KR101180825B1 - 센서 네트워크 기반의 이동체 위치 추적 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 실시예들에 따른 이동체 위치 추적 장치는 이동체에서 발신되는 신호를 감지하여 상기 이동체와의 거리정보를 전송하는 복수의 센서 노드를 포함하는 위치 감지부; 상기 복수의 센서 노드를 개별 그룹으로 분류하고, 상기 개별 그룹에 대응되는 상기 센서 노드의 위치정보에 기초하여 상기 이동체의 위치정보를 산출하고, 상기 이동체의 위치정보들 가운데 유효 위치정보를 산출하는 유효위치 산출부; 및 상기 유효 위치정보의 오차를 추정하고, 상기 유효 위치정보와 상기 추정된 오차에 기초하여 칼만 예측 융합치를 산출하고, 상기 산출된 칼만 예측 융합치에 기초하여 상기 이동체의 최종 위치정보를 산출하는 위치 추정부를 포함함으로써, 다수의 거리 측정값을 효율적으로 선택하여 융합하는 것이 가능하므로 공간상에 다수의 센서가 존재하는 경우에도 계산 시간을 줄이고 위치 추정의 정확성을 높일 수 있다.

Description

센서 네트워크 기반의 이동체 위치 추적 장치 및 방법{Apparatus and Method for tracing location of the Mobile based on Sensor Network}
본 발명은 이동체 위치 추적 장치 및 방법 에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 위치 감지 센서를 이용한 이동체의 위치 추적 장치 및 방법에 관한 것이다.
유비쿼터스 센서 네트워크 기술 중 보행자 또는 이동 로봇등과 같은 이동체의 위치를 인식(Localization)하는 기술은 국방 및 산업 전분야에서 중요한 기술로 연구되고 있다.
실외의 경우 GPS(Global Positioning System)등과 같은 위성 항법 시스템을 이용하여 비교적 정확한 위치를 측정할 수 있지만 실내에서는 GPS 기술을 사용할 수 없기 때문에 여러 가지 센서를 이용한 실내 위치 추적 방법들이 개발되고 있다.
본 발명은 발신기와 송신기 사이의 거리 측정을 위해 RF 신호와 초음파 신호를 동시에 이용하며 RF 신호와 초음파 신호의 도착시간 차이를 통해 1개의 송신기와 3개 이상의 수신기들 사이의 거리를 측정하고, 다수의 거리 측정값을 사용하여 이동체의 위치를 추적하는 방법이다.
상기 방법의 경우 상기 다수의 거리 측정값의 초음파 특성으로 인한 오차를 줄이기 위해 온도 및 습도에 따른 초음파 속도 보정 방법 또는 고정 송신기를 통한 초음파 속도 보정 방법을 사용하고, 측정된 거리값에 삼변측량(Trilateration)을 사용하여 이동체의 위치를 계산하였다.
하지만 상기 방법의 경우 거리 측정값의 오차를 여과(filtering)하지 않아 성능이 떨어지고, 이동체가 상대적으로 빠르게 움직일 경우 위치 추적의 정확도가 현저히 떨어지는 점을 감안하지 않았다. 또한, 다수의 초음파 수신기 네트워크가 하나의 송신기의 신호를 수신하여 삼변측량 계산을 할경우 계산량의 과부하가 있는 문제가 있다.
본 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제는, 기존의 위치 추적 시스템에서 고려하지 않은 거리 측정값의 오차를 여과하여 이동체가 빠르게 움직이더라도 잘 동작 할 수 있는 강인한 이동체 위치 추적 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명이 해결하려고 하는 다른 기술적 과제는, 초음파 센서 네트워크의 계산량 과부하를 막기 위해 상기 초음파 센서들의 정보를 효율적으로 융합할 수 있는 이동체 위치 추적 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명이 해결하려고 하는 또 다른 기술적 과제는, 이동체의 위치 추적에 대한 정확도를 정량적으로 판별할 수 있는 이동체 위치 추적 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 이동체의 위치 추적 장치는 상기 이동체에서 발신되는 신호를 감지하여 상기 이동체와의 거리정보를 전송하는 복수의 센서 노드를 포함하는 위치 감지부; 상기 복수의 센서 노드를 개별 그룹으로 분류하고, 상기 개별 그룹에 대응되는 상기 센서 노드의 위치정보에 기초하여 상기 이동체의 위치정보를 산출하고, 상기 이동체의 위치정보들 가운데 유효 위치정보를 산출하는 유효위치 산출부; 및 상기 유효 위치정보의 오차를 추정하고, 상기 유효 위치정보와 상기 추정된 오차에 기초하여 칼만 예측 융합치를 산출하고, 상기 산출된 칼만 예측 융합치에 기초하여 상기 이동체의 최종 위치정보를 산출하는 위치 추정부를 포함한다.
