보행 항법 시스템에서 확장 칼만 필터와 질량 스프링 모델을 활용한 다자간 센서융합 알고리즘 연구
Study on Sensor Fusion Algorithm for Multi-user Pedestrian Dead Reckoning System using Extended Kalman Filter and Mass Spring Model
- 주제(키워드) Position tracking , Pedestrian dead-reckoning , Inertial measurement unit , Mass-spring model , UWB ranging
- 발행기관 아주대학교
- 지도교수 이채우
- 발행년도 2017
- 학위수여년월 2017. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000024250
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
구축된 인프라의 도움을 받지 않고 보행자의 이동경로를 추적하는 PDR(Pedestrian Dead-Reckoning) 시스템이 재난, 군사, 헬스케어 등의 분야에서 주목을 받고 있다. 대부분의 PDR은 가속도 및 각속도를 측정하는 관성센서를 기반으로 관성항법을 사용한다. 관성항법의 특성상 시간에 따라 오차가 누적되기 때문에 이를 해결하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그 중, 보행자간 거리정보를 기반으로 각 보행자의 위치를 보정하는 연구가 진행되고 있으며, 대부분 보행자 한 쌍을 기준으로 위치를 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 이 경우 다수 보행자의 정보를 활용하기 어려우며, 활용하더라도 모든 조합을 고려해야 하기 때문에 연산 복잡도가 증가한다. 본 논문에서는 다수 보행자의 거리정보를 동시에 활용하여 위치를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 비정형 물체간의 관계를 나타내는 질량 스프링 모델을 통해 다수 보행자의 위치를 동시에 보정한다. 스프링의 평형길이는 측정된 거리정보와 관성센서를 통해 계산된 위치정보를 기반으로 확장 칼만 필터를 통해 추정하며, 보행자를 나타내는 물체에 작용하는 힘은 각 보행자의 위치 신뢰도를 고려하여 달리 부여하였다. 실험 및 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
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