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ひとおこけい
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1 環境制約を用いた GPS 移動軌跡からの旅者状態推定笠原秀, 森幹彦, 椋木雅之, 美濃導彦京都大学学術情報メディアセンター宮崎大学工学教育研究部情報システム工学科 1

2 旅者の移動状態把握の必要性筆者らは修学旅向け安否確認システム ETSS を開発修学旅の所在や安否情報を教員間で共有災害時には生徒に最寄りの避難所の所在を知らせて避難を支援今後移動モード等旅者の状態にパーソナライズした防災情報を提供したいナビゲーション機能がスマホに集約されつつありスマホのセンサ情報から移動モードを推定する技術へのニーズが高まると予想される本研究ではスマホに搭載された GPS が測定した移動軌跡と環境制約を用いて移動モードを推定することを目的とする GPS 軌跡列車 40 分徒歩 5 分バス 20 分徒歩 5 分 2

3 環境制約移動モード物理空間移動には環境に存在する要因によって生じる制約がある速度制約 : 場所や時間によって移動モードが取り得る速度には制約がある. 経路制約 : 移動モードによっては移動できる経路に制約がある. 環境制約は地理空間上の点線として存在しており, 観測点に対して, 属性を与える. 属性に合わせ, 観測点毎に速度を解釈して移動モードを推定する. 更に, 近傍の連結性と経路制約をいて修正する. 速度と属性の組み合わせによる移動モードの解釈属性点線面交差点道路線路歩道自転車道駅バス停路線バスそれ以外経路観光地駐車場徒歩低速低速低速低速低速低速低速自転車低 ~ 中速低 ~ 中速低 ~ 中速低 ~ 中速低 ~ 中速低速バイク高速低 ~ 高速高速高速低速路線バス低速低 ~ 高速高速高速タクシー高速低 ~ 高速高速高速低速列車低速高速 3

4 環境制約を用いない場合速度帯別観測点閣寺妙心寺観測点の速度や加速度では, 減速時の両や列と徒歩を区別するのは難しい二条城 : 時速 1 km 以下緑 : 時速 1-10km : 時速 10-60km 赤 : 時速 60km 超京都駅 JR 東海道線神 -( 鉄道 )- 京都駅 -( バス / 徒歩 )- 妙心寺 - ( バス )- 閣寺ー ( バス )- 京都駅と移動 4

5 移動モード推定の既存研究観測対象に属する特徴量をいる法速度や加速度を特徴量とした機械学習がわれている. 駅やバス停, 渋滞で一時的な減速が生じると誤りやすい. 減速が生じる地点は既知であり, これを環境制約として用いれば正しく推定できる. 環境に属する特徴量をいる法 Stenneth らは域内全てのバス位置, 線路バス停の位置, 速度, 加速度, 向変化,GPS 精度をランダムフォレストの特徴量として移動モードを推定している. リアルタイムのバス位置など利困難な情報を利しており, 実用上難しい地域が多い. 環境に属する情報を組織的に利していない. 5

6 提案手法の概要観測点の時系列集合である旅者の GPS 移動軌跡をとし, 複数の移動モードの系列として出する. GPS 移動軌跡 1. 軌跡の平滑化 2. 観測点毎の移動モード推定 3. セグメンテーション 4. コンテキストに基づいた移動モード修正カルマンフィルタによる平滑化速度算出観測点に属性を付与属性と速度から移動モード推定同一移動モードの連続した観測点を統合してセグメンテーション近傍セグメントの連結性と経路制約を用いて移動モードを修正セグメントの移動モードとして出 6

7 軌跡の平滑化 GPS は電磁波の伝搬速度, 電離層の影響, 気圏の影響といった要因によって測定誤差をじるので, 速度計算や位置情報に基づいた環境制約の適に不都合が生じるカルマンフィルタを用いて GPS 移動軌跡を平滑化する異常値は削除する観測点毎に速度を算出する 7

8 観測点毎の移動モード推定観測点に対して環境制約の属性を付与する. 速度と属性から, 全ての移動モードの存在確率を算出する. 存在確率は人間が移動モードをラベルづけしたデータを訓練データとして算出する. 路線バス経路速度帯においてが最大となる移動モードを観測点の移動モードと推定する. 存在確率の算出鉄道経路 : 速度帯 : 属性 : 移動モード M: 全移動モード, : に属する移動モードmの観測点数歩者専地域 8

9 セグメンテーション観測点の速度と属性だけでは推定できない移動モードがある. 交差点では複数の移動モードが減速するので, 一意に推定できない. 軌跡のコンテキストを用いて推定する. 路線バスやタクシーは速度が類似しているので, 一意に推定できない. 同じ移動モードが連続する観測点の集合をセグメントと定義する. 9

