DEIM Forum 2011 B9-4

Bluetoothの電波強度を用いた位置推定方式の検討佐藤 智美† 小宮山 哲†† 下田 雅彦†† 劉 渤江††† 横田 一正†

† 岡山県立大学情報工学部情報通信工学科 岡山県総社市窪木 111†† 岡山県立大学大学院 情報系工学研究科 岡山県総社市窪木 111

††† 岡山理科大学総合情報学部 岡山県岡山市理大町 1-1E-mail: †{tomomi,komiyama,shimoda,yokota}@c.oka-pu.ac.jp, ††liu@mis.ous.ac.jp

あらまし 近年、センサ機器の発達により、歩行者の現在位置の情報を提供する情報提供システムの研究が盛んに行われている。本研究では近年さまざまなデバイスに組み込まれているようになってきた Bluetoothを用いた位置推定システムについて検証する。本研究は歩行者のデバイスに組み込まれた Bluetoothと位置情報を持つ固定設置されたBleutooth間の距離から位置の推定を行う。この方式の場合、Bluetooth間の距離を推定するためには、Bluetoothの電波強度と距離の関係を明らかにしなけれはならない。本稿ではこれらの課題を解決するために、主に電波強度と距離の関係性について評価を行ったので報告する。キーワード Bluetooth,歩行者支援,位置推定

Examination of Positional Presumption Method based on Received

Signal Strength Indicator Between Bluetooth Devices

Tomomi SATO†, Satoru KOMIYAMA††, Masahito SHIMODA††, Bojiang LIU†††, and Kazumasa

YOKOTA†

† Okayama Prefectural University, Faculty of Computer Science and System Engineering111, Kuboki, Soja, Okayama, 719-1197

†† Okayama Prefectural University, Graduate School of Systems Engineering111,Kuboki, Soja, Okayama, 719-1197

††† Okayama University of Science, Faculty of Infomatics1-1, Ridai-cho, Okayama, 700-0005 Japan

E-mail: †{tomomi,komiyama,shimoda,yokota}@c.oka-pu.ac.jp, ††liu@mis.ous.ac.jp

1. は じ め に

近年、センサ機器の発達により、ユビキタスコンピューティング環境実現のための研究が注目を集めている。中でも観光案内や都心での歩行者支援のための位置情報を提供する位置情報提供システムの研究が盛んで、特に歩行者の移動を対象とした歩行者ナビゲーションに注目が集まっている。歩行者ナビゲーションはカーナビゲーションと異なり、歩行者の正確な位置・方位を特定することが難しいことや、看板の説明など、提示すべき情報が多いなどの課題がある。位置推定の研究には GPS

や RFID、WiFi等が利用されている。以下にこれらの具体例とその問題点を述べる。GPSでは取得した位置情報には誤差があり、文献 [1]のような位置情報の修正が必要となる。東京ユビ

キタス計画 [2]では、RFIDタグを位置マーカーとして設置し、位置推定を行っている。しかし、RFIDの通信距離は数センチであり、位置推定を行う場所に制限がある。また、通信距離を広げるためのアクティブ RFIDを用いた場合、バッテリーの寿命の問題がある。WiFi を使用している位置推定では、Place

Engineや skyhookがある。Place Engineは近傍のWiFiアクセスポイントから電測情報として電波を観測し、Place Engine

サーバへ送信する。そして、送信された情報とサーバに蓄えられているWiFi電測情報のデータベースから位置情報を推定し、クライアントに返す [3]。しかしWiFi 電測情報のデータベースの状況により、位置推定精度の正確さを測るのは難しく、5m～100m 程度の範囲で位置が推定される。また、WiFi

