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公開番号2024056262
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-04-23
出願番号2022163017
出願日2022-10-11
発明の名称RFタグ状態推定システム
出願人学校法人名古屋電気学園
代理人個人
主分類G01S 13/75 20060101AFI20240416BHJP(測定;試験)
要約【課題】RFタグの状態をより精度よく推定すること可能なRFタグ状態推定システムを提供する。
【解決手段】RFタグ状態推定システム2は、RFタグからの応答信号についての受信信号強度の時系列データであるRSSI時系列データと、RFタグに係る所定の位相値の時系列データであるPAV時系列データとを取得可能に構成される。また、RFタグ移動方向推定システム2は、RFタグの通過が想定される対象領域内をRFタグが移動する際に、受信信号強度及び位相値の各変化態様に異なる特徴を生じさせるべく、対象領域内において、場所による電波環境の特徴を生じさせるように構成される。そして、RSSI時系列データに基づくRSSI統計値と、PAV時系列データに基づくPAV統計値とを特徴値として学習させて生成してなる学習モデルを用いて、RFタグの状態が推定される。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
ＲＦタグの移動及び静止と、ＲＦタグが移動した場合におけるＲＦタグの移動方向とを、ＲＦタグの状態として推定するためのＲＦタグ状態推定システムであって、
所定の対象領域に向けて配置され、当該対象領域に向けた信号の送信と、当該信号を受信したことに応答してＲＦタグから発信される応答信号の受信とが可能に構成された指向性アンテナと、
前記指向性アンテナによって受信される前記応答信号についての受信信号強度を取得することで、当該受信信号強度の時系列データであるＲＳＳＩ時系列データを取得するＲＳＳＩ取得手段と、
前記指向性アンテナによって前記対象領域に向けて送信される信号と前記指向性アンテナによって受信される前記応答信号との位相差に対応する値である位相値を取得することで、当該位相値の時系列データであるＰＡＶ時系列データを取得するＰＡＶ取得手段と、
少なくとも前記対象領域内をＲＦタグが移動する際に、ＲＦタグの位置による前記受信信号強度の変化態様と、ＲＦタグの位置による前記位相値の変化態様とに異なる特徴を生じさせるべく、前記対象領域内に位置するＲＦタグと前記指向性アンテナとの間の通信に係る電波環境に不均一性を生成することで、少なくとも前記対象領域内において、場所による電波環境の特徴を生じさせる不均一性生成手段と、
前記ＲＳＳＩ時系列データに基づく統計値であるＲＳＳＩ統計値を算出するＲＳＳＩ統計値算出手段と、
前記ＰＡＶ時系列データに基づく統計値であるＰＡＶ統計値を算出するＰＡＶ統計値算出手段と、
前記ＲＳＳＩ統計値と前記ＰＡＶ統計値とを特徴値として学習させて生成してなる学習モデルを用いて、ＲＦタグの状態を推定可能な状態推定手段とを有することを特徴とするＲＦタグ状態推定システム。
続きを表示（約 930 文字）【請求項２】
前記状態推定手段は、ランダムフォレストを用いて構成された学習モデルを用いて、ＲＦタグの状態を推定可能に構成されていることを特徴とする請求項１に記載のＲＦタグ状態推定システム。
【請求項３】
前記ＲＳＳＩ統計値は、前記ＲＳＳＩ時系列データ又はこれに基づくデータを、時間で分割してなる複数の分割ＲＳＳＩ時系列データに基づく統計値を含み、
前記ＰＡＶ統計値は、前記ＰＡＶ時系列データ又はこれに基づくデータを、時間で分割してなる複数の分割ＰＡＶ時系列データに基づく統計値を含むことを特徴とする請求項１に記載のＲＦタグ状態推定システム。
【請求項４】
前記ＰＡＶ取得手段により取得可能な前記位相値は、所定の最小値から所定の最大値までの範囲のものであり、
前記ＰＡＶ時系列データに含まれる１の前記位相値が、当該位相値の１つ前に取得された前記位相値に対し、予め設定された所定の閾値以上変動している場合に、前記位相値を補正して、補正後ＰＡＶ時系列データを生成するＰＡＶ補正手段を備え、
前記ＰＡＶ統計値算出手段は、前記補正後ＰＡＶ時系列データに基づき、前記ＰＡＶ統計値を算出することを特徴とする請求項１に記載のＲＦタグ状態推定システム。
【請求項５】
前記ＲＳＳＩ統計値として、前記ＲＳＳＩ時系列データに係る平均値、最大値、最小値及び分散を用い、
前記ＰＡＶ統計値として、前記ＰＡＶ時系列データに係る平均値、最大値、最小値及び分散を用いることを特徴とする請求項１に記載のＲＦタグ状態推定システム。
【請求項６】
前記指向性アンテナは、前記対象領域に対応して１つのみ設けられており、
前記不均一性生成手段は、前記対象領域における前記ＲＦタグの想定移動方向に対し傾いた状態で設置された前記指向性アンテナによって構成されていることを特徴とする請求項１に記載のＲＦタグ状態推定システム。
【請求項７】
