SenseCAP T1000 屋内測位システムガイド
この章では、Traxmateを使用してSenseCAP T1000 Trackerを屋内測位ソリューションに統合する方法について、全体的なガイダンスを提供します。
Traxmateは、あなたやあなたの顧客が、シームレスな屋内外測位、追跡、ルーティング機能を備えた包括的なIoT追跡ソリューションを簡単かつ効率的に展開できるIoTプラットフォームです。
アーキテクチャ概要
以下に簡単な要約を示しますが、全体像を把握するために文書の残りの部分をお読みください。
● Traxmateにログインして建物を作成します。
● より多くのWi-FiやE5 Bluetooth Location Beacon Deploymentを展開します（必要に応じて）。
● 既にインストールされているWi-FiやBluetoothインフラストラクチャの提供精度を確認するために屋内調査を実行します。
● 検証のために新しい屋内調査を実行します。
● 上記の手順を繰り返すか、屋内測位ソリューションの使用を開始します。
● デバイスをTTNに接続し、Traxmateにデータを送信します。
Wi-Fi/Bluetoothビーコンの展開
Wi-FiアクセスポイントやBluetoothビーコンのインフラストラクチャが既にインストールされていない場合は、測位に最適化された展開を行うことができます。既に展開されているWi-Fiアクセスポイントのインフラストラクチャの多くは、データ接続の範囲とパフォーマンスを最適化するために配置されている可能性があります。測位も考慮する場合は、「分散配置し、角や壁の近くに保ち、より高い精度が必要なエリアではより高密度に配置する」ことを考えてください。
Bluetoothビーコンは多くの場合バッテリー駆動であり、より簡単に展開できます。Wi-Fiアクセスポイントはより長い範囲を持ちます。Bluetoothビーコンの密なグリッドは、Wi-Fiアクセスポイントの疎なグリッドよりも優れた精度を提供します。
詳細についてはE5 Bluetooth Location Beacon Deploymentを確認してください。
場所の追加
Places -> Add Newに移動し、地図をクリックするか住所や名前を検索し、Add placeポップアップをクリックして詳細を送信します。
次のステップは、建物の階数を指定し、屋内測位を有効にしたい階にフロアマップをアップロードすることです。フロアマップのアップロードはPNGおよびJPEGファイルをサポートしています。ファイルをアップロードしたら、ツールを使用してスケール、回転、地図上への正確な配置を行います。建物の形状に沿ってPNG/JPEGファイルをクロップするツールもあります。
建物の設定後、SAVEをクリックします。
調査の実行
建物が追加され、フロアマップがアップロードされたら、Traxmate App（Android版）を使用して調査を実行します。
iOS版のTraxmate Appは、iOSがサードパーティアプリによるWi-Fiスキャンをサポートしていないため使用できません。
Androidは通常、アプリがWi-Fiをスキャンする頻度に制限があり、30秒に1回に設定されています。より正確な調査を行うために、このスロットリングを無効にすることをお勧めします。これを行うには、Androidを開発者モードに設定する必要があります。
設定 > 開発者向けオプション > 「Wi-Fiスキャンスロットリング」を見つける > 無効にする（または設定>システム>詳細設定>開発者向けオプション）。
AndroidでWiFiスキャンスロットリングを無効にすることで、NetSpotが調査、スキャン、ワイヤレスネットワークエリアの分析において最高のパフォーマンスを発揮することを確実にできます。
詳細情報はこちらをご確認ください。
アプリを開いてログインし、Places -> Select your Place -> Select Floor -> Start Surveyを選択します。
アプリはWi-FiとBluetoothを継続的にスキャンします。参照ポイントを繰り返し配置することで屋内測位システムを訓練する必要があります。参照ポイントが多いほど良好です。参照ポイントは、あなたが物理的に位置している場所を表すマップ上に配置する必要があります。
● マップをズームおよびパンして、あなたがいる場所が十字線の下に来るようにして参照ポイントを配置します。正確に狙いを定めたら、プラス（+）記号のボタンをクリックします。
● その後、一定の速度で直線的に歩くよう最善を尽くして歩き続けます。
通常の歩行速度よりも少し遅めが推奨されます。参照ポイントとして使用する新しい良い場所を目指します。良い場所とは、角、交差点、ドア、エレベーター、階段などのマップ上で容易に認識できる場所です。
● 少なくとも5-10メートルごとに参照ポイントを配置します。参照ポイントをより正確に配置するほど、屋内測位はより正確になります。
● セクション全体またはフロア全体を調査したら、赤い停止ボタンを押して調査を停止します。調査はサーバー側に送信され、処理されます。1分または数分で、あなたの建物に対して新しいビルディングモデル（ビルディングモデルに関する章を参照）が自動的に公開されます（調査が良好な方法で貢献し、精度を向上させた場合）。
現在提供されている精度の評価
屋内調査を実行したら、結果を評価する必要があります。Traxmate portalにログインし、あなたの場所/建物のPositioningタブにアクセスします。 調査からの生データはバックエンドサーバーによって処理され、結果はビルディングモデルとして利用可能になります。最新の公開されたビルディングモデルの詳細がPositioningタブに表示されます。
ビルディングモデルと中央値誤差