10 コンテキストに基づいた移動モード修正近傍セグメントの連結性と経路制約をいて移動モードを修正点の環境制約によってじた速度低下は短時間しか継続しない近傍セグメントの連結性と, 経路制約によって移動モードを推定時的な速度低下の継続時間は, 訓練データから分布を推定経路制約速度が類似している移動モードは, 一括して一つの移動モードとして推定した後, 経路制約と点の環境制約での速度変化を利して区別する路線バスやタクシーは, まずつの両モードとして推定停留所での停と路線バス経路を利して路線バスとタクシーを区別 10

11 実験概要提案法を評価するために, 実際の旅者の GPS 移動軌跡を対象に移動モードを推定する実験をった. 対象者 16 名 ( 班別動中の修学旅班 / 旅代理店スタッフ ) 対象者に GPS 携帯情報端末を携帯して一日移動して貰い, 動を携帯情報端末にインストールした GPS ロガーアプリケーション (ETSS) で収集した. 実験データは前処理前で 288,400. 前処理後で 287,389 の観測点を含む. Leave-one-out 法 11

12 実験に用いた環境制約駅, 鉄道経路, 路線バス経路, 動専道, 歩者専地域をいた正確な位置情報が得られなかったので, バス停は訓練データから推定した. 歩者専地域路線バス経路駅線路動専道 12

13 実験結果提案手法による推定結果 ( 再現率 91.5%) 正解路線バス (n=18,768) タクシー (n=41,218) 列 (n=33,682) 徒歩 (n=193,721) 総計 (n=287,389) 路線バス 66.8% 4.8% 0.0% 0.1% 推定結果タクシー 21.2% 78.1% 3.2% 2.7% 列 0.7% 2.7% 89.9% 0.2% 徒歩 11.3% 14.4% 6.8% 97.0% セグメント数 491( 正解 212) 13

14 推定結果の例 (1 名分 ) ホテル路線バス本願寺徒歩清水寺タクシー? 京都駅 14

15 推定結果の例 (1 名分 ) 路線バスで移動しているが, 測定誤差が大きく路線バスの経路制約が適用できない 15

16 まとめ GPS 軌跡に環境制約をいて旅者の移動モードを推定し,91.5% の結果を得た. 速度のみで推定した場合は 75% 程度セグメント数は約 2,000 推定率を向上を図る場合,GPS の精度が問題になる原理上 20m の誤差屋内から屋外に出たときのかけ上の加速渋滞など動的な環境制約に有効かを検証する必要がある今後, リアルタイムでの移動モード推定や異常検知を試みる 16

17 参考 17

18 ETSS: 修学旅関係者全員による位置安否情報共有校引率教員タブレット現地本部リアルタイムモニタリング - GPS & Wi-Fi 学生グループ ( 一校に 4 50 班 ) ナビ等支援機能なし徒の性涵養の為移動履歴問い合わせ位置情報 ETSS システム ( 遠隔設置 ) 現在位置問い合わせグループリーダー ( 生徒から選出. 前夜に講習受講 ) 教頭タブレット PC 学校安否確認 - 同報メール, 音声スマートフォン ( グループリーダーのみ ) スマートフォンで現在位置を確認する修学旅 18

使用したデータ GPS 軌跡 ( 移動履歴 ) Date&Time Latitude Longitude Accuracy Provider BatteryLevel 2013/9/24 7:51 35.01892 135.7822 2404 GPS 86 2013/9/24 7:52 35.01951 135.7802 25 3G Assist 86 2013/9/24 7:52 35.

19 使用したデータ GPS 軌跡 ( 移動履歴 ) Date&Time Latitude Longitude Accuracy Provider BatteryLevel 2013/9/24 7: GPS /9/24 7: G Assist /9/24 7: G Assist /9/24 7: G Assist /9/24 7: G Assist /9/24 7: G Assist /9/24 7: G Assist /9/24 7: G Assist 86 速度の時系列データプロット図 19

20 移動軌跡閣寺妙心寺京都駅 20

21 移動モード閣寺徒歩 ( 観光 ) 路線バス妙心寺徒歩 ( 移動 ) 路線バス路線バス列徒歩 ( 観光 ) 京都駅 21

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Microsoft PowerPoint - MVE pptx 環境制約をいた旅者 GPS 軌跡からのオンライン移動モード推定手法笠原秀, 飯山雅之, 美濃導彦京都大学学術情報メディアセンター 1 オンライン移動モード推定への拡張オフライン移動モード推定筆者らは, 緯度経度の時系列データである旅者の GPS 移動軌跡をとし, 列