クアルコムは、5G と人工知能のおかげで、非常に正確な屋内位置システムを実証しました。
その間、クアルコム5Gサミット、アメリカの巨人がそのデモンストレーションを行った5G測位進化システム5G信号と人工知能屋内のデバイスの位置を 30 センチメートルの精度で確立します。
クアルコムが高精度の屋内位置情報システムを実証
ご存知かもしれませんが、屋内ローカリゼーションは 10 年以上前から取り組んでいますが、残念ながら一般の人々が真に使用できるソリューションはほとんどありません。これにはいくつかの理由があります。ほとんどの屋内測位システムは、特定のインフラストラクチャを必要とし、標準ではない無線プロトコルを使用します。送信機と受信機の間の直接の見通し線も失われる可能性があり、結果として精度が低下します。最後に、信号は信号を妨害する木などの物体を通過する可能性があります。
クアルコムのアプローチは 2 段階あります。まず、無線通信インフラを利用した5G測位ですが、位置測位のためだけに設置されているわけではなく、すでに存在しています。携帯電話 (または任意の 5G デバイス) で動作し、タイムスタンプ付きで近くの 5G ホットスポットに 5G 信号をブロードキャストします。送信されるデータの量は非常に少なく、実質的に帯域幅を使用しません。各アクセス ポイントはわずかに異なる時間に信号を受信します。これにより、送信機の位置を三角測量することが可能になります。 GPSと同じ原理ですが、屋内で使用します。独創的で実用的なソリューション。
そうは言っても、それだけでは十分ではありません。残念なことに、現実の世界には、壁、隅、木、あらゆる信号の障害物など、控えめに言っても問題のある状況がたくさんあります。最終的な精度では大幅にポイントが下がります。そして、これはまさに私たちが屋内地理位置情報に求めているものです。
ここで人工知能が活躍します。クアルコムのエンジニアは、5G 信号による環境干渉を修正するようにニューラル ネットワークを学習させることが可能であることを示しました。問題の学習は、位置の精度が 100% であることを示す QR コードを配置し、この「真実の根拠」を使用して AI に教えることで構成されます。次に、エンジニアはおおよその 5G 測位をニューラル ネットワークへの入力として使用し、その結果をグラウンド トゥルースの結果と比較して、5G 測位の精度が向上するまで誤った結果を AI にフィードバックします。
場合によっては、この精度は 5G だけで 2.5 m から 30 cm まで低下しましたが、これは非常に注目に値します。このような精度は、一般公衆の屋内測位にとっては非常に素晴らしいものであり、これは明らかに産業、特にロボットにとっても非常に興味深いものになる可能性があります。自社の建物にプライベート 5G ネットワークを導入したいと考える企業が増えていますが、これは非常に素晴らしい「ボーナス機能」となります。
それでも、このデモンストレーションは確かに印象的ですが、現時点では、このテクノロジーがいつ日常生活で使用できるようになるかはわかりません。良いニュースは、当社の 5G スマートフォンには必要なハードウェアがすでに備わっていることです。 5G インフラストラクチャの普及に伴い、このような屋内ローカリゼーションを導入する機会が増加します。これほどシンプルで正確な屋内測位システムにこれほど近づいたことはありません。
