KR101325738B1 - Portable device for sensing obstacle - Google Patents

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송민석
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Abstract

장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치가 개시되며, 상기 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치는 사용자의 전방에 위치하는 장애물을 감지하는 하나 이상의 센서를 포함하는 센서부; 상기 센서부를 통해 감지된 장애물에 대한 정보를 소리 또는 진동으로 상기 사용자에게 알리는 경고 출력부; 및 상기 센서부 및 상기 경고 출력부를 제어하는 주 제어부를 포함하되, 상기 주 제어부는 3축 가속도 센서를 통해 수집한 데이터에 기초하여, 상기 사용자의 행동패턴을 분류하고, 분류된 행동 패턴에 따라 상기 센서부의 감지 주기를 조절한다.A portable sensing device for detecting an obstacle is disclosed, and the portable sensing device for detecting an obstacle includes: a sensor unit including one or more sensors for detecting an obstacle located in front of a user; A warning output unit for informing the user of information about the obstacle detected by the sensor unit by sound or vibration; And a main controller for controlling the sensor unit and the warning output unit, wherein the main controller classifies the user's behavior pattern based on data collected through a 3-axis acceleration sensor, and classifies the user's behavior pattern according to the classified behavior pattern. Adjust the sensing period of sensor part.

Description

장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치{PORTABLE DEVICE FOR SENSING OBSTACLE}Portable sensing device for obstacle detection {PORTABLE DEVICE FOR SENSING OBSTACLE}

본 발명은 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a portable sensing device for obstacle detection.

국민 소득수준이 향상됨에 따라 사회적 약자로 소외 받던 장애인에 대한 복지가 중요한 문제로 대두되고 있다. 이에 따라 장애인을 보조하기 위한 장치가 개발되고 있다.As the national income level improves, welfare for the handicapped, who are marginalized as a socially underprivileged, is becoming an important issue. Accordingly, devices for assisting the disabled have been developed.

시각 장애인은 전체 장애인 중 10%의 비율을 차지하고 있으며, 단독 보행 시 많은 어려움이 있다. 이러한 시각 장애인의 단독 보행을 보조하는 시스템으로 크게 ETA(electronic travel aids) 및 RTA(robotic travel aids)가 있다. 이 중 RTA는 로봇이 이동할 수 있는 공간으로만 시각 장애인의 보행을 보조할 수 있고 고가라는 단점이 있다.The visually impaired occupy 10% of the total handicapped and there are many difficulties when walking alone. There are largely electronic travel aids (ETA) and robotic travel aids (RTA) as a system for assisting the blind walking alone. Among these, the RTA can assist the visually impaired gait only in the space where the robot can move and has a disadvantage of being expensive.

ETA는 전기나 전자 제어장치를 이용한 기술로, 주로 착용형 단말기의 형태로 구현된다. 초음파 센서나 레이저 센서, RFID(radio frequency identification) 등을 이용하여 전방 장애물에 대한 정보를 시각 장애인에게 소리나 진동을 통해 전달하여 보행의 편리성을 도모한다.ETA is a technology using an electric or electronic control device, mainly implemented in the form of a wearable terminal. Ultrasonic sensors, laser sensors, and RFID (radio frequency identification) are used to convey information about front obstacles to the visually impaired through sound or vibration to promote convenience in walking.

대한민국 등록특허 제10-1071365호(발명의 명칭: 시각 장애인을 위한 거리 및 위치 측정 시스템 및 제어방법)에 전방, 좌측, 우측을 측정하는 3개의 초음파 센서가 사람 및 물체를 감지하고 거리를 측정하는 기술이 있었고, 대한민국 공개특허 제10-2004-0063345호(발명의 명칭: 초음파 센서를 이용한 시각장애인 안내방법 및 이를 구현하는 이동통신 단말기)에 초음파 센서를 사용하는 구성의 시각장애인용 안내장치가 있었다.Republic of Korea Patent No. 10-1071365 (name of the invention: the distance and position measurement system and control method for the visually impaired) three ultrasonic sensors for measuring the front, left, right to detect a person and objects and measure the distance There was a technology, and the Republic of Korea Patent Publication No. 10-2004-0063345 (name of the invention: a method for guiding the visually impaired using an ultrasonic sensor and a mobile communication terminal for implementing the same), there was a guide device for the visually impaired using an ultrasonic sensor. .