상기 유효위치 산출부는, 상기 복수의 센서 노드를 3개씩 그룹화하여 상기 개별 그룹으로 분류하고, 상기 개별 그룹에 분류된 상기 센서 노드의 위치정보를 이용하여 상기 이동체의 위치정보를 산출하는 것이 가능하다.
상기 유효위치 산출부는, 상기 이동체의 위치정보를 좌표의 순서에 따라 정렬하고, 상기 정렬된 이동체의 위치정보가 홀수 개인 경우에는 정렬된 순서의 중심값과 상기 중심값에 인접한 상위 값 및 하위값을 상기 유효 위치정보로 선택하는 것이 가능하다.
상기 유효위치 산출부는, 상기 이동체의 위치정보를 좌표 순서에 따라 정렬하고, 상기 정렬된 이동체의 위치정보가 짝수 개인 경우에는 정렬된 순서의 중심에 인접한 두 값과 상기 두 값의 평균에 최소로 인접한 값을 상기 유효 위치정보로 선택하는 것이 가능하다.
상기 위치 추정부는, 상기 유효 위치정보와 상기 유효 위치정보의 오차를 융합하여 에러 공분산을 출력하는 것을 특징으로 한다.
상기 위치 추정부는, 이전 시점의 관측값에 기반한 융합 상태 예측값과 상기 융합 상태 예측치의 공분산에 현 시점의 추정 모델 확률을 적용하여 현 시점의 우도비를 출력하는 상호 작용기; 상기 우도비를 이용하여 상기 추정 모델 확률을 갱신하는 모델 확률 갱신기; 현 시점에서의 관측값에 기초하여 상기 이동체의 기설정된 동적 모델에 대응하는 상태 추정값 및 상태 오차 공분산을 갱신하는 추정부; 및 상기 상태 추정값 및 상기 상태 오차 공분산에 상기 추정 확률 모델을 적용하여 조합 상태 추정값 및 조합 상태 오차 공분산을 출력하는 결합기를 포함하는 것이 가능하다.
본 발명의 일실시예에 따른 이동체의 위치 추적 방법은 a) 센서들로부터 수신된 이동체의 거리신호에 기초하여 상기 거리신호를 감지한 센서들을 그룹화하고, 상기 그룹화된 센서들의 기설정된 위치정보에 기초하여 이동체의 위치정보를 산출하는 단계; b) 상기 이동체의 위치정보의 분포에 기초하여 상기 이동체의 유효 위치정보를 산출하고, 자가 조율방법을 이용하여 상기 유효 위치정보의 오차를 추정하는 단계; 및 c) 상기 유효 위치정보 및 상기 유효 위치정보의 오차에 칼만 확률 모델을 적용하여 칼만 융합 예측치를 산출하고, 상기 칼만 융합 예측치에 서로 다른 동적모델을 적용하여 생성된 추정값들을 조합하여 상기 이동체의 최종 위치정보를 산출하는 단계를 포함한다.
상기 b) 단계에서는, 상기 이동체의 위치정보를 좌표 순서에 따라 정렬하고, 상기 정렬된 이동체의 위치정보가 홀수 개인 경우에는 정렬된 순서의 중심값과 상기 중심값에 인접한 상위 값 및 하위값을 상기 유효 위치정보로 선택하는 것이 가능하다. 상기 b) 단계에서는, 상기 이동체의 위치정보를 좌표 순서에 따라 정렬하고, 상기 정렬된 이동체의 위치정보가 짝수 개인 경우에는 정렬된 순서의 중심에 인접한 두 값과 상기 두 값의 평균에 최소로 인접한 값을 상기 유효 위치정보로 선택하는 것이 가능하다.
상기 c) 단계는, c1) 이전 시점의 관측값에 기반한 융합 상태 예측값과 상기 융합 상태 예측치의 공분산에 현 시점의 추정 모델 확률을 적용하여 현 시점의 우도비를 출력하는 단계; c2) 상기 우도비를 이용하여 상기 추정 모델 확률을 갱신하는 단계;
c3) 현 시점에서의 관측값에 기초하여 상기 이동체의 기설정된 동적 모델에 대응하는 상태 추정값 및 상태 오차 공분산을 갱신하는 단계; 및 c4) 상기 상태 추정값 및 상기 상태 오차 공분산에 상기 추정 확률 모델을 적용하여 조합 상태 추정값 및 조합 상태 오차 공분산을 출력하는 단계를 포함하는 것이 가능하다.
본 발명의 실시예들에 따른 이동체 위치 추적 장치 및 방법은 다수의 거리 측정값을 효율적으로 선택하여 융합함으로 실내의 넓은 공간상에 다수의 센서가 존재하는 경우 계산 시간을 줄이고 위치 추정의 정확성을 높일 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들에 따른 이동체 위치 추적 장치 및 방법은 서로 다른 동적 모델을 기반으로 하는 추정기로부터 추정값이 계산되어 조합되므로 이동체가 설정된 모델 이외의 운동을 하여도 향상된 위치 정보를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들에 따른 이동체 위치 추적 장치 및 방법은 다수의 거리 측정값을 효율적으로 선택하여 융합함으로 실내의 넓은 공간상에 다수의 센서가 존재하는 경우 계산 시간을 줄이고 위치 추정의 정확성을 높일 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들에 따른 이동체 위치 추적 장치 및 방법은 서로 다른 동적 모델을 기반으로 하는 추정기로부터 추정값이 계산되어 조합되므로 이동체가 미리 설정된 모델 이외의 운동을 하는 경우에도 향상된 위치 정보를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 이동체 위치 추적 시스템의 전체적 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 이동체 위치 추적 방법의 순서도이고, 도 3은 융합예측치 기반 상호작용 다중 모델 추정기의 동작 구성을 나타내는 블록도이고,