がない場所では活用できない。Bluetoothの位置推定手法に関

する先行研究は複数あるが、そのほとんどは室内で実験を行っているものが多く、電波の不安定さから位置推定が行えていないものもある。しかし、近年様々なデバイスに組み込まれ、身近なデバイスとなった Bleutoothは、安価であり 2009年からBluetooth　 Ver.3.0では省電力モードがあるため、位置推定のためには魅力的である。また、Bluetoothは無線 LANのない環境でも、ピコネットやスキャッタネットと言った Bluetooth

間においてネットワークを形成すること可能となる。こういったことから、本研究では Bluetoothの電波強度を用いた位置推定の実験を行う。これは Bluetoothの電波強度と距離の関係を利用し、その結果に基づいて位置推定を行うものである。本稿では主にこの電波強度と距離の関係に重点を置いて評価実験を行ったのでその結果と考察を報告する。

2. 距 離 推 定

本研究では、歩行者の携帯する Bluetoothデバイス (以下マスター Bluetooth) と位置情報を持つ Bluetooth デバイス (スレーブ Bluetooth) 間の距離から位置推定を行う。そのためにはまず、距離と電波強度の関係性を明らかにしなくてはならない。本章ではこれらの評価実験の結果と考察を行う。

2. 1 評 価 実 験Bluetooth はデジタル機器用の近距離無線通信機の１つで、

さまざまなデバイスに組み込まれており、IEEE802.15.1 に準拠している。周波数は無線 LAN等と同じ 2.4GHzの周波数帯を利用している。Bluetooth では電波強度は RSSI（Received

Signal Strengh Indication）と呼ばれる。RSSI 値を測定するセンサデバイスとして、プラネックスコミュニケーションズのBluetoothを使用した。実験方法は、スレーブ Bluetoothとマスター Bluetoothを一直線上に設置し、マスター Bluetoothをスレーブ Bluetooth から遠ざけながら、各距離での RSSI を測定した。また、各距離では複数の RSSIを取得し、取得したRSSIの平均値を各距離での RSSI値とした。

2. 1. 1 RSSI取得実験Bluetoothは接続相手を特定するためにペアリングと呼ばれ

る操作が必要になる。ペアリングとはデバイス同士の通信経路を生成することで、Bluetoothはペアリング後では通信を安定させるために、電波強度の補正を行う。そのため、ペアリングを行う前とペアリングを行った後では値に差がある。よって有効な RSSIを取得するために、ペアリング前後の比較実験を行った。ペアリング実験では class2の Bluetoothを使用している。ペアリング前の RSSI値を取得するために、pybluezのサンプルの inquiry-with-rssi.pyを基に改良したプログラムを使用した。各ペアリングにおける RSSIの値の平均値の結果を図1に示す。図 1からペアリング後は電波を制御されているため、値に変化がみられない。ペアリング前では、先述の制御がないため、RSSI値が約 20dBmの間で変化がある。この結果から、ペアリング前の RSSIを取得することとした。しかし、図 1より、1mずつでの距離推定は困難であるため、以降は 3mごとの測定とする。

図 1 ペアリング前の RSSI 値の個々の測定結果

2. 1. 2 classの比較実験Bluetooth は class の種類で通信距離が決まっており、

class1=100m,class2=10m,class3=1m と規定されている。class3は通信範囲が狭く、位置推定に適していないため、class1,2

の比較実験を行った。また、RSSIの取得回数を 50回とし、3m

ごとの測定とした。class1の実験結果を図 2、class2の実験結果を図 3 に示す。 class1 は５回、class2 は８回の測定実験を

図 2 class1 の実験結果

行っている。図 2では、測定範囲が通信範囲の半分以下の 40m

となっている。これは通信距離の半分以上の距離で実験を測定すると、RSSI値を 50回の取得に約 15分以上かかるためである。また、距離が遠くなるにつれ、距離と電波強度の関係性が得られなくなる。図 3 は class2 が 6m 以上になると距離推定が困難になり、仮に class2を位置推定に用いた場合、スレーブBluetoothを 5m間隔で設置することとなるため実用的ではない事を示している。class1を位置推定に用いた場合、通信距離は半分になるが、50m 間隔で設置する事が可能だと考えられる。この結果から以降の実験は class1を使用することとした。

