LBJ 2016 (Location Business Japan) Posters

1. 人間情報研究部門
測って図る：現場のラボ化・ラボの現場化
 サービス現場や製造現場における「結果」
の評価を工学的に行うには、結果を生み出
した人の「行動」、その人の「知覚能力やス
キル」、さらには行動に影響を与えた「環境
刺激」を明らかにする必要性あり
 人間の活動空間の多くが屋内に属するが、
屋内行動や屋内環境のモデル化は不十分
 屋内行動計測や屋内環境仮想化（測って）
、さらにそれらに基づくシミュレーションや分
析支援（図る）を実現し、生産性向上やサー
ビスイノベーション創出に寄与
場・行動・結果
サービス観測・モデル化技術とその出口イメージ

2. 人工知能研究センター
RGB-Dカメラとシミュレータを用いた
大規模空間での人の流れの解析
 新国立劇場や北九州芸術芸場での避難誘導計画
 関門海峡花火大会や国体会場付近での混雑緩和計画
 北千住の広域浸水避難シミュレーション
 秋葉原や二子玉川などの複合施設でのマーケティング
 大学病院の救急救命室 / 英国大学での看護教育実習支援
 産総研オープンラボ / G空間EXPO会場 / LBJ会場 等多数
RGB-Dカメラを用いた人の流れの計測技術
イベントや大規模空間での一人ひとりの人の流れを計測
 カラー画像（RGB）と距離画像（Depth）が取得できるカメラで人の流れを計測
 カメラを環境に設置することで手軽に計測可能
大規模施設での避難訓練の計測花火大会後の混雑の計測RGB-Dカメラと処理 PC
シミュレータを用いた人の流れの予測技術
イベントや大規模空間での網羅的な人の流れを予測
 最大数十万人規模の人の流れを高速・高精度でコンピュータで予測再現
 多数の試行結果から傾向を把握
これまでの解析事例
大規模施設での混雑箇所の予測
群集流動シミュレータ
CrowdWalk 花火大会後の混雑の再現

3. Booth area
Seating area
通行(移動中)
滞留(展示見学)
両者の混合軌跡
low
Observationtime
high
人間情報研究部門/人工知能研究センター
～動きながら歩行者観測～
位置姿勢変化に頑健な人環境地図生成
3D地図作成：
 環境の3次元形状を点群地図として復元
 手持ちセンサユニットから自動車まで、
多様な動きに対応可能
リアルタイム自己位置推定：
 3次元地図を基に、 6次元自己位置姿勢 (x,
y, z, roll , pitch , yaw)を推定
 ノートPCでリアルタイムに計算可能
3D地図作成とリアルタイム位置推定
人と環境のセマンティックマップ
移動しながら人流計測：
 複数の歩行者を同時に検出・追跡
 いつどこを人が通ったか地図にプロット
 通路として使われる領域を自動学習
3次元形状地図
→自己位置推定
2次元形状地図
→車輪ロボットの経路計画
歩行者軌跡
→どこが通路として使われる？
静止物体情報
→いつ、どこに、何があった？
z
x
y
Roll
Yaw
Pitch
自律移動ロボットによる
人と環境の理解
20[m]
90[m]
3D-LIDAR
6-axis IMU
観測した
歩行軌跡
通行者
を識別
通路領域
を学習
移動ロボットによるイベント会場の歩行者観測結果
（観測時間：45分間、移動速度：~1m/s）
歩行者観測と通行者情報地図作成

4. 人間情報研究部門／ロボットイノベーション研究センター
人間計測VR技術で「移動する人の活動」を知る
〜安全性の評価から購買行動分析まで〜
 個々を深く調査できる実験室実験と実世界を広
く捉えるビッグデータを繋ぐ調査手法
 高い臨場感で再現された仮想環境内での人間
行動を深く観測・分析する
 実世界で観測しうる行動から人間を理解するモ
デルの構築を目指す
実世界と実験室を繋ぐ人間計測VR技術
モビリティロボット再現デバイス
(制御UI + ターンテーブル）
足踏み動作認識技術
（非接触センシング）
位置情報サービス
ビッグデータ
携帯ナビアプリ
車載カーナビ
CRM販促アプリ
人間情報
ディープデータ
脳活動計測実験
認知心理実験
行動計測実験
多様な人間を表現する
モデルの構築
高解像度全方位
ディスプレイ 高臨場感ドライビングシミュレーター
想定される応用分野・産業活用
 移動時における安全な情報提供手法の
設計と評価
 仮想店舗を用いた購買行動調査
 実店舗レイアウトA/Bテスト
 顧客動線の事前評価
 工場・店舗等での従業員作業動線の事
前評価
脳波計測の様子視線計測の様子
車椅子型立乗型