도 4는 일실시예에 따른 초음파 센서네트워크가 3개의 센서로 그룹을 이루는 예시도이고,
도 5는 일실시예에 따른 유효 측정치 선별 방법의 순서도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략하며, 단수로 기재된 용어도 복수의 개념을 포함할 수 있다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 이동체 위치 추적 시스템의 전체적 구성도이고, 2는 본 발명의 일실시예에 따른 이동체 위치 추적 방법의 순서도이고, 도 3은 융합예측치 기반 상호작용 다중 모델 추정기의 동작 구성을 나타내는 블록도이고, 도 4는 일실시예에 따른 초음파 센서네트워크가 3개의 센서로 그룹을 이루는 예시도이고, 도 5는 일실시예에 따른 유효 측정치 선별 방법의 순서도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 본 발명의 일실시예에 따른 이동체 위치 추적 장치는 상기 이동체에서 발신되는 신호를 감지하여 상기 이동체와의 거리정보를 전송하는 복수의 수신 센서 노드(101~108)와, 상기 복수의 수신 센서 노드를 개별 그룹으로 분류하고, 상기 개별 그룹에 대응되는 상기 수신 센서 노드의 위치정보에 기초하여 상기 이동체의 위치정보를 산출하고, 상기 이동체의 위치정보들 가운데 유효 위치정보를 산출하는 유효위치 산출부(1121); 및 상기 유효 위치정보의 오차를 추정하고, 상기 유효 위치정보와 상기 추정된 오차에 기초하여 칼만 예측 융합치를 산출하고, 상기 산출된 칼만 예측 융합치에 기초하여 상기 이동체의 최종 위치정보를 산출하는 위치 추정부(1122)를 포함한다.
도 2를 참고하면, 본 발명의 일실시예에 따른 이동체의 위치 추적 방법은 a) 센서들로부터 수신된 이동체의 거리신호에 기초하여 상기 거리신호를 감지한 센서들을 그룹화하고, 상기 그룹화된 센서들의 기설정된 위치정보에 기초하여 이동체의 위치정보를 산출하는 단계(S201); b) 상기 이동체의 위치정보의 분포에 기초하여 상기 이동체의 유효 위치정보를 산출하고, 자가 조율방법을 이용하여 상기 유효 위치정보의 오차를 추정하는 단계(S202~S203); 및 c) 상기 유효 위치정보 및 상기 유효 위치정보의 오차에 칼만 확률 모델을 적용하여 칼만 융합 예측치를 산출하고, 상기 칼만 융합 예측치에 서로 다른 동적모델을 적용하여 생성된 추정값들을 조합하여 상기 이동체의 최종 위치정보를 산출하는 단계(S204~S208)를 포함한다.
도 1 내지 도 4를 참조하여 상세히 설명하면, 본 발명의 실시 예에 따른 이동체 추적 장치는,초음파 센서 네트워크를 활용하여 실내 고정된 위치에 설치된 초음파 수신 센서 노드들(101~108), 센서로부터 측정된 거리값을 무선으로 전달해주는 전송장치(131), 유효위치 추정부(1121)와 우치 추정부(1122)를 포함하는 위치 추적 산출부(111), 위치 추적 성능 평가를 위한 이동로봇의 트랙(121)을 포함한다. 위치 추적 산출부(111)은 측정된 거리값으로부터 위치 정보를 계산하며, 이동체(122)의 위치 추적 결과를 정량적으로 표시할 수 있는 디스플레이(113)를 더 포함하는 것도 가능하다. 한다.
도 2에 도시한 바와 같이, 위치 추적 산출부(111)는 전송 장치(131)를 통하여 초음파 센서 노드(101~108)로부터 거리 측정값을 무선으로 전달받아 이를 기초로 상기 거리측정값을 전송한 수신기를 그룹화하고 삼변측량을 통해 상기 이동체의 위치 정보를 산출하고(S201), 계산된 위치 결과값 중 유효한 값을 산출하며(S202), 상기 단계(S202)에서 얻은 위치 측정치의 오차를 추정하고(S203), 유효 측정치들의 칼만 예측값을 계산하고 융합하며(S204), 상호 작용 다중모델을 사용하여 최종적인 위치정보를 구하는 단계(S208)로 구성된다.
단계(S201)에서는, 초음파 센서 노드(101~108)로부터 거리 측정값을 무선으로 전달받아 수신기를 그룹화 하고 삼변측량을 통해 위치 정보를 [수학식1]에 따라 얻을 수 있다.
[수학식1]
Figure 112011074448687-pat00001