前記指向性アンテナは、前記想定移動方向に対し３０°以上７０°以下傾いた状態で設置されていることを特徴とする請求項６に記載のＲＦタグ状態推定システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＲＦタグの移動及び静止と、ＲＦタグが移動した場合におけるＲＦタグの移動方向とを、ＲＦタグの状態として推定するためのシステムに関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、物流業界やアパレル業界などでは、在庫管理や商品の精算管理などを行うべく、ＵＨＦ（Ultra High Frequency）帯などの電波を利用したＲＦＩＤ（Radio Frequency I-dentification）が用いられている。ＲＦＩＤは、リーダーとＲＦタグとが無線通信を行うことにより、ＲＦタグの個体識別を可能とする技術である。
【０００３】
近年では、リーダーによるＲＦタグの読み取り精度が向上しており、これに伴いＲＦタグにおける移動や停止といった状態を推定することが可能となっている。
【０００４】
ＲＦタグの状態を推定するシステムとしては、例えば、複数のアンテナを面状に配置するとともに、これら複数のアンテナを介してＲＦタグを順次読み取り、ＲＦタグの読み取りを行ったアンテナの位置に基づき、ＲＦタグの移動及び静止と、ＲＦタグが移動した場合における当該ＲＦタグの移動方向とを検出する技術が提案されている（例えば、特許文献１等参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０１４－６９６５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、ＲＦタグの状態を推定するシステムにおいては、ＲＦタグの状態推定に係る精度をより高めることが求められている。
【０００７】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、ＲＦタグの状態をより精度よく推定することが可能なＲＦタグ状態推定システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
以下、上記目的を解決するのに適した各手段につき、項分けして説明する。なお、必要に応じて対応する手段に特有の作用効果を付記する。
【０００９】
手段１．ＲＦタグの移動及び静止と、ＲＦタグが移動した場合におけるＲＦタグの移動方向とを、ＲＦタグの状態として推定するためのＲＦタグ状態推定システムであって、
所定の対象領域に向けて配置され、当該対象領域に向けた信号の送信と、当該信号を受信したことに応答してＲＦタグから発信される応答信号の受信とが可能に構成された指向性アンテナと、
前記指向性アンテナによって受信される前記応答信号についての受信信号強度を取得することで、当該受信信号強度の時系列データであるＲＳＳＩ時系列データを取得するＲＳＳＩ取得手段と、
前記指向性アンテナによって前記対象領域に向けて送信される信号と前記指向性アンテナによって受信される前記応答信号との位相差に対応する値である位相値を取得することで、当該位相値の時系列データであるＰＡＶ時系列データを取得するＰＡＶ取得手段と、
少なくとも前記対象領域内をＲＦタグが移動する際に、ＲＦタグの位置による前記受信信号強度の変化態様と、ＲＦタグの位置による前記位相値の変化態様とに異なる特徴を生じさせるべく、前記対象領域内に位置するＲＦタグと前記指向性アンテナとの間の通信に係る電波環境に不均一性を生成することで、少なくとも前記対象領域内において、場所による電波環境の特徴を生じさせる不均一性生成手段と、
前記ＲＳＳＩ時系列データに基づく統計値であるＲＳＳＩ統計値を算出するＲＳＳＩ統計値算出手段と、
前記ＰＡＶ時系列データに基づく統計値であるＰＡＶ統計値を算出するＰＡＶ統計値算出手段と、
前記ＲＳＳＩ統計値と前記ＰＡＶ統計値とを特徴値として学習させて生成してなる学習モデルを用いて、ＲＦタグの状態を推定可能な状態推定手段とを有することを特徴とするＲＦタグ状態推定システム。
【００１０】
上記手段１によれば、不均一性生成手段によって、対象領域内に位置するＲＦタグと指向性アンテナとの間の通信に係る電波環境に不均一性が生成されることで、少なくとも対象領域内において、場所による電波環境の特徴を生じさせることができる。これにより、少なくとも対象領域内をＲＦタグが移動する際に、ＲＦタグの位置による受信信号強度の変化態様と、ＲＦタグの位置による位相値の変化態様とに異なる特徴を生じさせることができる。そして、状態推定手段により、ＲＳＳＩ統計値とＰＡＶ統計値とを特徴値として学習させてなる学習モデルを用いて、ＲＦタグの状態が推定される。ここで、上記のような不均一性生成手段を備えることで、ＲＳＳＩ統計値とＰＡＶ統計値とで異なる特徴をより明確に生じさせることができる。そのため、状態推定手段によって、ＲＦタグの状態をより精度よく推定することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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