5. 人工知能研究センター
誰でも無料で地球観測画像を閲覧・ダウンロード
 Landsat-8は2013年2月11日に米国が
打ち上げた地球観測衛星で、15～
30mの空間分解能があり、可視・近
赤外・短波長赤外・熱赤外の帯域の
データを取得しています。日本付近
は2013年11月から、他の地域は最
新の雲なし画像が閲覧・ダウンロード
できます。
Landsat-8とASTER
グラフィックユーザインタフェース（LandBrowser）
 産総研が公開するLandBrowserは、上に述べたLandsat-8とASTERのデータと、2000～2003年の
日本周辺のLandsat-7のデータを閲覧・検索・ダウンロードするためのグラフィックユーザインタフェ
ースです。観測位置の指定、ベースマップの変更、衛星の選択、ベースマップを見るための画像
の透明化ができます。
 衛星データは膨大であり、人間がすべてを調べることはできません。人工知能技術（機械学習）を
使って、地物認識、変化検知、高温検知などの研究を行っています。
ASTERデータは、世界中か
ら選ぶことができます。
日本付近以外のLandsat-8データ
は最新の雲なし画像をバンドごと・
シーンごとに選ぶことができます。
日本付近のLandsat-7/8の
データは、表示範囲でバンド
ことにデータをダウンロード
できます。
検索期間を設定できます。
雲の量を設定できます。
画像を時系列に見る
ことができます。
 ASTERは1999年12月18日に米国が打ち上げたTERRA衛星に搭載された日本の地球観測
センサです。可視・近赤外（15m）、短波長赤外（30m）、熱赤外（90m）の帯域・空間分解能の
データを取得し、2000年～現在の世界中の画像を閲覧・ダウンロードできます。

6. 人間情報研究部門
視覚障害者移動支援
 多世代の視覚障害者が協働で相互に移動支
援を行う新しいタイプの移動支援社会システム
の実現を目指します。
 具体的には、視覚障害者が携帯する汎用携帯
型端末が、歩行時における移動アクセシビリテ
ィ情報を自動で収集し、クラウドを介して情報共
有できるナビゲーションシステムを開発します。
 また、地域での実証を通じて、多世代の視覚障
害者の移動支援を核とした地域コミュニティ・デ
ザイン手法を確立し、法制化・標準化などの社
会制度化に取り組みます。
移動支援とコミュニティ
バーチャルマッピングパーティ
研究開発の全体像
※ 本プロジェクトは、平成26-29年度JST RISTEXプロジェクト“多世代共創
による視覚障害者移動支援システムの開発”の一環として行われています。
 位置を知る手掛かりになる情報（POI）や、安全な歩行の手助けになる情報（POR）を収集・共有・
利用することで、視覚障害者がより自律的に外出することができるようになります。
 「マッピングパーティ」という現地に出向いてPOI/PORを収集するイベントが全国各地で開催されて
います。これをバーチャルに実現できれば、みんながもっと気軽に参加しやすくなります。
 2016年3月18-19日に日本科学未来館で、「ともにつくる サイセンタン！部屋にいながらマッピング
パーティ ～視覚障害者移動支援システムの開発～」ワークショップを開催しました。
AR: Augmented Reality（拡張現実）、POI: Point Of Interest （ランドマーク。店舗や施設等）
POR: Point Of Reference (主に視覚以外の感覚で認識可能な、現在位置の手掛かりになる参照情報。点字ブロック、段差、自動ドア等)
マッピングアプリのスクリーンショット