여기서,
Figure 112011074448687-pat00002
는 상기 초음파 센서 노드를 동일하게 중복되지 않도록 3개씩 그룹화하여 삼변측량 계산을 통해 얻은 위치 정보이다. 도 4는 초음파 센서의 그룹 예시를 보여준다. i 는 상기 그룹의 인덱스를 나타내고 n은 그룹의 개수를 나타내며, 네트워크 내에 N개의 센서가 있다면, 각각 3개의 초음파 센서로 이루어진 그룹의 개수 n은 [수학식 2]와 같다.
[수학식2]
Figure 112011074448687-pat00003

만약, 네트워크내의 센서의 개수 N이 상대적으로 큰 값이면, 그룹의 개수는 [수학식 2]에 의해서 너무 많아 지게 된다. 이렇게 많은 측정값을 사용하는 것은 계산 시간 측면에서 효율적이지 않을 뿐 아니라 위치 추적 성능저하도 가져온다. 그러므로 도 2의 단계(S202)의 유효 측정치를 산출해야 한다.
도 5를 참조하면, 상기 단계(S202)의 유효 측정치는 그룹화된 상기 산출된 이동체의 위치정보를 좌표순서에 따라 정렬하고 노이즈를 제거하는 과정을 거쳐서 산출된다. 상기 유효 측정치 산출은 도 5의 단계(S501)로부터 [수학식 1]의 위치 값들을 좌표 순서에 따라 정렬하는 것에서 시작한다. 상기 정렬된 좌표 값이 홀수 인지 짝수인지 판별하여(S502) 각각 3개의 유효 위치 측정값을 산출한다.
상기 산출된 유효 측정치를 이용하여 칼만 융합 예측치를 계산하기 전에 유효 측정치의 오차값(잡음)을 추정하기 위하여 자가 조율 방법(205)을 사용한다. 오차의 자가 조율 방법은 이동체의 동적 모델을 나타내는 공정 방정식[수학식 4]과 관측 방정식의 이론적인 상호 연관 관계와 실제 시스템 및 관측 장치로부터의 데이터의 상호 연관관계의 비에 의해서 계산되는 값이다. 여기서, 상기 칼만 융합 예측치에 관하여는 “International Journal of Control, Automation, and Systems (2009) 7(4): 651-658, DOI 10.1007/s12555-009-0416-0”에 상세하게 기술되어 있고, 상기 자가 조율 방법에 관하여는 “IEEE TRANSACTIONS ON AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS VOL. 43, NO. 2 APRIL 2007”에 상세하게 기술되어 있다.
지금까지 언급된 과정을 통하여 [수식 3]의 관측 값을 얻는다.
[수학식 3]
Figure 112011074448687-pat00004