ビルディングモデルは、建物内でビーコンがどこに配置されているかの電子的表現です。ビルディングモデルは、ユーザー（または複数のユーザー）が調査または参照トラックを実行したときに生成されます。これらが完了するとすぐに、システムに送信されてビルディングモデルに計算されます。
各ビルディングモデルに対して中央値誤差が計算されます。中央値誤差は、グラウンドトゥルース/参照トラック（調査中に配置された参照ポイントによって生成）と計算されたトラック（Combain Location APIによって提供される屋内測位に基づく）の差（誤差）に基づいています。システムは利用可能な最良のビルディングモデルを自動的に選択して公開します。「最良」のアルゴリズムは、カバレッジ率と中央値誤差の組み合わせに基づいています。
自動プロセスは、選択されたビルディングモデルを手動で公開することで上書きできます。ビルディングモデルは編集可能です。ユーザーは測位効果をさらに向上させるためにビーコンを追加または編集することができます。
調査カバレッジ、RFカバレッジ、中央値誤差マップ
特定のビルディングモデルを評価し、精度をどのように改善できるかを確認するために、調査カバレッジ、RFカバレッジ、中央値誤差マップを確認することが有用です。
屋内測位精度の改善方法
中央値誤差マップを確認し、提供された中央値誤差があなたのユースケースの要件と一致しないことが判明した場合、精度を改善する方法を検討する時です。
● ステップ1 - より多くの調査
屋内測位を使用する予定の建物のすべてのエリアで調査を実行しましたか？
そうでない場合は、より多くの調査を実行してください。
● ステップ2 - Wi-FiとBluetoothカバレッジの増加
屋内測位を使用する予定の建物のすべてのエリアにWi-FiとBluetoothがありますか？
そうでない場合は、これらのエリアにより多くのWi-FiとBluetoothビーコンを配置し、これらのエリアで調査を実行してください。
● ステップ 3 - Wi-Fi と Bluetooth の密度を増加
建物のすべてのエリアに Wi-Fi と Bluetooth がありますが、精度がまだ十分ではありません。
これらのエリアの Wi-Fi と Bluetooth の密度を見直してください。付録 1 の表と比較し、理論的およびシミュレーション的な観点から、要件を満たすために Wi-Fi と Bluetooth の密度を増加することが推奨されるかどうかを確認してください。そうであれば、これらのエリアにより多くの Wi-Fi と Bluetooth ビーコンを配置してください。
● ステップ 4 - 測量精度を向上
建物のすべてのエリアに Wi-Fi と Bluetooth があり、密度も付録 1 で提案されている理論レベルに従って要件を満たしているが、精度がまだ十分ではありません。
より詳細な測量を実行してください。基準点をできるだけ頻繁に（1平方メートルあたり1回が最適）、できるだけ正確に配置するようにしてください。マップ内で基準点を配置する際に、正確で正しいことが重要です。間違いを犯し、実際にいる場所とは異なる場所に配置することは非常に簡単です。
使用開始
SenseCAP T1000 Tracker は Wi-Fi と Bluetooth のスキャン情報、MAC アドレス、信号強度を収集し、これを The Things Stack に送信し、その後 API を介して Traxmate ポータルに送信します。
まず Connect to TTN を確認して、トラッカーを正しく設定してください。
デバイスの追加
Traxmate ポータルにログインし、Devices → Add new → Device に移動します。
TTS 設定
The Things Stack にログインし、Integrations → Webhooks に移動し、Add Webhook をクリックします。
Custom Webhook テンプレートを選択します。
Webhook ID に名前を付け、フォーマットを JSON に選択し、Base URL をコピーします。
https://capture.v1.traxmate.io/service/<Service Token>/device
Settings -> Account に移動し、Service Token をコピーします。
以下の推奨イベントタイプを有効にし、Add webhook をクリックします。
- Uplink message
- Normalized uplink
デバイスデータの確認
デバイスが正常に接続されたら、traxmate ポータルに戻ると、デバイスのデータが表示されます。
付録
精度要件
この章で説明する方法と技術は、中央値誤差が約2〜10メートル程度を必要とするユースケースに適しています。
すべての精度要件は、ユースケースのニーズに基づく必要があります。一部のユースケースは他よりも高い要件を持ち、一部のユースケースは屋内測位インフラストラクチャに対してより高い利用可能予算を持っています。ソリューションは、精度要件と利用可能予算のバランスを見つけることを目指すべきです。経験則として、インフラストラクチャにより多くの資金と労力を投入するほど、精度は向上します。ただし、多くのユースケースは既存のインフラストラクチャを使用することでサポートできることに注意してください。
以下のチャートは、特定の平方メートル数に対して特定の数のWi-Fi/Bluetoothがある場合に期待できる精度を示しています。
推定屋内精度マトリックス
以下の表は、AI（ANN）ベースの屋内測位を使用した屋内環境で期待できる推定精度を示しています。精度は、カバーする面積と展開されたWi-Fiアクセスポイント（AP）またはBluetoothビーコンの数に依存します。
中央値誤差精度は：
● 緑色：1〜5メートル
● 黄色：5〜10メートル
● 赤色：10メートル
