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관성 측정 장치를 이용한 실내 측위 시스템의 오차 보정을 위한 맵 보정 알고리즘 설계에 관한 연구

A Study on Map-based Compensating Algorithm for Error Compensation of Indoor Localization System using Inertial Measurement Unit

초록/요약

모바일 디바이스와 정보통신 기술의 발전으로 사용자가 컴퓨터나 네트워크를 의식하지 않고 언제 어디서나 네트워크에 접속할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 구현이 가능해졌다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 위치에 따른 특정 정보를 제공하는 위치 기반 서비스(Location Based Service, LBS)의 중요성이 대두되고 있다[1]. 본 논문에서는 관성 측정 장치(Inertial Measurement Unit, IMU)의 오차 보정을 위한 필터 및 알고리즘을 소개하고 관성 측정 장치를 이용한 지도 기반의 실내 측위 기법을 제안한다. 가속도 센서와 각속도 센서로부터 얻어진 가속도 정보의 기본적인 오차를 보정하기 위해 필터를 설계하였다. 또한 가속도 데이터의 드리프트 오차 보정을 위해 ZUPT(Zero velocity UPdaTe) 알고리즘을 구현하였다. 기본적인 오차 보정을 거친 관성 데이터를 이용해 항체의 이동거리와 방향을 계산하고 지도상에 매핑시킨다. 실내에서의 이동경로의 오차를 보정하기 위하여 맵 보정 알고리즘을 구현하였다. 맵 보정 알고리즘은 지도를 자동으로 인식하여 교차로, 복도, 목적지로 분류하고 현재 위치를 인식하여 잘못된 매핑이 일어나지 않게 하고 사용자의 움직임 이벤트 발생 시 위치 검색의 효율을 높인다. 또한 유동적인 매핑계수를 두어 이동거리와 방향에 대한 오차 보정을 지속적으로 수행한다.

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목차

목 차 •••••••••••••••••••••••••••••••••••• 1
그 림 목 차 •••••••••••••••••••••••••••••••••• 3
표 목 차 ••••••••••••••••••••••••••••••••••• 4
약 어 표 ••••••••••••••••••••••••••••••••••• 5
국 문 요 약 •••••••••••••••••••••••••••••••••• 6
제1장 서론•••••••••••••••••••••••••••••••••••••8
제2장 관련 핵심 기술•••••••••••••••••••••••10
제1절 위치 인식 기술••••••••••••••••••••••11
제2절 센서 신호 처리 기술•••••••••••••••16
제3절 관성 측정 장치••••••••••••••••••••••18
제3장 실내 측위 시스템••••••••••••••••••••21
제1절 알고리즘••••••••••••••••••••••••••••••21
제1항 필터를 이용한 오차 보정••••••••22
제2항 위치 추정 알고리즘•••••••••••••••24
제3항 맵 보정 알고리즘••••••••••••••••••25
제2절 구현••••••••••••••••••••••••••••••••••••33
제4장 실험 결과••••••••••••••••••••••••••••••38
제5장 결론•••••••••••••••••••••••••••••••••••••46

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