위 식에서 H(k)는 추정기의 관측 행렬이며 X (k)는 상기 [수학식 1]의 위치 값과 각각의 축에 대한 속도 성분을 포함하는 상태벡터이고,
Figure 112011074448687-pat00005
는 상기 (205) 단계에서 추정된 잡음 벡터이다.
상기 [수학식 3]의 i 개의 관측벡터를 사용하여 각각의 동적 모델에 대한 칼만 예측치를 구한다. 그 과정은 다음 [수학식 4]로 표현된다.
[수학식 4]
Figure 112011074448687-pat00006

[수학식 4]에서
Figure 112011074448687-pat00007
이고
Figure 112011074448687-pat00008
는
Figure 112011074448687-pat00009
번째 추정기(305~307)의 동적 모델에 대한 상태 천이 행렬이고,
Figure 112011074448687-pat00010
는
Figure 112011074448687-pat00011
번째 추정기의 동적 모델에 대한 공정 오차 공분산 행렬이다. [수학식 3]과 [수학식 4]로부터 각 추정기(305~307)는 먼저 i 번째 측정치에 대한 상태 예측값
Figure 112011074448687-pat00012
과 상태 예측 오차 공분산값
Figure 112011074448687-pat00013
을 [수학식 5]와 [수학식 6]에 의해 계산한다.
[수학식 5]
Figure 112011074448687-pat00014

[수학식 6]
Figure 112011074448687-pat00015

위의 상태 예측치 [수학식 5]와 상태 예측치 공분산 [수학식 6]은 공분산의 비로 이루어진 가중치
Figure 112011074448687-pat00016
와의 선형 조합을 통해 융합 예측치를 형성(204)하고 다음과 같이 표현된다.
[수학식7]
Figure 112011074448687-pat00017

[수학식8]
Figure 112011074448687-pat00018

[수학식 7]과 [수학식 8]에서 계산된 융합 예측치 및 공분산은 상호작용 다중 모델의 입력으로 사용되고, 처리 과정은 [도 3] 와 같다. [도 3]의 예측 융합 기반 상호작용 다중모델 추정기(301)는 전단의 예측 융합치를 이용하는 상호작용기(302),상호 작용기의 출력인 우도비
Figure 112011074448687-pat00019
를 사용하여 모델 확률을 갱신하는 모델 확률갱신기(303), 다수의 칼만필터(305~307)로 이루어진 추정기단(304)과 모델확률과 각각의 모델에 대한 추정치를 결합하는 결합기(308)로 이루어진다.
상기 [도 3]의 예측 융합 기반 상호작용 다중모델 추정기(301)을 보다 구체적으로설명하면, 첫 단계인 상호 작용기(302)는 현재 시점, k 에서 추정기(305~307)의 모델 확률을 이전 시점(k-1)의 관측값을 통해 계산된 융합 상태 예측값 [수학식 7]과 융합 상태 예측치의 공분산[수학식 8]과 상호작용하여 현재 시점, 즉 k 시점에서 사용할 우도비[수학식 9]를 출력한다. 상호작용기(302)에서 우도비(Likelyhoodratio)의 계산은 융합 예측치를 이용하여 다음과 같이 정해진다.
[수학식 9]
Figure 112011074448687-pat00020

[수학식 9]에서
Figure 112011074448687-pat00021
는 n개 측정치의 측정 잔차의 평균이고,
Figure 112011074448687-pat00022
는 측정 잔차에 대한 공분산의 평균이다. 이때 측정 잔차
Figure 112011074448687-pat00023
와 측정 잔차의 공분산은 각각 [수학식 10], [수학식 11]과 같다.
[수학식 10]
Figure 112011074448687-pat00024

