位システムが実装され、実際に適用されている。^{[46] [47]}

Bluetooth スピーカーの位置とホーム ネットワークは、幅広い参照として使用できます。

2021年にAppleは、 BluetoothとUWBテクノロジーを組み合わせてFind Myネットワーク内でAppleデバイスを追跡できるAirTagsをリリースし、追跡テクノロジーの人気が急上昇しました。

タグ付きオブジェクトの位置インデックスと存在報告のシンプルな概念では、既知のセンサー識別のみを使用します。^{[16]これは通常、パッシブ}無線周波数識別(RFID) / NFCシステムに当てはまります。これらのシステムでは、単一タグまたはタグの一括の信号強度とさまざまな距離が報告されず、センサーの既知の位置座標やタグの現在の位置が更新されません。このようなアプローチを操作するには、範囲外を通過しないように狭い通路が必要です。

長距離測定の代わりに、たとえば経済性のためにグリッド パターンで、観測対象空間全体に、低距離受信機の密集したネットワークを配置することもできます。範囲が狭いため、タグ付きのエンティティは、ネットワーク化された少数の近くの受信機によってのみ識別されます。識別されたタグは、識別リーダーの範囲内にある必要があり、タグの位置を大まかに推定できます。高度なシステムでは、カメラ グリッドによる視覚的なカバレッジと、無線カバレッジを組み合わせて、大まかな位置を推定します。

ほとんどのシステムでは、連続的な物理的測定 (角度と距離、または距離のみなど) と識別データを 1 つの結合信号で使用します。これらのセンサーの到達範囲は、ほとんどの場合、フロア全体、通路、または 1 つの部屋のみをカバーします。短距離のソリューションは、複数のセンサーと重複する到達範囲で適用されます。

到達角度(AoA) は、信号が受信機に到達する角度です。AoA は通常、センサー アレイ内の複数のアンテナ間の到達時間差(TDOA) を測定することで決定されます。他の受信機では、高度に指向性のあるセンサーのアレイによって決定されます。角度は、どのセンサーが信号を受信したかによって決定できます。AoA は通常、三角測量と既知のベース ラインとともに使用され、2 つのアンカー送信機に対する位置を見つけます。

到着時間（ToA、飛行時間とも呼ばれる）は、信号が送信機から受信機に伝わるのにかかる時間です。信号の伝搬速度は一定で既知であるため（媒体の違いは無視）、信号の移動時間を使用して距離を直接計算できます。複数の測定値を三辺測量や多辺測量と組み合わせて、位置を見つけることができます。これは、 GPSおよび超広帯域システムで使用される手法です。ToAを使用するシステムでは、通常、センサーの信頼性の高い時間ソースを維持するために複雑な同期メカニズムが必要です（ただし、慎重に設計されたシステムでは、リピーターを使用して結合を確立することでこれを回避できます^[17]）。

TOAベースの方法の精度は、屋内位置特定において、環境内の物体（例えば、内壁、ドア、家具）からのRF信号の反射や回折によって引き起こされる大規模なマルチパス条件の影響を受けることが多い。しかし、時間的または空間的なスパース性に基づく技術を適用することで、マルチパスの影響を軽減することは可能である。^{[48] [49]}

角度と到着時間の共同推定は、ユーザーの位置を推定する別の方法です。実際、複数のアクセスポイントと三角測量や三辺測量などの技術を必要とする代わりに、単一のアクセスポイントで、角度と到着時間の組み合わせを使用してユーザーの位置を特定できます。^[50]さらに、空間と時間の両方の次元を活用する技術により、システム全体の自由度が高まり、サブスペースアプローチを介して、より多くのソースを解決するための仮想リソースをさらに作成できます。^[51]

受信信号強度表示（RSSI）は、センサーが受信した電力レベルの測定値です。電波は反比例の法則に従って伝播するため、他のエラーが誤った結果に寄与しない限り、送信信号強度と受信信号強度の関係（送信強度は使用する機器に基づく定数）に基づいて距離を概算できます（通常、理想的な状態では1.5メートル以内、標準的な状態では2〜4メートル^{[52] ）。建物の内部は}自由空間ではないため、壁による反射や吸収によって精度が大きく左右されます。ドア、家具、人などの非静止物体は、動的で予測できない方法で信号強度に影響を与える可能性があるため、さらに大きな問題を引き起こす可能性があります。

多くのシステムは、位置情報を提供するために拡張Wi-Fiインフラストラクチャを使用しています。^{[12] [14] [15]}これらのシステムはいずれも、そのままではどのインフラストラクチャでも適切に動作しません。残念ながら、Wi-Fi信号強度の測定は非常にノイズが多いため、より正確なシステムを作ることに焦点を当てた研究が進行中です 。

• 無線周波数識別^[16]（RFID）：パッシブタグは非常に費用対効果が高いが、いかなる指標もサポートしていない。
• 超広帯域^{[17] [53]} (UWB): 他の機器との干渉が低減
• 赤外線（IR）：以前はほとんどのモバイルデバイスに搭載されていた
• Gen2IR（第2世代赤外線）
• 可視光通信^{[10] [54]} (VLC)、LiFiなど：既存の照明システムを利用できる
• 超音波：^[18]波は非常にゆっくりと移動するため、精度が大幅に向上します。
• Geniusmatcher の MALLY は、屋内のあらゆる場所で使用できるハードウェア不要のソリューションです。

