IPIN 2026にてLINEヤフー・立命館大学との研究成果を3件発表します

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The 16th International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation: IPIN 2026が,2026年10月5日から8日にかけて,イタリア・ローマで開催されます.

IPINは,屋内測位・ナビゲーション,およびそれらに関連するセンシング技術を幅広く扱う国際会議です.

今回,立命館大学との共同研究による3件の研究成果をIPIN 2026にて発表します.


MIMO-Free AoA Localization for Uncooperative Wi-Fi Probe Requests Using Commodity Single-Input Receivers

概要:
Wi-Fi信号を利用した受動的な測位は,空間的な混雑状況のセンシングなど,ユーザに明示的な操作を求めずに端末の位置を把握する応用に有用です.一方,従来の受動的な測位手法の多くはRSSIやCSIを用いたフィンガープリンティングに依存しており,対象環境ごとのデータ収集や継続的なメンテナンスが必要となるため,スケーラビリティや実環境への展開に課題があります.

本研究では,市販の単一入力Wi-Fi受信機を用いて,MIMOおよびフィンガープリントデータベースを必要とせずにWi-Fiプローブ要求フレームを測位する手法を提案します.Wi-Fi対応端末から自動的に送信されるプローブ要求フレームを複数の受信機で受動的に取得し,受信機間で同一フレームを対応付けた上で,CSIの位相・振幅情報の処理や異常フレームの除去を行い,軽量な1次元畳み込みニューラルネットワークによって到来角(Angle of Arrival: AoA)を推定します.さらに,複数地点で推定されたAoAを幾何学的に組み合わせることで,高密度なフィンガープリントデータベースや専用のMIMOハードウェアを用いることなく,信号源の位置を推定します.

実環境での実験では,少数の市販受信機によって受動的なAoA測位が実現可能であることを確認しました.提案手法の平均測位誤差は,受信機3台の場合で0.541 m,2台の場合で0.683 mとなり,受信機3台を用いたRSSIベースの受動測位手法の1.560 mを上回る結果が得られました.

本研究は,庄世元さんが東京科学大学の修士課程を通じて精力的に取り組んできた研究成果を発展させたものです.
庄さん,おめでとう!

また,以下の2件についても発表を行います.

Motion Context-Based Adaptation for Voice Navigation in Indoor Exploration

本研究では,歩行者の移動状況を考慮し,屋内探索時の音声ナビゲーションを適応的に制御する手法について検討しています.

EAU-FM: Environmentally Adaptive UWB-Fingerprints Maintenance

本研究では,環境変化に伴うUWBフィンガープリントの変動に適応し,安定した屋内測位を実現するためのフィンガープリント維持手法について検討しています.

発表情報

2026年10月7日(水)11:00–12:40
Session 12: mmWave, Radar & Passive Sensing

タイトル:MIMO-Free AoA Localization for Uncooperative Wi-Fi Probe Requests Using Commodity Single-Input Receivers
著者:Shiyuan Zhuang, Kota Tsubouchi, Nobuhiko Nishio, Masamichi Shimosaka

2026年10月7日(水)14:00–15:20
Session 15: Semantic & Language-Driven Indoor Navigation

タイトル:Motion Context-Based Adaptation for Voice Navigation in Indoor Exploration
著者:Shohei Yoshinari, Kota Tsubouchi, Hirotaka Noda, Yuuki Nishiyama, Masamichi Shimosaka, Nobuhiko Nishio

2026年10月7日(水)16:00–17:40
Session 16: UWB Ranging & Positioning

タイトル:EAU-FM: Environmentally Adaptive UWB-Fingerprints Maintenance
著者:Kotaro Ikunishi, Yuki Hirayama, Daichi Kawanishi, Kota Tsubouchi, Masamichi Shimosaka, Nobuhiko Nishio