　　　

　　～位置推定が支えるIoT～

『位置推定技術の基礎及び研究開発動向』

S191225A

開催日時：2020年2月28日（金）10:30-16:30

会　　場：ちよだプラットフォームスクエア（千代田区神田錦町3-21）

受講料：お1人様受講の場合　46,000円[税別]／1名

　　　　　1口でお申込の場合　57,000円[税別]／1口（3名まで受講可能）

　講　師

　大槻知明（おおつきともあき）　氏
　　　慶應義塾大学　理工学部　情報工学科　教授（博士（工学））

＜略歴＞	1990年　慶應義塾大学　理工学部　電気工学科　卒業　1994年　慶應義塾大大学院　理工学研究科　博士課程修了　博士（工学）取得　1993-95年　日本学術振興会　特別研究員（DC2, PD）　1994-95年　慶應義塾大学　理工学部　電気工学科　訪問研究員　1995-2000年　東京理科大学　理工学部　電気工学科　助手　　1998-99年　カリフォルニア大学バークレー校　訪問研究員　2000-2003年　東京理科大学　理工学部　電気工学科　講師　2003-2005年　東京理科大学　理工学部　電気工学科　助教授　2005-2009年　慶應義塾大学　　　　　　　　　　理工学部　情報工学科　助教授（准教授）　　2009年より、現職
＜最近の受賞歴＞	2014年8月　CHINACOM ’14 Best Paper Award 　2013年9月　電子情報通信学会通信ソサイエティ活動功労賞　2013年9月　電子情報通信学会通信ソサイエティ活動功労賞　2013年2月　ETRI Journal’s 2012 Best Reviewer Award 　2012年4月　電気通信普及財団第27回テレコムシステム技術賞　2011年9月　2011 IEEE SPCE Outstanding Services Award

　セミナーの概要

　スマートフォンのナビゲーションサービスや車のカーナビゲーションに見られるように，位置情報は日常生活に必要不可欠なものとなっています。また，最近では，位置情報を活用したポケモンGOのようなゲームも注目されています。位置情報に求められる検出精度は，アプリケーションによって様々です。また，使用環境も，屋外であったり，屋内であったり様々です。これまでに様々な位置検出技術が報告されていますが，必要な精度や使用環境によって，適した位置検出技術も異なってきます。また，どの位置検出技術が適しているかは，コストや装置サイズにも依存します。
　本セミナーでは，様々な位置推定技術について，その基本原理と開発・研究動向を紹介します。

　講義項目

　1　位置推定技術の基礎

～位置推定が支えるIoT～

『位置推定技術の基礎及び研究開発動向』

S191225A

大槻知明（おおつきともあき）　氏
　　　慶應義塾大学　理工学部　情報工学科　教授（博士（工学））

1　位置推定技術の基礎

1.1　TOA（Time of Arrival）
　　1.2　TDOA（Time Difference of Arrival）
　　1.3　AOA（Angle of Arrival）
　　1.4　位置指紋法

2　WiFiを用いた位置推定法

2.1　人体電力損失
　　2.2　WiFiを用いた位置推定法の研究動向

3　GPS

3.1　GPSのアルゴリズム
　　3.2　GPSの測位誤差要因・対策
　　3.3　Differential GPS
　　3.4　RTK-GPS

4　準天頂衛星システム

4.1　準天頂衛星
　　4.2　準天頂衛星システム

5　歩行者デッドレコニング（PDR：Pedestrian Dead Reckoning）

5.1　BLE測位
　　5.2　マップマッチング
　　5.3　PDRの基礎
　　5.4　PDRに関する研究動向

6　デバイスフリー位置推定

6.1　RSS（Received Signal Strength）を用いたデバイスフリー位置推定
　　6.2　アレーセンサ
　　6.3　アレーセンサを用いたデバイスフリー位置推定
　　6.4　アレーセンサ：位置推定から行動識別まで

7　位置推定の最新研究・開発動向
　　7.1　最近の国際会議注目論文
　　7.2　深層学習を用いた位置推定法

～位置推定が支えるIoT～ 『位置推定技術の基礎及び研究開発動向』

S191225A

大槻知明（おおつきともあき） 氏 慶應義塾大学 理工学部 情報工学科 教授（博士（工学））

1 位置推定技術の基礎

1.1 TOA（Time of Arrival） 1.2 TDOA（Time Difference of Arrival） 1.3 AOA（Angle of Arrival） 1.4 位置指紋法

2 WiFiを用いた位置推定法

2.1 人体電力損失 2.2 WiFiを用いた位置推定法の研究動向

3 GPS

3.1 GPSのアルゴリズム 3.2 GPSの測位誤差要因・対策 3.3 Differential GPS 3.4 RTK-GPS

4 準天頂衛星システム

4.1 準天頂衛星 4.2 準天頂衛星システム

5 歩行者デッドレコニング（PDR：Pedestrian Dead Reckoning）

5.1 BLE測位 5.2 マップマッチング 5.3 PDRの基礎 5.4 PDRに関する研究動向

6 デバイスフリー位置推定

6.1 RSS（Received Signal Strength）を用いたデバイスフリー位置推定 6.2 アレーセンサ 6.3 アレーセンサを用いたデバイスフリー位置推定 6.4 アレーセンサ：位置推定から行動識別まで

7 位置推定の最新研究・開発動向 7.1 最近の国際会議注目論文 7.2 深層学習を用いた位置推定法

　　　

　　～位置推定が支えるIoT～

『位置推定技術の基礎及び研究開発動向』

　大槻知明（おおつきともあき）　氏
　　　慶應義塾大学　理工学部　情報工学科　教授（博士（工学））

　1　位置推定技術の基礎

　　1.1　TOA（Time of Arrival）
　　1.2　TDOA（Time Difference of Arrival）
　　1.3　AOA（Angle of Arrival）
　　1.4　位置指紋法

　2　WiFiを用いた位置推定法

　　2.1　人体電力損失
　　2.2　WiFiを用いた位置推定法の研究動向

　3　GPS

　　3.1　GPSのアルゴリズム
　　3.2　GPSの測位誤差要因・対策
　　3.3　Differential GPS
　　3.4　RTK-GPS

　4　準天頂衛星システム

　　4.1　準天頂衛星
　　4.2　準天頂衛星システム

　5　歩行者デッドレコニング（PDR：Pedestrian Dead Reckoning）

　　5.1　BLE測位
　　5.2　マップマッチング
　　5.3　PDRの基礎
　　5.4　PDRに関する研究動向

　6　デバイスフリー位置推定

　　6.1　RSS（Received Signal Strength）を用いたデバイスフリー位置推定
　　6.2　アレーセンサ
　　6.3　アレーセンサを用いたデバイスフリー位置推定
　　6.4　アレーセンサ：位置推定から行動識別まで

　7　位置推定の最新研究・開発動向
　　7.1　最近の国際会議注目論文
　　7.2　深層学習を用いた位置推定法