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奥颈蹿颈で位置推定

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社内勉强会(话スシ)で话した资料

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Wifi電波で位置推定 2016-08-24 @話スシ#3 サイボウズ?ラボ 西尾泰和
気付いていましたか？ このビルのエレベーターは……しない 2
気付いていましたか？ このビルのエレベーターは 28階についても「28階」と 音声アナウンスしない 3
だんまりエレベーターの問題 視覚に障害がある人は 目的の階についたかわからない 4
技術的に解決できるか？ 5
技術的に解決できるか？ ? 時間を測る ? 加速度センサの積算 ? 大気圧センサで7階との標高差を求める ? BLEビーコンを設置 6
既に設置されてるもの 7
既に設置されてるもの Wifiアクセスポイント 8
問い Wifiアクセスポイントの電波強度で 自分がいる階を識別できるか？ 9
ESP8266EX Espressif Systemsの出しているWifiチップ 802.11 b/g/n、WPA/WPA2 Arduinoスケッチを書きこめる 10 http://espressif.com/en/products/hardware/esp8266ex/overview
ESP-WROOM-02 ESP8266EXとアンテナとをセットにして 日本の技適マークを取得した、 日本で合法的に使えるWifiモジュール。 550円@秋月電子 11 http://akizukidenshi.com/catalog/g/gM-09607/
小さいのに高機能 周辺のWifiアクセスポイントの 電波強度をスキャンし 内蔵Flashメモリにデータを溜 める ……というプログラムを書きこ んで(PCにつながずに)単独動作 できる 12
回路 状態表示のためのLED と2つのボタンを接続 ボタンが押されている 間、Wifiをスキャンし てSSIDと電波強度と押 されたボタンを記録 →27階で黒ボタン、 28階で白ボタンを押す 13
データの収集 27階で黒ボタン、28階で白ボタンを押しながら 廊下をそれぞれ1往復してデータを収集 14
生データ 15 28階自席周辺 28階ろうか 27階ろうか 縦1列が1つの SSIDに対応。 電波強度が強い ほど緑が濃い。
機械学習 「ロジスティック回帰」を採用 はやりの「Deep Leaning」のご先祖様 「パーセプトロン」(1958)と等価 16 詳しく知りたい人は中谷さんが3年前に書いたこの記事を参照： 機械学習 はじめよう：連載｜gihyo.jp … 技術評論社 http://gihyo.jp/dev/serial/01/machine-learning
クロスバリデーション 機械学習がうまいことできてるか検証する手法 Leave One Out： 収拾した全90件のデータから、 1件を取り除いた89件で学習をし、 「その1件が27階か28階か」 を正しく判定できるか検証。 取り除くデータを変えながら90回やる。 正解率は…… 17
正解率 まさかの 100% 18
ヒント 意外と正解率が高かった。 サイボウズが設置した27Fと28FのWifiと同程度、 25Fの匠大塚の電波強度がヒントになっている。 また上の階(大同生命？)で複数のモバイルWifi HW01Fの電波が飛んでおり、サイボウズのより 上質なヒントになっている。 19
問いと答え Wifiアクセスポイントの電波強度で 自分がいる階を識別できるか？ 意外と高い精度で識別できる！ 20
Future work 27階と28階の識別が意外と余裕だったので 「28階のどのあたりにいるか」がどの程度の 精度で識別できるのかを調べてみたい。 どの会議室にいるかがわかる精度なら、 色々と応用につながりそう。 21

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