機械学習による位置推定 ML-based Positioning

高校の課題研究で、IMU（慣性計測ユニット）だけを使った位置推定に取り組んだ。 VR用のトラッキングを安く作れないか、というのが最初の動機だった。

IMUの時系列データを位置データへ変換するモデルとして、Transformerを使った。

生のセンサデータの系列をエンコーダに入れ、位置の系列をデコーダで予測する構成にした。 自己回帰で次の位置を出していくので、単純な二重積分とは別の形で軌跡を推定できる。

学習と評価には東京工業大学のスーパーコンピュータTSUBAMEを使った。 初めてクラスターを触ったので、研究よりジョブ投入で詰まっていた時間もまあまあ長い。

この研究はSSH生徒研究発表会でポスター発表賞と生徒投票賞をもらった。