社内勉強会(話スシ)で話した資料

1. 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

2. 気付いていましたか？
このビルのエレベーターは……しない
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3. 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
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4. 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
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5. 技術的に解決できるか？
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6. 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
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7. 既に設置されてるもの
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8. 既に設置されてるもの
Wifiアクセスポイント
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9. 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？
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10. 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
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http://espressif.com/en/products/hardware/esp8266ex/overview

11. 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
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http://akizukidenshi.com/catalog/g/gM-09607/

12. 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
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13. 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
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14. 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
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15. 生データ
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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。

16. 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
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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

17. 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……
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18. 正解率
まさかの
100%
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19. 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。
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20. 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！
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21. 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。
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