2025年3月６～7日に沖縄県宮古島で開催された「電気情報通信学会コミュニケーションシステム研究会（CS）」でB4の中田と高尾が口頭発表を行いました．
発表題目は以下の通りです．
Bluetooth Channel Soundingを用いた人の存在検知手法の提案
- 中田裕也・Erdélyi Viktor（阪大）・李 超然，加藤健志，内山 彰（阪大）
- 概要: 子供が車内に取り残される事故は, 国内外問わず深刻な社会問題となっている. 置き去り防止のため，重量センサ，カメラ，ミリ波レーダーなど，様々な機器を用いた方式が提案されており，それらの一部は既に実用化されている．しかし，導入コストの問題や，車内に配線を追加する空間が不足しているという問題がある．これらを解決する方法として，我々は多くの車に搭載されている Bluetooth 機器に着目し，Bluetooth Channel Sounding を用いた人体検知を検討している. Channel Sounding は，測距を目的とした技術であり，複数チャネルにおいて高精度な位相情報を取得できる．人などの電波に影響を与える物体が Bluetooth 機器付近に存在する場合，Channel Sounding で取得される位相情報には変化が生じると考えられる．そこで，本研究では位相情報の変化を利用し，機械学習による人体検知を試みる．シールドルームにおいて，車内を想定した環境を構築し，ペットボトルや缶などの物体と人体を対象に，ランダムフォレストによる分類精度を評価した．その結果，人体に対しての Recall は 0.982，Precision は 1.0 となることが分かった．
Wi-Fi CSIによる屋内ドローンのプロペラ回転数推定手法の提案
- 高尾悠太・Erdélyi Viktor（阪大）・Ho Anh Van（北陸先端大）・尾原和也（NTT AS）・岸野泰恵（NTT CS）・内山 彰（阪大）
- 概要: ドローンの活用は屋内でも検討が進んでおり，商品のピッキングや配送，ショーイベントなどへの応用が期待されている．ドローンの制御においては，プロペラの回転数を高精度に測定することが求められる．これまでに様々なセンサを利用した手法が提案されているが，新たなセンサを追加する導入コストや重量増加は，特に屋内で想定される小型ドローンにおいて課題となる．そこで，本研究では Wi-Fi Channel State Information (CSI) を用いた屋内ドローンのプロペラ回転数推定手法を検討する．Wi-Fi は通信目的でドローンに搭載されていることが多いため，導入コストや重量の増加を避けることができる．CSI は送受信機間での電波の変動を表すため，プロペラの回転に伴う電波の周期的な変動を捉えることで，回転数推定を実現する．本研究の実現可能性を確認するため，シールドルームと，外部電波干渉のある研究室環境で実験を行った．その結果，シールドルームにおいては誤差 1% 以下での測定が可能であった．また，研究室環境において送受信機間の距離が 8 m の場合でも，誤差は最大 1.1% となり，高精度な回転数推定が可能なことが分かった．
