モノが通信し合って位置情報を交換！MITが機械学習で”モノのローカリゼーション”の精度向上へ | Techable(テッカブル)

今後のスマートシティ化や自動運転車両の普及で、位置情報はより重要なものになる。屋内でもヒトやモノの場所を把握したり、リアルタイムのマップを表示したりといったシステムが求められるなか、現時点でのローカリゼーション（位置情報特定）技術にはまだ課題が残っている。 位置情報を特定するには、GPSやRFID、BLEビーコンといったものからの信号が頼りだが、環境が正確性に大きく影響するのだ。 こうしたことからMITの研究者らは、ノイズの多い環境をものともせず正確な位置情報を割り出すシステムを開発した。 ・ソフトな情報を随時更新従来のやり方では、GPS衛星やデバイス間で共有される信号から、互いの相対的な位置を把握していた。 ネットワーク内のデバイス（ノード）内で交換される信号をもとに、距離や角度といった、単一の値を推定する。 こうして推定された値が位置情報を決定してしまうため、障害物や反射面、電波干渉…