二次元通信での位置推定
二次元通信システムにおける周波数操作によるデバイスの位置と回転の推定
Detecting Position and Direction of a Device by Swept Frequency of Microwave Using Two-Dimensional Communication System
2018
平純也,ラウスザン,杉本麻樹,杉浦裕太
Junya Taira, Suzanne Low, Maki Sugimoto, Yuta Sugiura

Reference / 引用するならこちら
Junya Taira, Suzanne Low, Maki Sugimoto, Yuta Sugiura, Detecting Position and Direction of a Device by Swept Frequency of Microwave Using Two-Dimensional Communication System, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, 2019, Vol. 12, No. 3, p. 116-123. [DOI][PDF]

本研究では、二次元通信シートの各平面位置におけるマイクロ波周波数に応じた受電アンテナ付き物体への供給電力量データを蓄積し、機械学習を用いることでデバイスの位置推定手法を提案する。学習データ蓄積時では、アンテナは、XY-plotterの先端に装着されており、自動的に適切な位置に操作できるようになっている。発信器によって周波数を操作されたときの各場所での受電データを周波数値と対応付けて蓄積する。利用時ではアンテナはこのプラッタより外され、任意の場所を置いた際に、周波数値と、受電データから、機械学習によって推定する仕組みである。本稿では自動的に、学習データを蓄積するシステムを実装した。そのシステムを用いて学習データを蓄積した。さらに機械学習によって位置識別ができることを確認した。我々はいくつかの実験を行い、12mm間隔に在する256点の識別精度は79.1%という結果を得た。

We propose a system of detecting the position of a device embedded with an antenna by sensing the electrical power from a two-dimensional communication (2DC) sheet. The system obtains a characteristic power pattern at each position by sweeping the frequency of the microwave supplied to the 2DC sheet. Our system uses a machine learning technique to learn the accumulated power-pattern data to detect the position of a device. The position-detection accuracy of our system was 79.1% when the antenna was moved in 12mm intervals. In addition to detecting the position of a device, we also estimated the direction.