[論文レビュー] Accurate Indoor Localization Using Acoustic Direction Finding via Smart Phones

Wenchao Huang, Yan Xiong+5 more|arXiv (Cornell University)|Jun 7, 2013

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 24被引用数 4

ひとこと要約

Swadloonは、スマートフォンを振動させることによるドップラー周波数変化を用いた音響的ドアラー方向特定技術を活用したスマートフォンベースの屋内位置特定システムを提案する。インertialセンサデータと位相/周波数シフト測定値を統合することで、専用ハードウェアを必要とせず、1m未満の精度を達成する。32m以内では平均2.1°の方向特定誤差、平均0.5mの位置特定誤差を達成し、51mの歩行においても0.4m未満の誤差でリアルタイム追跡が可能である。

ABSTRACT

We propose and implement a novel indoor localization scheme, Swadloon, built upon an accurate acoustic direction finding. Swadloon leverages sensors of the smartphone without the requirement of any specialized devices. The scheme Swadloon does not rely on any fingerprints and is very easy to use: a user only needs to shake the phone for a short duration before walking and localization. Our Swadloon design exploits a key observation: the relative shift and velocity of the phone-shaking movement corresponds to the subtle phase and frequency shift of the Doppler effects experienced in the received acoustic signal by the phone. A novel method is designed to derive the direction from the phone to the acoustic source by combining the velocity calculated from the subtle Doppler shift with the one from the inertial sensors of the phone. Then a real-time precise localization and tracking is enabled by using a few anchor speakers with known locations. Major challenges in implementing Swadloon are to measure the frequency shift precisely and to estimate the shaking velocity accurately when the speed of phone-shaking is low and changes arbitrarily. We propose rigorous methods to address these challenges, then design and deploy Swadloon in several floors of an indoor building each with area about 2000m^2. Our extensive experiments show that the mean error of direction finding is around 2.1 degree when the acoustic source is within the range of 32m. For indoor localization, the 90-percentile errors are under 0.92m, while the maximum error is 1.73m and the mean is about 0.5m. For real-time tracking, the errors are within 0.4m for walks of 51m.

研究の動機と目的

• GPS、Wi-Fiフィンガープrintイング、または専用ハードウェアに依存せずに、スマートフォンのセンサと既存のスピーカーのみを用いて正確な屋内位置特定を実現すること。
• 低速かつ変動する振動速度下でも、音響信号からのドップラー周波数変化測定を用いて、正確な方向特定を達成する課題に対処すること。
• 時間同期や通信オーバーヘッドが不要で、最小限のインfrastrucureで実現可能な、低コストかつスケーラブルな屋内位置特定システムを構築すること。
• ノイズの多いインertialセンサデータと低速度運動下での微細な周波数シフト検出を、強固な信号処理技術によって克服すること。

提案手法

• スマートフォンを振動させることで生じるドップラー効果を利用して、アンカースピーカーからの受信音響信号の位相および周波数シフトを測定する。
• ドップラー周波数シフトから得られる速度推定値と、加速度計およびジャイロスコープから得られるインertialセンサデータを統合することで、受信方向推定の精度を向上させる。
• 低速の振動でも微細な位相および周波数シフトを正確に測定できるように、位相ロックループ（PLL）を採用する。
• 既知の位置にある2つ以上のアンカースピーカーからの正確な角度測定に依存するトライアングレーションベースの位置特定手法を採用し、絶対的方位依存性を回避する。
• 半数のデータからモデルを学習し、残りの半数に適用することで、系統的誤差を補正するための線形回帰を適用し、位置特定精度を向上させる。
• 音響サンプルの20％（0.25秒ごとに0.05秒分）のみを処理することで、CPU負荷を低減しながらも高い精度を維持するためのリアルタイム追跡最適化を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 専用ハードウェアやインfrastrucureを必要とせず、スマートフォンのセンサと市販のスピーカーのみを用いて、正確な屋内位置特定を達成できるか？
• RQ2 低振幅で任意の振動パターンのスマートフォン振動から得られるドップラー周波数変化を、十分な精度で測定し、方向特定を可能にする方法は何か？
• RQ3 インertialセンサデータと音響ドップラー周波数変化測定値をどれだけ効果的に融合させることで、ノイズの多い環境下でも受信方向推定の精度を向上させられるか？
• RQ4 アンカースピーカーの数と配置が、実際の屋内環境における位置特定精度と耐障害性に与える影響はどの程度か？
• RQ5 時間的オーバーヘッドを最小限に抑えつつ、高い位置特定精度を維持したまま、リアルタイム追跡を維持できるか？

主な発見

• 音響信号源が32m以内の場合、方向特定の平均誤差は2.1°であり、90%の誤差が2.06°未満である。
• 静的屋内位置特定において、90百分位誤差は0.92m、95百分位誤差は1.08m、最大誤差は1.73mであり、平均誤差は0.50mである。
• 系統的誤差補正のための線形回帰を適用した後、複雑なオフィス環境では90百分位誤差が0.82mに低下し、100百分位誤差が1.56mに減少する。
• リアルタイム追跡において、51mの歩行経路で誤差が0.4m未満に保たれ、平均誤差は0.29m、標準偏差は0.34mである（サンプルの20％を処理した場合）。
• 初期位置誤差が最大1mであっても、51mの歩行後も最終的な追跡誤差が2m未満に保たれ、初期化誤差に対する耐性が確認された。
• サンプル処理量を10％に削減すると、平均誤差は1.02mに増加するが、CPU使用率が顕著に低下し、より性能が低いデバイスへの展開が可能になる。