GPSが届かない屋内環境における位置特定技術は、スマートシティや屋内ナビゲーションの基盤として重要性が増している。音波は電波に比べ高い測距分解能を持つ一方、壁や天井からの反射波（マルチパス）が測位誤差の主因となり、また汎用デバイス間での厳密な時刻同期が困難である点が課題であった。本研究は、従来は除去すべき雑音とみなされていた反射波を積極的な環境情報として利用し、汎用デバイスのみで高精度な屋内測位を実現することを目的とする。
この課題に対し、空間の幾何学的構造に基づく鏡像音源モデルを導入し、多重反射パターンを解析することで、デバイス間の時刻同期および絶対時間を基準としたロバストな音響指紋生成を行う手法を構築した。これにより、専用機器を要しない市販スマートフォンでのTime-of-Flight測位（SyncEcho）と、複雑な生活空間でも高精度な深層学習ベースの指紋測位（Geometric Sound Profile）を実証した。本成果は、環境そのものをセンサの一部として扱う「音による空間解釈」という新たな枠組みを提示し、既存の音響インフラを用いたユビキタスな位置情報サービスの展開を可能にする。

Indoor positioning technologies in GPS-denied environments are becoming increasingly important as a foundation for smart cities and indoor navigation. While acoustic waves offer high ranging resolution due to their slow propagation speed, multipath reflections from walls and ceilings typically cause positioning errors, and achieving strict time synchronization between commodity devices remains a challenge. This study aims to achieve high-precision indoor positioning using only generic devices by actively utilizing reflected waves—conventionally treated as noise—as valuable environmental information.

To address this, we introduced a mirror image source model based on spatial geometry. We developed methods to estimate clock offsets between devices and generate robust acoustic fingerprints based on absolute time by analyzing multipath patterns. Consequently, we demonstrated Time-of-Flight positioning on commercial smartphones without dedicated hardware (SyncEcho) and high-precision deep learning-based fingerprint positioning in complex living spaces (Geometric Sound Profile). These results present a novel framework of “spatial interpretation via sound” that treats the environment itself as part of the sensing system, enabling the deployment of ubiquitous location-based services using existing acoustic infrastructure.

H. Murakami, Y. Mita, I. Sukeda, T. Sasatani, M. Sugimoto, Y. Kawahara

関連論文/Related Publications
H. Murakami, T. Sasatani, M. Sugimoto, I. Sukeda, Y. Mita, and Y. Kawahara, “SyncEcho: Echo-Based Single Speaker Time Offset Estimation for Time-of-Flight Localization,” Proc. of ACM SenSys 2024, pp.718-729, Hangzhou, China, Nov. 2024.
Y. Mita, H. Murakami, T. Sasatani, and Y. Kawahara, “Geometric Sound Profile: Multipath-Time-of-Flight Fingerprint for High-Accuracy Acoustic Localization,” Proc. of IEEE IPIN 2024, Page(s):1 – 6, Hong Kong, Oct. 2024 (Best Paper Award – 1st Place).
三田 有輝也, 村上 弘晃, 笹谷 拓也, 川原 圭博, “単一スピーカからの多重反射波のTime-of-Flight情報を用いた位置指紋に基づく屋内測位,” マルチメディア,分散,協調とモバイル シンポジウム(DICOMO2024), 8B-2 pp.1538-1544, June 2024.

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