現在通信系の研究室でlogbeeを使用した屋内位置推定の研究を行っています。実験の方法としてはx,y軸共に5m間隔で固定センサを設置し5分おきに移動用のセンサを動かしデータを収集しpytorchを使い機械学習を行わせて推定しています。内容としては最も確率の高いものを正解として答えのラベルと一致していれば良いもの。また1番目と2番目に大きい値を出力したものの加重平均をとるものの2つを出したい。しかし上手く研究が進まないので有識者の方のアドバイスをお借りしたいです。・実験がしっかり行われているかの確認方法・どのような手順でプログラムを進めていけば良いのかよろしくお願いします。

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1005294

2026-03-07 18:00

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研究室の指導教官なり院生なりに相談するのがよいですが…

先行研究があると思うので、論文探して参考にするのは良いのではないでしょうか。



素人考えでは、研究の内容自体のアルゴリズムまでは確定しているように見えるのでそれでプログラムを組み、評価としては5mの枠内をメッシュに区切って、各点で測定した後に推定位置を出して、誤差がどのくらいになるのかを評価してみるとか、あとは固定センサの高さからずれたときにどのくらい誤差が増えるか、可能なら測定エリアの外乱要因を実際のユースケースに当てはめて色々変えてみてどうなるかを出してみるとか。

それらのデータをみて、質問にあるアルゴリズム以外にもっと良さそうなアルゴリズムがあれば試して比較してみるのもよいのかなと。

(知識がないと、単に電波強度で見るとか、中に遮蔽物があるならそれを考慮して伝播シミュレーションした結果から推定の方が機械学習より精度上がりそうな気もします。)

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