図 3 class2 の実験結果

2. 1. 3 場所比較実験次に測定場所についての比較実験について述べる。図 4の枠

で囲んでいる部分が今回の実験場所であり、岡山県立大学のグラウンド、講堂前、食堂横を利用した。室内では天井や壁などに電波が反射し、無線 LANやルータ、計算機が多数設置されている環境であるため、電波干渉による影響を受けるのを避けるためである。しかし、携帯基地局が周辺にあるため、少々影響は受けていると考えられる。各測定場所での RSSI値の測定結果を図 5に示す。図 5は様々

図 4 岡山県立大学の地図

な場所での実験結果で、各測定場所での RSSIの平均値を示している。各測定場所で 50回ずつ RSSIの測定を行った。場所によってばらつきはあるものの、室内実験に比べ、距離と RSSI

の関係性が窺える。しかし、距離 15mでは場所によって RSSI

値が-65～-85まで幅が広がっており、RSSIの値から距離を推測するには場合分けをする必要がある。食堂横の実験ではRSSI

の値が極端に弱いが、これは食堂と、講堂に挟まれたスペースで実験を行ったため、このようなグラフになったと考えられる。適した RSSI値が取得できなかった原因として、建物が近くに

図 5 各場所での RSSI の測定結果

あるため電波が建物に反射し、適した RSSI 値を取得できず、平均値を出す際に有効的な値が測れなかったと考えられる。また、食堂と講堂からの電波干渉の影響も適した RSSI値を取得できなかった原因と考えられる。講堂前では図書館が近いため、図書館の電波干渉の影響からこのような結果になったと考えられる

2. 1. 4 回 数 比 較最後に各 RSSI値の平均値を出すために、これまでの実験で

は 3m ごとに 50 回 RSSI 値を取得してきたが、今回、各実験はいずれも実験１回につき１時間を要した。もし取得回数が 50

回以下でも同じような結果が得られた場合、取得時間の削減となり、位置推定が円滑に行える。また、取得回数を増やすことによってより有効的な RSSI値が得られると考えられる。本章では取得回数の比較実験を行ったので報告する。場所は岡山県立大学のグラウンドにて 50回の測定は前小節にて述べた５回の実験結果を用い、取得回数を 25回にしたものを新たに２回実験をしている。図 6はグラウンドでの測定結果をまとめたものである。図 6より取得回数 50回の実験 1回目と 2回目では

図 6 グラウンドにおける測定結果

他の RSSI値を 50回取得する実験と違い、有効的な値が取れなかった。これは、Bluetoothを搭載した携帯電話の電源を入

れて所持していた状態で実験を行ったことにより、携帯電話の基地局からの電波と Bluetoothの電波の干渉の影響がしたと考えられる。そこで、なるべく電波干渉の影響が出ないように携帯電話の電源を切って実験を行った。そのため取得回数 50回の実験 3～5回目は同じような波形が得られた。また、同じような環境で測定回数を 25回にして実験を行ったが、測定回数50 回の 3～5 回目と同じような波形が得られた。本実験より、電波干渉の影響が少ない場所では測定回数を減らしても同じ波形が得られる事がわかった。逆に干渉の影響が出やすい場所においては、RSSI値の取得回数を 100回として測定すれば、精度の高い距離推定行えると考えられる。図 5の食堂横や、講堂前のグラフから 2.1.6で考察するように、電波干渉の影響を受けているので、取得回数を増やすと有効的な値が得られると推測できる。