7. ロボットイノベーション研究センター／知能システム研究部門
測位から詳細動作の理解へ
高精度マーカを用いたポータブル簡易動作計測
 1個のカメラ、1個のPC、複数の高精度マーカのみのポータブルな構成
 「作業現場」での動作計測を可能にする簡易版モーションキャプチャ
 計測点の位置だけでなく姿勢も計測可能・従来のARマーカと比べて計測誤差は1/10以下
PC カメラ
高精度マーカ
（LentiMark）
見る角度に応じて動く
干渉縞パターン
レンチキュラー
レンズ
縞模様
ポータブル動作計測システム
マーカ
＜計測例＞
ボール操作時の手首のひねり 介護動作時の姿勢変化 計測
A R
さまざまな応用可能性
ロボット
測位
宇宙
動作計測・キャリブレーション等
ゲーム・展示・広告・教育・ガイダンス等
産業ロボ・サービスロボの制御
宇宙機制御用
ターゲットマーカ
屋内測位補助・屋外GPS補完
労働作業における人の移動・関節負荷の推定と可視化
統合測位システム
ＰＤＲ用センサ
モジュール
移動軌跡
データ
各モージュールの
姿勢情報
骨格運動生成
（逆運動学）
関節トルク推定
（逆動力学）
SPViewer (行動分析・可視化インターフェイス)
全身で
１１個装着
＋
バイタルセンサ
• ＰＤＲ【歩行者自律航法】による移動軌跡の推定
• センサスーツによる作業時の全身姿勢・関節負荷の推定
• 労働者の移動軌跡・全身姿勢・関節負荷の可視化システム
労務管理
健康モニタリング
応用分野
センサスーツによる測位・全身姿勢・労働負荷のモニタリング

8. 物流倉庫と
Ｇ空間IoT
 (株)フレームワークスの物流システムに関連したデータをオープンデータ化し、IoT時代における
物流への新提案を、一般の開発者、研究者、学生などの皆様から広く募集します。
 倉庫に関するデータには、(株)フレームワークスの倉庫管理システム「iWMS」と産総研のPDR（
自律航法型屋内測位）を組み合わせて得られた作業員動線情報が含まれます。
 効率化や調査研究といった直接的なイノベーションを目指す「ビジネス部門」や「研究部門」、一
般に馴染みのない物流の世界を広く知ってもらうための「一般・教育・ゲーム部門」の3部門
 応募期間：2016年4月18日（月）～2016年7月18日（月）
 主催 株式会社フレームワークス、共催 YRPユビキタス・ネットワーキング研究所、協力 東京大
学大学院情報学環ユビキタス情報社会基盤研究センター、後援 大和ハウス工業(株)／大和物
流(株)／トラスコ中山(株)／(国研)産業技術総合研究所／(株)マイクロベース
物流オープンデータ活用コンテスト
PDR Challenge in Warehouse
http://contest.frameworxopendata.jp/
 歩行だけではなくピッキング作業などのより複雑な動き
を含むセンサデータを3時間以上の連続記録して、
PDR Challengeで活用
 物流オープンデータ活用コンテストのスピンオフ企画
 詳細はPDRベンチマーク
標準化委員会から後日発表予定
ピッキング手法のデータ同化事前評価
 行動計測、行動・環境モデル化、改善案事前評価によって、効率と従業員満足度（ES）が両立
する業務プロセスの効率的な設計が可能に
High:75%以上, Middle:75%未満25%以上 ,Low:25％
未満。青色が多ければ良く、赤色が多ければ悪い。
交差点ノードとエッジ WMSに基づいて
得られる動線

9. ＰＤＲ・屋内測位技術の活用事例
 杉原エス・イー・アイ(株)
マルティスープ(株)
• 屋内位置情報/フィールド業務支援ソリューション
iField Indoor事業を展開
 サイトセンシング(株)
実用化事例  (株)メガチップス
• 省電力PDR指向モーションコプロセッサーFrizzの製品化
 (株)NTTドコモ/ (株)ゼンリンデータコム
• 「ドコモ地図ナビ powered by いつもNAVI」にPDR採用
• 全国の地下街や地下鉄駅構内に対応
• 320箇所（2015.4）から440箇所（2016.3）へエリア拡大
実証事例
NTTドコモ/ゼンリンデータコム報道発表＜2015年2月19日＞
「新たな屋内ナビゲーション技術を開発 -スマートフォンの動
きと地図情報を活用した屋内ナビゲーションを実現-」より
PDRベンチマーク標準化委員会
• PDR 自律型行動計測システム
SUC-PDR-Li／SUC-PDR-AA
の開発・製造・販売
• 産総研技術移転ベンチャー
• 省電力型歩行者自律航法シス
テム（PDR+）事業を展開
(株)フレームワークス
• 物流オープンデータ活用コンテストでピッキ
ング作業員の動線計測にPDRを活用
KDDI (株)
• 渋谷駅周辺地域ICT活用検討協議会の実証事業で、
Android/iOSアプリ「渋谷歩行者ナビ」（ PDR+BLE+マッ
プマッチング）を実証・評価(2015/3-6)
• 試行回数:10, 誤差中央値：3.8m, 誤差平均値：5.1m
東大・ANA総合研究所(株)
• キャビンアテンダント(CA)のおもてなし分析にPDRを
活用（世界初の空飛ぶPDR）
がんこフードサービス(株)
• QC活動（接客時間増加、移動距離削減、新規
店舗立ち上げ）支援にPDRを活用
• 追加注文増加、スキル、チームワーク把握等の
波及効果も確認
新宿・山野愛子邸
三菱重工業(株)
• 大型工場内での作業員動線計測に気圧を含
む10軸PDR+BLE+マップマッチングを活用日経情報ストラテジー
2015年12月号より
• 考察事例：ベテランCAはドリ
ンク提供の帰り時間が長い。
おかわりの申告を自然と促
し、乗客の変化に対応しや
すくしている。
2014.12.23放映

