Ubicomp/ISWC 2015PDR Challenge 開催報告

梶克彦（愛知工業大学）河口信夫（名古屋大学）

屋内位置推定

• 絶対位置推定• WiFi (Fingerprinting, Triangulation)• 残留磁気• iBeacon• 赤外線，音波， RF タグ，画像 etc…

• 相対位置推定• PDR （ Pedestrian Dead-Reckoning ）

• 絶対位置推定＋相対位置推定の統合手法が主流• 既にビジネス展開されている

現状の問題点

• 個別技術の追求が不十分• 精度，ロバスト性，省電力性 etc…

• 評価手法も定まっていない• どれを選んでいいのかわからない

• 共通利用できるコーパスも不十分• フェアな手法比較が困難

PDR(Pedestrian Dead-Reckoning)

加速度

角速度

気圧

・・・

関連動向

• チャレンジ / コンペティション• EvAAL-ETRI Indoor Localization Competition (IPIN2015)• Microsoft Indoor Localization Competition (IPSN2015)

• コーパス / データセット• HASC-IPSC (ACC, Mag, Gyro, Air Pressure, WiFi)• UCI Machine Learning Repository

• UJIIndoorLoc Data Set (WiFi), UJIIndoorLoc-Mag Data Set (Mag)• NAVVIS (2D image, 3D Point clouds)

• 標準化• PDR ベンチマーク標準化委員会

屋内位置推定コンペの歴史(EvAAL より引用 )

http://evaal.aaloa.org/files/EvAAL%20web%20presentation%202015.pdf

EvAAL-ETRI Indoor Localization Competition2015 年の開催概要

• デバイス• スマートフォン• 足に取り付けられた IMU(Innertial Measurement Unit)

• センサ（相対位置推定用）• 加速度・角速度・磁気・カメラ

• インフラ（絶対位置推定用）• GNSS ・ WiFi ・ Bluetooth ・ NFC ・ RFID ・携帯電波

• 位置推定手法• 相対位置推定のみ（ On-site ）• 相対位置推定＋絶対位置推定（ On-site ）• 絶対位置推定のみ（ Off-site ）

• 歩行者• 運営側が用意したアクター

• Android のステップ推定アプリを提供ー＞それを改良

Microsoft Indoor Localization Competition2015 年の開催概要

• デバイス• なんでもあり（スマホ・ IMU ・スマートグラス）

• センサ（相対位置推定用）• なんでもあり

• インフラ（絶対位置推定用）• なんでもあり

• 位置推定手法• 相対位置推定のみ（ On-site ）• 相対位置推定＋絶対位置推定（ On-site ）

• 歩行者• 運営側が用意したアクター

我々の狙い• IPIN ， IPSN における位置推定コンペの特徴

• なんでもありの統合手法が対象（有利不利がはっきり）• アクターが決められた動きを行う（個人特性？）• 参加者チームごとにデータ測定（評価の公平性？）• 収集データは公開していない（もったいない）

• Ubicomp/ISWC 2015 PDR Challenge• 統合手法でなく PDR 単体での精度を追求したい• 複数の一般人の移動を対象にしたい• 全チームが同じデータセットで競いたい• せっかく収集したデータを公開したい

• （ Ubicomp/ISWC2015 が大阪開催！！ 何かしたい！！）

オープンチャレンジ

• 運営，参加者が議論しながら進めるチャレンジ• ルール• 参加方法• 評価方法

PDR Challenge カテゴリ

• PDR アルゴリズム部門• 5 チームの参加（ PDR 精度の追求）

• 評価手法部門• 2 件の発表（評価手法・ベンチマーク化）

• エキシビション• 企業の製品を体験（ PDR+iBeacon の統合手法）

PDR Challenge カテゴリ

• PDR アルゴリズム部門• 5 チームの参加（ PDR 精度の追求）

• 評価手法部門• 2 件の発表（評価手法・ベンチマーク化）

• エキシビション• 企業の製品を体験（ PDR+iBeacon の統合手法）

アルゴリズム部門概要

• 歩行方法：スマートフォンを手持ちで歩行• センサ　：加速度・角速度・磁気・気圧• 歩行者　： Ubicomp/ISWC 参加者• 対象環境：グランフロント大阪• 正解情報：曲がり角でタイムスタンプを記録• 精度評価： 1秒毎の誤差 (ユークリッド距離 )

アルゴリズム部門参加方式

スケルトン

PDR1 PDR2 PDR3①参加者は PDR アルゴリズム

(JAR ファイル ) を提出

③PDR アプリでリアルタイム位置推定

PDR2

②各アルゴリズムをAndroid スケルトンに適用

PDR4

• ソースコードを提出できない企業にも参加してもらいたい

• アルゴリズムだけ書けば参加できるようにしたい

当日のデータ収集

評価方式①歩行データを順次アップロード

精度 PDR１ PDR2

データ１ 　 xxx xxx

データ２ yyy yyy

データ３ …

データ４

②サーバ側で PDR アプリをシミュレーション

③位置推定精度を評価

サーバ

歩行者１

歩行者２歩行者３ 歩行者４

データ１

データ２ データ

３

データ４

• 全チームが同じデータで評価されるので公平

オンライン評価システム (軌跡可視化 )

各 PDR アルゴリズムの推定軌跡を比較可能

• データアップロード検出で自動更新

http://pdrsv.hasc.jp

オンライン評価システム ( 評価詳細 )

詳細な推定精度を確認可能

http://pdrsv.hasc.jp

On-site チャレンジの魅力：ライブ感！

データ収集目標まであと○○人！

今とったデータで精度を比較

データ収集結果

•経路種類　　： 5•端末種類　　： 4•被験者数　　： 105 　　　 90• 歩行データ　： 343 　　　 229• データサイズ： 660MByte• LIDAR データ： 2.5Gbyte （データ整理難航中…）

• PDR Challenge Corpus として来夏公開予定

評価例

正解軌跡

推定軌跡

正解軌跡

推定軌跡

評価例

最終結果

Error Avg. [m]

Error SD.

Team Freshers 12.96 9.21TUT USL 13.06 7.78

No PDR, No future. 3.49 1.69

Kohei Kanagu 10.67 6.53Team UCLAB(unofficial) 46.93 9.37

最終結果

Error Avg. [m]

Error SD.

Team Freshers 12.96 9.21TUT USL 13.06 7.78

No PDR, No future. 3.49 1.69

Kohei Kanagu 10.67 6.53Team UCLAB(unofficial) 46.93 9.37

(evaluation by 231 traces)

LIDAR の設置

LIDAR によるトラッキング(ATR-Promotions)

まとめ

• Ubicomp/ISWC 2015 PDR Challenge を終えて• 評価の仕組みは今後も別チャレンジ使用可能• 現在もチャレンジ参加者のアルゴリズム更新を受付け中• 企業の本気を見られた• 教育の機会になった• 100 人規模の屋内歩行データを収集できた

•今後の展望• PDR Challenge Corpus の整備と公開• 本チャレンジを別の会場で実施• オンラインチャレンジの実施