既存の無線インフラストラクチャを使用せずに、非無線技術を使用して測位を行うことができます。これにより、高価な機器や設備を犠牲にして精度を向上させることができます。

磁気測位は、追加の無線インフラを使わずに、スマートフォンを持った歩行者に90%の信頼度で1～2メートルの屋内精度を提供することができる。磁気測位は、地球の磁場に局所的な変化を生み出す建物内の鉄に基づいている。スマートフォン内の最適化されていないコンパスチップは、これらの磁気変化を感知して記録し、屋内の位置をマッピングすることができる。^[55]

歩行者デッドレコニングや歩行者の位置を特定するための他のアプローチでは、歩行者が歩数を間接的に計測する（歩数カウント）か足に取り付ける方法で携帯する慣性計測ユニットを提案しており、 ^[56]慣性航法で発生する固有のセンサードリフトを抑制するために地図やその他の追加センサーを参照することもある。MEMS慣性センサーは内部ノイズの影響を受け、時間とともに位置誤差が3乗的に増大する。このようなデバイスでの誤差増大を抑えるために、カルマンフィルタリングに基づくアプローチがよく使用される。^{[57] [58] [59] [60]} ただし、マップ自体を構築できるようにするには、SLAMアルゴリズムフレームワーク^[61]を使用する。^{[62] [63] [64]}

慣性測定は一般に動きの微分をカバーするため、位置は積分によって決定され、結果を提供するには積分定数が必要となる。^{[65] [66]}実際の位置推定は、関連するすべてのセンサーのノイズモデルと壁や家具による制約を考慮して、各ステップで再計算される2次元確率分布の最大値として見つけることができます。^[67] 動きとユーザーの歩行行動に基づいて、IPSは機械学習アルゴリズムによってユーザーの位置を推定できます。^[68]

視覚測位システムは、視覚マーカーから位置座標をデコードすることで、カメラ付きモバイルデバイスの位置を特定できます。このようなシステムでは、マーカーは会場全体の特定の場所に配置され、各マーカーはその場所の座標（緯度、経度、床からの高さ）をエンコードします。デバイスからマーカーまでの視覚角度を測定することで、デバイスはマーカーを基準にして自身の位置座標を推定できます。座標には、緯度、経度、レベル、床からの高度が含まれます。^{[69] [70]}

モバイル デバイスのカメラから連続的に撮影されたスナップショットのコレクションにより、会場内の位置を推定するのに適した画像のデータベースを構築できます。データベースが構築されると、会場内を移動するモバイル デバイスは、会場のデータベースに補間できるスナップショットを撮影して、位置座標を得ることができます。これらの座標は、他の位置特定技術と組み合わせて使用​​することで、精度を高めることができます。これは、カメラがさらに別のセンサーの役割を果たすセンサー フュージョンの特殊なケースであることに注意してください。

センサー データが収集されると、IPS は受信した送信が最も収集された可能性が高い場所を特定しようとします。単一のセンサーからのデータは一般にあいまいであるため、複数のセンサー入力ストリームを組み合わせる一連の統計的手順によって解決する必要があります。

位置を特定する方法の 1 つは、 k 近傍法などのアルゴリズムを使用して、未知の場所のデータを多数の既知の場所と照合することです。この手法では、包括的な現地調査が必要であり、環境に大きな変化がある場合 (人や物体の移動による) は不正確になります。

位置は、信号の伝播を近似し、角度や距離を求めることで数学的に計算されます。その後、逆三角法を使用して位置を決定します。

• 三辺測量（アンカーからの距離）
• 三角測量（アンカーまでの角度）

高度なシステムでは、より正確な物理モデルと統計的手順を組み合わせています。

• ベイズ統計解析（確率モデル）^[71]
• カルマンフィルタリング^[14]（ノイズ条件下で適切な値ストリームを推定するため）。
• 逐次モンテカルロ法（ベイズ統計モデルを近似するため）。^[72]

屋内測位の主な消費者メリットは、屋内での位置認識型モバイル コンピューティングの拡張です。モバイル デバイスが普及するにつれて、アプリケーションのコンテキスト認識が開発者にとっての優先事項になりました。ただし、ほとんどのアプリケーションは現在 GPS に依存しており、屋内ではうまく機能しません。屋内測位のメリットを受けるアプリケーションには、次のものがあります。

• 視覚障害者のためのアクセシビリティ補助具^[73]
• 拡張現実^[74]
• 学校のキャンパス
• 博物館ガイドツアー^[75]
• ハイパーマーケットを含むショッピングモール。
• 倉庫
• 工場
• 空港、バス、電車、地下鉄の駅
• 駐車場（大型スーパーマーケット内の駐車場を含む）
• ターゲット広告
• ソーシャルネットワーキングサービス
• 病院
• ホテル
• スポーツ
• クルーズ船
• 屋内ロボット^[76]
• 観光
• 遊園地

• アクティブRFIDとチャープ技術に基づくアセットエージェント屋内RTLS
• UWB技術に基づくPozyx屋内リアルタイムロケーションシステム（RTLS）
• 屋内と屋外の測位のための OpenHPS ハイブリッド ソリューション
• OpenStreetMapのマイクロマッピング
• OpenStreetMapでの屋内マッピング
• IPIN カンファレンス。