10. 設置型
アセット
ＤＢ
携帯型
装置
計算 屋外測位 屋内測位 方位
N L L-M L-M M-H N/A L
IMES H M M-H L M M-H N/A
パッシブRFID L-M M-H L-M L M-H M-H M-H
アクティブRFID M-H M-H M-H L-M M M-H L
Bluetooth
(BLE, iBeacon)
M M-H L-M L-M M M-H L
Wi-Fi M-H M L-M L-M M M-H L
UWB H M M-H L-M H H M-H
音波/超音波 H M-H L-M L M-H M-H M-H
光通信 M-H M-H M-H L M-H H M-H
(II) 設置型
センサ主体
監視カメラ/
RGB-D/LRF
M-H M N H H H H
人工マーカ L M M M H H H
自然特徴点 N H M H H H H
INS N L H L M-H M-H H
PDR N L-M M L-M M-H M-H M-H
N H N M-H M M-H M-H
M M-H M H M-H M-H M-H
コスト 計測機能
測位技術のカテゴリ
(I)設置型装置と携帯・装着型装置のペア
(A) GNSS (GPS, みちびき)
(B) LPS
タグを設置する場合
携帯・装着型センサ主体
(C) 装着/
携帯型カメラ
(D) 自蔵・
慣性航法
(E) マップマッチング
(F) ハイブリッド測位
PDRベンチマーク標準化委員会
PDRベンチマーク標準化
 屋内で利用可能な位置・方位計測技術や規
格は多岐にわたり、計測対象・場所の
構造などに応じて適した技術は異なる
 PDR (Pedestrian Dead-Reckoning)
歩行者用の推測航法
○ 10軸センサー（加速度、角速度、磁気、気
圧）を基に歩行動作、移動速度ベクトル、
姿勢、相対高度変化量を推定
○ インフラ整備が不要
→屋内測位パラドックスの緩和
○ 点の集合ではなく、線（形、曲率）としての
意味を持つ軌跡を取得可能
× PDR単体では誤差が累積
PDRベンチマーク標準化委員会 賛同組織（国内33組織：2016.5.25現在）
旭化成、アジア航測（南）、インテック、MTI、KDDI研究所、国際航業、澁谷工業、クウジット、
サイトセンシング、シャープ、杉原SEI、電通国際情報サービス、日立、フレームワークス（渡辺）、マ
ルティスープ、ミルディア、村田製作所、メガチップス、リクルート（牛田）、リコー、
レイ・フロンティア、愛知工業大学（梶）、明石高専（新井）、神奈川工大（田中）、
慶大（春山、神武、中島）、筑波大（蔵田）、東工大（岡田）、名大（河口）、新潟大（牧野）、
立命館大（西尾）、産総研（蔵田、興梠）、HASC、Lisra (敬称略、順不同)
 PDRの研究開発や実用化を進めている企業や大学
が国内外で急増
 GPSやWi-Fi測位のような絶対測位とは異なる評価
方法が必要
 仕様書や論文へどのように性能を表記すればよい
かを統一していく必要性
 「PDRベンチマーク標準化委員会」を設立（2014.5）
 PDR Challenge等のイベントを通じた議論
○ Ubicomp/ISWC 2015 PDR Challenge：屋内歩行者
ナビシナリオ
○ 2016 PDR Challenge in Warehouse (仮）：物流倉
庫ピッキングシナリオ
 精度、再現性、計算コスト、公正性等を評価
PDRの特徴
PDRベンチマーク標準化委員会
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