技術情報
位置情報の取得方法とその活用 第２回
Wi-Fiによる位置情報取得の仕組み（その２）
北條 博史
前回、スマートフォンで使われているGPSをベースとした位置情報の取得方法（Wi-Fiは補助的に利用）について説明しましたが、今回はそれ以外の位置情報の取得手法をいくつか紹介します。
Wi-Fi電波の強さによる位置情報
それ以外の位置情報の取得手法といっても、基本は前回のWi-Fi部分の測定方法と同じで、受信した信号強度をもとに、送信局までの距離を測定することになります。３点以上の送信局から受信した信号強度と、３点の送信局の位置（と送信出力）がわかれば３点測位の原理で受信局の位置がわかります。ただし、受信信号の強度と距離の関係は、利用する周波数や送信点と受信点の間の障害物の有無によって大きく変わります。これが本方式の大きな誤差の要因になります。
図表１(a)のように（わかりやすいように２次元的に表現しています）、部屋の中に障害物がない時は、直接到達する電波が最も強いためこの信号の強度を測定すれば、それぞれのAPからの距離を計測することができ、誤差なく位置情報を出すことができますが、もし(b)のように、APと端末の間に電波を遮蔽する障害物がある場合には、壁の材質にもよりますが、一回反射した波の方が強くなる場合があります。その場合は、送信点AP2からの距離をＲ2’と誤解してしまうため、本来の位置とは異なる場所を指し示してしまうのです。
図表1 反射波による位置推定のずれ
なお、精度向上させる方法として、単純に距離を求めるのではなく、例えば事前に各位置の電波強度などを測定しておいた上で（反射波を含む）、実際の端末で受信した信号強度と比較することで位置を推定する方法もありますが、実際には障害物が移動したり、人などが移動することにより、電波の強度も変動することから、やはり誤差が生まれてしまうことになります。
このことから、この方法は壁や障害物が多く存在する部屋の中の高精度な位置推定には向いていません。適用領域としては、例えばショッピングセンターなど広域のエリアにおいて、20m程度の誤差で位置を推定するのであれば十分に可能です。ただし、欧米のショッピングセンターのように、中央が吹き抜けになっているような場合には、電波の通り方によって、在留階そのものを誤解してしまうこともあるので注意が必要です。なお、このような問題を解決するために、Bluetoothのタグなどを壁に配置して、それを検出することにより、大きなずれが発生しないように補正する取り組みも行われています。
Wi-Fi電波の到達時間による位置情報
これまではあまり知られていませんでしたが、既存のWi-Fiのチップには電波を送受信した時刻を測定して距離を求める機能が組み込まれています。これは「FTM（Fine Timing Measurement）」と呼ばれ、実は802.11mcで規格として登録されています。プロトコルは図表２の通り、片方から送信し受信した方が返信を行いその一連の時刻を取得して計算するということになります。
図表2 FTM（Fine Timing Measurement）のプロトコル
これも、距離を送受信の時間差で測定するという点を除いては、先の方法と同じ３点測位で位置情報を求めます。この測定法の精度は、基本的には測定する時計の正確性が重要になります。GPSの時は絶対時刻の精度が重要でしたが、ここでは時間差が正確に測れることが重要になります。光速から計算すると、１ナノ秒が約30cmになりますので、それ以上の精度がないと位置の推定はできません（最近の実際のスマートフォンでは0.1ナノ秒程度の精度を持っているようです）。
この方式はWi-Fi AllianceでWi-Fi Locationとして規定されています。Wi-Fi Locationでは、単に相手までの距離推定だけでなく、位置推定に必要な相手側の位置情報もやり取りする信号が定義されています。これにより、３点以上のAPとの距離がわかれば自分の位置がわかるということになります。前の方法と比べると、得られる位置情報そのものの精度は上がりますが、残念ながら、図表１のように反射した波を直接波と誤解してしまう場合には、同様の誤差が発生してしまうことになります。
Wi-Fi電波の受信情報による位置情報の向上
通常Wi-Fiのアクセスポイントには複数のアンテナが搭載されており、最近の規格ではこの複数のアンテナの信号を重ね合わせることにより、特定の方向にアンテナビームを向けることが可能になります（これをビームフォーミングといいます）。この機能は、相手側の距離だけではなく方向を求めることができるため、位置情報の精度の向上が期待できます。
アクセスポイントのアンテナの本数が増えれば増えるほど、より多くの送信点の情報や伝搬路の情報が受信できることになりますので、推定精度が向上します。部屋の見取り図などを入力しておけば、仮に図表１のような位置関係になっても推定できる可能性も出てきます。すでに製品として出ているものもありますが、AIによる推定などを含めてこの分野は今後発展が期待できます。
【こぼれ話】
このような伝搬路推定を常時行うことによって、その変動により該当エリア内の動きを検知することができます。例えば病院のベッドに患者がいたとすると、寝返りを打ったりすることで伝搬路が変化します。それにより患者が生きていることがわかります。もし就寝中だとしても呼吸により胸が上下するので、それを検出することができれば、正常に呼吸ができていることもわかります。このような仕組みができれば無人の病室であっても患者さんの異常がすぐに検出することができるようになります。この技術は今後いろいろなところで応用が期待できる分野だと思います。
その他の位置情報取得システム
Wi-Fi以外にも、いろいろな方法で位置情報を取得しようとするシステムがあります。図表３は実際に商用になっているシステムの事例です。必要とする位置精度やコスト、スマートフォンで対応できるのかどうかなどいろいろな長短がありますので、目的に合わせて選択していくことが必要だと思われます。
図表3 その他の位置情報取得システム例
まとめ
電波を用いた位置情報は、やはり、結局のところ反射波の問題があるので、常にある精度内で位置を検出することには無理があります。導入にあたっては、その点をよく理解し、目的とコストを意識して方式を選定することが重要になると思います。
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