2. 2 考 察以上の実験より、場所による距離と RSSI値の関係性をまと

めた距離推定表を表 1にまとめる。表 1 では距離ごとの電波強度の最小と最大を示している。表

距離 (m) 1～3m 3～6m 6～9m 9～12m 12～15m

グラウンド -57～-45 -61～-57 -64～-61 -68～-64 -72～-68

食堂横 -62～-45 -72～-62 -76～-72 -80～-76 -82～-80

講堂前 -64～-45 -72～-64 -73～-72 -73～-73 -74～-73

距離 (m) 15～18m 18～21m 21～24m 24～27m 27～30m

グラウンド -75～-72 -78～-75 -80～-78 -81～-80 -82～-81

食堂横 -82～-81 -81～-81 -83～-81 -84～-83 -84～-83

講堂前 -76～-74 -77～-76 -81～-77 -81～-79 -81～-79

距離 (m) 30～33m 33～36m 36～39m 39～42m 42～45m

グラウンド -83～-82 -84～-83 -85～-84 -86～-85 ～-86

食堂横 -85～-83 -85～-85 -85～-84 -85～-84 ～-85

講堂前 -83～-81 -83～-82 -83～-82 -84～-83 ～-84

表 1 RSSI と距離の関係

1より、電波干渉の少ないグラウンドでは距離を細かく分ける事ができ、近距離であれば、RSSI値が約 3～5dBmごとに 3m

範囲で距離推定が可能である。しかし、距離が遠くになるにつれ、RSSI値の変化の範囲が狭まり、RSSI値から距離を推測する事は難しくなる。よって、表 1の実験データを基に、各場所での距離推定表を表 2～4に作成した。

距離 (m) 1～3m 3～6m 6～9m 9～12m

RSSI(dBm) -57～-45 -61～-57 -64～-61 -68～-64

距離 (m) 12～15m 15～21m 21～30m 30～45m

RSSI(dBm) -72～-68 -78～-72 -82～-78 ～-82

表 2 RSSI 値と距離の関係 (グラウンド)

距離 (m) 1～3m 3～6m 6～18m

RSSI(dBm) -64～-45 -72～-64 -76～-72

距離 (m) 18～24m 24～30m 30～45m

RSSI(dBm) -81～-76 -83～-81 ～-83

表 3 RSSI 値と距離の関係 (講堂前)

距離 (m) 1～3m 3～6m 6～9m 9～12m 12～27m 27～30m

RSSI(dBm) -62～-50 -62～-72 -76～-72 -80～-76 -80～-84 ～-84

表 4 RSSI 値と距離の関係 (食堂横)

3. 距離推定に基づく位置推定

本章では距離推定を基に予備実験を行った。位置推定方式は、歩行者側となるマスター Bluetooth が周辺のスレーブ Blue-

tooth を検索し、その Blurtooth アドレスおよび、RSSI 値を歩行者へ返す。そこから、表 2より RSSI値から各設置されたBluetoothへの距離を求め、各 Bluetoothアドレスから二重円を描き、最も共通部分が多い場所から歩行者の位置の特定を行う事を目的とする。

3. 1 予 備 実 験距離推定から位置推定を行うための予備実験を行った。場所

は岡山県立大学のグラウンドを使用する。また距離と RSSI値の関係性の表 2を利用する。予備実験環境を図 7へ示す。40×

図 7 予備実験環境

40mの四隅 (A,B,C,D)にスレーブ Bluetoothを固定し、それぞれの地点 (a,b,c) での位置推定を行う。RSSI 取得回数を 25

回とし、class1を使用した。3. 2 結果と考察実験は３ヶ所で行い、表 2、5 から RSSI 値と距離の関係性

により、各スレーブ Bluetooth(A,B,C,D)の半径は表 6のようになる。

歩行者位置 A B C D

a -68.32 -77.48 -85.28 -81.68

b -76.6 -78.48 -80.16 -76.84

c -85.24 -79.56 -67.96 -75.2

表 5 固定側 Bleutooth の各 RSSI 値の平均値

歩行者位置 A B C D

a 9～12m 18～27m 39～45m 27～39m

b 18～27m 18～27m 27～39m 18～27m

c 39～45m 27～39m 9～12m 18～27m

表 6 表 2 より考えられる各スレーブ Bluetooth の距離

これらの距離を各 Bluetoothの半径とし、最小と最大の二重円の共通部分の中で最も共通部分が多かった場所を予備実験における歩行者の位置と推定する。図 8～10は実験結果であり、色のついている場所が、今回の実験で得た位置である。