[수학식 11]
Figure 112011074448687-pat00025

[수학식 11]에서
Figure 112011074448687-pat00026
는 i번째 측정기의 오차 공분산이다.
다음으로 모델 확률 갱신기는 상기 [수학식 9]에서 계산된 우도비를 이용하여 각각추정기(305~307)의 모델 확률을 갱신한다. 추정기의 모델 확률은 각각의 추정기(305~307)의 출력에 가중치를 부여하는 역할을 수행하며, 각 모델의 적합성을 나타내는 요소이다.
Figure 112011074448687-pat00027
번째 추정기(307)의 모델 확률
Figure 112011074448687-pat00028
은 [수학식 12]와 같다.
[수학식12]
Figure 112011074448687-pat00029

[수학식 12]에서 c는 기준 틀맞춤 상수(normalization constant)이다. 이때
Figure 112011074448687-pat00030
이다.
이때 혼합 확률은 k 시점에서
Figure 112011074448687-pat00031
번째 동적 모델에서
Figure 112011074448687-pat00032
번째 동적 모델로 천이할 확률
Figure 112011074448687-pat00033
을 의미하며, [수학식 13]과 같다.
[수학식13]
Figure 112011074448687-pat00034

[수학식 13]에서
Figure 112011074448687-pat00035
는 표준 상수(Nomalization constant)이고,
Figure 112011074448687-pat00036
는 k 시점에서
Figure 112011074448687-pat00037
번째 추정기의
Figure 112011074448687-pat00038
모델에 대한 확률이다.
Figure 112011074448687-pat00039
는 모델 천이 확률로, 동적 모델 간의 천이 행렬의
Figure 112011074448687-pat00040
번째 요소이고, M ×M 행렬로 정의된다.
이어서 각각의 추정기는 각 동적 모델에 대응하는 혼합 추정값
Figure 112011074448687-pat00041
및 혼합오차 공분산
Figure 112011074448687-pat00042
을 k 시점에서의 관측값
Figure 112011074448687-pat00043
을 통하여 갱신하여 출력하고, 그 값들은 각각 [수학식 14], [수학식 15]와 같이 계산된다.
[수학식14]
Figure 112011074448687-pat00044

[수학식15]
Figure 112011074448687-pat00045

[수학식 14], [수학식 15]에서
Figure 112011074448687-pat00046
는 칼만 필터의 이득 행렬로 [수학식 16]과 같이 계산된다.
[수학식16]
Figure 112011074448687-pat00047

마지막으로 결합기(308)는 추정기(304)에서 계산된 상태 추정값들 [수학식 14] 및 상태 오차 공분산 [수학식 15]을 추정기의 모델확률 [수학식 12]에 따라 조합한 조합 상태 추정값 및 조합 상태 오차 공분산을 출력한다. 각각은 [수학식 17], [수학식 18]과 같이 계산된다. 이때, 결합기(308)의 출력값인 조합 상태 추정값 및 조합상태 오차 공분산이 위치 정보 산출부에서 산출하고자 하는 위치 추정 정보이다.
[수학식17]
Figure 112011074448687-pat00048

[수학식18]
Figure 112011074448687-pat00049

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : 장치

Claims (10)

