[3G1-OS-14a] 空間・系列データとAI

9:30 〜 9:45

[3G1-OS-14a-03] 人由来の観測情報を用いた人流推定

〇佐久間 大地¹、三好 優輝¹、井上 正樹¹、竹内 奏人¹、渡辺 宙志¹ (1. 慶應義塾大学)

キーワード：

カルマンフィルタ、センサフュージョン、人の観測

近年、社会インフラや都市環境等の大規模システムにおいて、センサネットワークを用いたリアルタイムモニタリングの重要性が高まっている。しかし、対象領域の全域を高精度な物理センサで網羅することは、導入コストや通信制約の観点から現実的ではない。そこで本研究では、高精度で定量的に観測するが設置数が限られる「物理センサ」と、大きな観測ノイズを含み定性的な観測をするが広範囲に多数存在する「人センサ」を融合した、カルマンフィルタに基づく状態推定手法を提案する。本稿では、提案手法の適用事例として、複雑な非線形挙動を示す人流システムを対象とした数値実験を行った。具体的には、群衆シミュレータCrowdWalkの生成データからシステム全体の線形近似モデルを同定し、これを推定器の内部モデルとして採用した。また、人センサの観測モデルには、知覚ノイズに加え、人間の主観的なカテゴリ報告に起因する量子化誤差を考慮した。実験の結果、線形近似によるモデル化誤差や人センサ特有の大きな不確実性が存在する状況下においても、提案手法が高い精度とロバスト性をもってシステム状態を推定可能であることを実証した。