B05 Research Abstracts on Spatial Information Science CSIS DAYS 2015 オープンデータとスマートフォン内蔵センサを利用した地下鉄位置情報の推定 1 伊藤昌毅 1，見生元気，瀬崎薫 1, 2 東京大学生産技術研究所，2 東京大学空間情報科学研究センター Email: <mito@iis.u-tokyo.ac.jp> (1) 背景：スマートフォンの普及によって，位置情報を活用したサービスが一般的になったが，地下鉄車内では，ほぼ全区間で通信可能になった現在においても，GPS の信号が届かないため，スマートフォンによる位置情報サービスの利用が制約されている．駅構内の Wi-Fi を利用した位置情報の取得は考えられるものの，走行中には機能しない．各車両に無線ビーコンを設置する手法も考えられるが，コストを考えると現実的ではない． (2) 手法：提案手法では，車内で直接位置情報を取得する代わりに，まずユーザが乗車した駅と時刻を特定する．それを時刻表情報と照合することで現在地などの情報を得る．乗車駅の特定には，スマートフォンのジオフェンシング API を用い，地下鉄駅への接近を検知するたびにそれを記録する．時刻の特定には，スマートフォンに内蔵された万歩計機能を用いる．ユーザが地下鉄内で現在位置を問い合わせたとき，まずは 1 時間以内の歩数データを調べ，歩みを止めた時刻を発見する．駅で乗車する際は必ず歩くことになるため，この時刻を，地下鉄への乗車時刻の候補と見なす．次に，乗車時刻候補において近付いていた地下鉄駅を見つける．この両者の情報が存在した場合に，それを地下鉄への乗車駅と乗車時刻と見なす．最後に，時刻表データと照合し乗車中の電車を特定し，現在時刻から現在地や今後の到着駅，到着時刻を推定する． (3) 特徴：提案手法の特徴は，一般的なスマートフォンで実現可能で，アプリケーションがバックグラウンドプロセスを必要としないため低消費電力な点にある．ジオフェンシング API では，特定の領域への出入りを OS レベルで監視しており，単一のアプリケーションで同等の機能を実現するより省電力である．また，常時通電しセンサデータ処理に特化した低消費電力な演算装置であるコプロセッサが提供する万歩計機能を利用することで，センサ利用のための消費電力を抑えている． (4) アプリケーション：本手法を備えたアプリケーションを，M8 コプロセッサを備えた iPhone 6 向けに開発し，App Store で公開した（伊藤, 2014）．地下鉄車内で本アプリケーションを起動すると，乗車中の車両の今後の停車駅や停車時刻情報が得られる．時刻表を確認せずに地下鉄に乗ったときでも，現在地や到着時刻を確認し，それを知らせるメールを送信出来る． (5) 使用データ：本アプリケーションでは，東京メトロオープンデータ活用コンテストにおいて公開された時刻表データを利用している． (6) 参考文献：伊藤昌毅 (2014) Smart Kompano. <https://itunes. apple.com/jp/app/smartkompano/id93624079>. 図 1: アプリケーションの画面例図 2: 乗車時刻推定に用いる万歩計データの例 - 24 -