  1. 이동체의 위치를 추적하는 장치에 있어서,
    상기 이동체에서 발신되는 신호를 감지하여 상기 이동체와의 거리정보를 전송하는 복수의 센서 노드를 포함하는 위치 감지부;
    상기 복수의 센서 노드를 개별 그룹으로 분류하고, 상기 개별 그룹에 대응되는 상기 센서 노드의 위치정보에 기초하여 상기 이동체의 위치정보를 산출하고, 상기 이동체의 위치정보들 가운데 유효 위치정보를 산출하는 유효위치 산출부; 및
    상기 유효 위치정보의 오차를 추정하고, 상기 유효 위치정보와 상기 추정된 오차에 기초하여 칼만 예측 융합치를 산출하고, 상기 산출된 칼만 예측 융합치에 기초하여 상기 이동체의 최종 위치정보를 산출하는 위치 추정부;
    를 포함하는 이동체의 위치 추적 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 유효위치 산출부는,
    상기 복수의 센서 노드를 3개씩 그룹화하여 상기 개별 그룹으로 분류하고, 상기 개별 그룹에 분류된 상기 센서 노드의 위치정보를 이용하여 상기 이동체의 위치정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 이동체의 위치 추적 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 유효위치 산출부는,
    상기 이동체의 위치정보를 좌표의 순서에 따라 정렬하고, 상기 정렬된 이동체의 위치정보가 홀수 개인 경우에는 정렬된 순서의 중심값과 상기 중심값에 인접한 상위 값 및 하위값을 상기 유효 위치정보로 선택하는 것을 특징으로 하는 이동체의 위치 추적 장치.
  4. 제2항에 있어서, 상기 유효위치 산출부는,
    상기 이동체의 위치정보를 좌표 순서에 따라 정렬하고, 상기 정렬된 이동체의 위치정보가 짝수 개인 경우에는 정렬된 순서의 중심에 인접한 두 값과 상기 두 값의 평균에 최소로 인접한 값을 상기 유효 위치정보로 선택하는 것을 특징으로 하는 이동체의 위치 추적 장치.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 위치 추정부는,
    상기 유효 위치정보와 상기 유효 위치정보의 오차를 융합하여 에러 공분산을 출력하는 것을 특징으로 하는 이동체의 위치 추적 장치.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 위치 추정부는,
    이전 시점의 관측값에 기반한 융합 상태 예측값과 상기 융합 상태 예측치의 공분산에 현 시점의 추정 모델 확률을 적용하여 현 시점의 우도비를 출력하는 상호 작용기;
    상기 우도비를 이용하여 상기 추정 모델 확률을 갱신하는 모델 확률 갱신기;
    현 시점에서의 관측값에 기초하여 상기 이동체의 기설정된 동적 모델에 대응하는 상태 추정값 및 상태 오차 공분산을 갱신하는 추정부; 및
    상기 상태 추정값 및 상기 상태 오차 공분산에 상기 추정 확률 모델을 적용하여 조합 상태 추정값 및 조합 상태 오차 공분산을 출력하는 결합기를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동체의 위치 추적 장치.
  7. a) 센서들로부터 수신된 이동체의 거리신호에 기초하여 상기 거리신호를 감지한 센서들을 그룹화하고, 상기 그룹화된 센서들의 기설정된 위치정보에 기초하여 이동체의 위치정보를 산출하는 단계;
    b) 상기 이동체의 위치정보의 분포에 기초하여 상기 이동체의 유효 위치정보를 산출하고, 자가 조율방법을 이용하여 상기 유효 위치정보의 오차를 추정하는 단계; 및
    c) 상기 유효 위치정보 및 상기 유효 위치정보의 오차에 칼만 확률 모델을 적용하여 칼만 융합 예측치를 산출하고, 상기 칼만 융합 예측치에 서로 다른 동적모델을 적용하여 생성된 추정값들을 조합하여 상기 이동체의 최종 위치정보를 산출하는 단계
    를 포함하는 이동체의 위치 추적 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 b) 단계에서는,
    상기 이동체의 위치정보를 좌표 순서에 따라 정렬하고, 상기 정렬된 이동체의 위치정보가 홀수 개인 경우에는 정렬된 순서의 중심값과 상기 중심값에 인접한 상위 값 및 하위값을 상기 유효 위치정보로 선택하는 것을 특징으로 하는 이동체의 위치 추적 방법.
  9. 제7항에 있어서, 상기 b) 단계에서는,
    상기 이동체의 위치정보를 좌표 순서에 따라 정렬하고, 상기 정렬된 이동체의 위치정보가 짝수 개인 경우에는 정렬된 순서의 중심에 인접한 두 값과 상기 두 값의 평균에 최소로 인접한 값을 상기 유효 위치정보로 선택하는 것을 특징으로 하는 이동체의 위치 추적 방법.
  10. 제7항에 있어서, 상기 c) 단계는,
    c1) 이전 시점의 관측값에 기반한 융합 상태 예측값과 상기 융합 상태 예측치의 공분산에 현 시점의 추정 모델 확률을 적용하여 현 시점의 우도비를 출력하는 단계;
    c2) 상기 우도비를 이용하여 상기 추정 모델 확률을 갱신하는 단계;
    c3) 현 시점에서의 관측값에 기초하여 상기 이동체의 기설정된 동적 모델에 대응하는 상태 추정값 및 상태 오차 공분산을 갱신하는 단계; 및
    c4) 상기 상태 추정값 및 상기 상태 오차 공분산에 상기 추정 확률 모델을 적용하여 조합 상태 추정값 및 조합 상태 오차 공분산을 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동체의 위치 추적 방법.
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