図 8 a 地点での予備実験結果

図 9 b 地点での予備実験結果

図 10 c 地点での予備実験結果

共通部分に実際の歩行者が含まれてはいなかったが、そこに近い場所で、約 3～６mの誤差の中に歩行者は存在した。ただし、今回 RSSI値取得回数を 25回としたことや、RSSI値と距離の関係の表 2が不十分なことから共通部分に歩行者が含まれなかったことが考えられる。また、表 2はグラウンド実験での1,2回目にみられた RSSI値が適切でない実験結果を考慮せず作成したものである。よって、それらを考慮した表を表 7とし、距離推定を再度行い位置推定を行った。表 7より推定される各地点での距離を表 8とし、図 11～13は再実験の結果である。

距離 (m) 1～3m 3～6m 6～12m 12～18m

RSSI(dBm) -57～-45 -63～-57 -67～-63 -73～-67

距離 (m) 18～24m 24～33m 33～45m

RSSI(dBm) -78～-73 -82～-78 ～-82

表 7 検討し直した RSSI 値と距離の関係 (グラウンド)

歩行者位置 A B C D

a 12～18m 18～24m 33～45m 24～33m

b 18～24m 24～33m 24～33m 18～24m

c 33～45m 24～33m 12～18m 18～24m

表 8 表 7 より考えられる各スレーブ Bluetooth の距離

図 11 a 地点での結果 (再検討)

図 12 b 地点での結果 (再検討)

図 13 c 地点での結果 (再検討)

距離推定表を見直した結果、a,c地点での歩行者は本研究での位置推定方式において求められた位置に存在した。b地点での歩行者は位置推定は出来たものの、正確な位置推定ができていない。しかし、b地点に近い位置での推定は可能となっている。測定誤差としては約 6～8mとなっている。

4. ま と め

本稿では、近年さまざまなデバイスに組み込まれるようになってきた Bluetoothを用いた位置推定システムについて検証を行った。本研究のシステムは歩行者のデバイスに組み込まれた Bluetoothと位置情報を持つ固定設置された Bluetooth間の距離から位置の推定を行った。本システムの場合、Bluetooth

間の距離を推定するためには、Bluetoothの電波強度と距離の関係を明らかにしなければならない。そこでこれらの課題を解決するために、主に電波強度と距離の関係性について評価実験を行った。場所によって電波強度の値が変化し、距離の関係性が多少変わるが、これらのデータから場合分けをすれば位置推定を行うことが可能である事が分かった。今回は電波干渉の影響が比較的少ない屋外での実験を行ったが、今後の課題として、電波干渉の影響を受ける場所での位置推定の検証、より正確な位置を推定するために別 classと併用した位置推定システムの考案、他社の Bluetooth機器では、電波強度と距離の関係性が変わってくると考えられるので、調査と評価、考察などを考えている。また、Bluetoothの台数を増やした際の検証や、クロストラヒックの影響について調査と評価、考察が挙げられる。

文 献[1] 正克, 武志:“組み込み型 GPS・自蔵式センサシステムによる屋

内外歩行者ナヒ (一般セッション (3), 人の検出・計測・認識)”,

電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, ハターン認識・メティア理解, 106, 73, pp. 7580 (20060519).

[2] ”YRP ユビキタス・ネットワーキング”,http://www.ubin.jp/.

[3] ”Place Engine”,http://www.placeengine.com.

[4] 田岡康裕,納谷太,野間春生,小暮潔:”Bluetoothの電波強度を用いたユーザの位置推定手法”, 社団法人情報処理学会研究報告.