全天球画像と複合センシンクによる自己位置識別

摘要

コンピュータやセンサを身につけてさまざまな作業の支援を行うウェアラブルシステムにおいては，自己位置情報の提供が有益である．本論文では，視覚センサ・GPS，無線LANを用いた複合センシングによる自己位置識別手法を提案する．視覚センサについては，2台のカメラにより全天球画像を撮影し，方位に不変な特徴量を抽出し識別を行う．全天球画像・GPS情報・無線LAN情報について，類似した学習データから独立に自己位置の識別を行い，それぞれの結果から，最終的な自己位置を識別する．実際に実環境で取得した全天球画像・GPS情報・無線LAN情報を用いて実験を行い，提案手法の有効性，ウェアラブルシステムへの適応性を確認した．%Self-location is very informative for wearable systems. In this paper, we propose a method for identifying user's location from azimuth-invariant features extracted from sphere images, GPS data and wireless LAN data. User's location is independently recognized from the image feature, GPS data and wireless LAN data projected into a sub-space made from learning data. User's location is determined from the results. We show the effectiveness of our method by experimental results in real images, GPS data and wireless LAN data.