하지만 주위 장애물을 감지하는데 있어서 감지 범위가 제한적이었다. 또한 사용자가 장치에 정의된 규칙에 따라 전달되는 정보를 해석하고 이를 이용해야 하므로 장치를 사용하는데 추가적인 훈련이 필요했다. 또한 휴대하면서 사용해야 하는 장치의 특성상 전력 소모의 여부가 중요한 특징이 되는데 종래의 장치들은 모든 센서를 계속 사용하여 장애물을 감지하므로 효과적인 전력 사용이 어려웠다.However, the detection range was limited in detecting surrounding obstacles. In addition, additional training was required to use the device because the user had to interpret and use the information delivered according to the rules defined in the device. In addition, whether the power consumption is an important feature of the nature of the device to be used while carrying a conventional device is difficult to effectively use the power because it uses all the sensors to detect obstacles.

본 발명은 전술한 바와 같은 문제점들을 해결하기 위해 창출된 것으로서, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 사용자의 사용습관에 따른 데이터에 따라 장애물을 감지하고, 사용자의 행동패턴에 따라 초음파 센서의 감지 주기를 제어하는, 감지 주기 조절 가능한 장애물 감지 장치 및 감지 주기 조절 방법을 제공하는 것이다.The present invention has been created to solve the problems described above, the problem to be solved by the present invention is to detect the obstacle in accordance with the data according to the user's usage habits, and the detection period of the ultrasonic sensor according to the user's behavior pattern The present invention provides an obstacle sensing device and a sensing period adjusting method for controlling the sensing period.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 제 1측면에 따른 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치는, 사용자의 전방에 위치하는 장애물을 감지하는 하나 이상의 센서를 포함하는 센서부, 상기 센서부를 통해 감지된 장애물에 대한 정보를 소리 또는 진동으로 상기 사용자에게 알리는 경고 출력부, 및 상기 센서부 및 상기 경고 출력부를 제어하는 주 제어부를 포함하되, 상기 주 제어부는 3축 가속도 센서를 통해 수집한 데이터에 기초하여, 상기 사용자의 행동패턴을 분류하고, 분류된 행동패턴에 따라 상기 센서부의 감지 주기를 조절할 수 있다.As a technical means for achieving the above technical problem, the portable sensing device for detecting an obstacle according to the first aspect of the present application, a sensor unit including one or more sensors for detecting an obstacle located in front of the user, the sensor unit And a main control unit for controlling the sensor unit and the warning output unit, and a warning output unit for notifying the user of the information about the obstacle detected through sound or vibration, wherein the main control unit collects data through a 3-axis acceleration sensor. Based on the classification of the user's behavior pattern, it is possible to adjust the sensing period of the sensor unit according to the classified behavior pattern.

또한 본원의 제 2측면에 따른 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치에 포함된 센서의 감지 주기 조절 방법은, (a) 학습을 통해 3축 가속도 센서의 수직 및 수평 성분 데이터를 수집하는 단계, (b) 상기 수집된 데이터를 기초로 사용자의 행동패턴을 분류하는 단계, 및 (c) 상기 분류된 사용자의 행동패턴을 기초로 센서부의 감지 주기를 조절하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the method of adjusting the sensing period of the sensor included in the portable sensing device for detecting the obstacle according to the second aspect of the present invention, (a) collecting the vertical and horizontal component data of the three-axis acceleration sensor, (b) Classifying a user's behavior pattern based on the collected data, and (c) adjusting a sensing period of the sensor unit based on the classified user's behavior pattern.

본 발명에 의하면, 센서부를 통해 사용자의 전방 장애물 정보를 정확하게 인식할 수 있다.According to the present invention, the front obstacle information of the user can be accurately recognized through the sensor unit.

또한 경고 출력부를 통해 사용자에게 소리 또는 진동으로 알림으로써, 사용자의 보행을 보조할 수 있다.In addition, by alerting the user with sound or vibration through the warning output unit, the user may be assisted with walking.

또한 센서부와 분리된 주 제어부를 통해 감지 주기를 조절함으로써, 처리속도의 향상을 가져올 수 있다.In addition, by adjusting the detection period through the main control unit separate from the sensor unit, it is possible to improve the processing speed.

본 발명에 의하면, 학습을 통해 사용자의 사용습관에 따른 3축 가속도 센서의 데이터를 수집함으로써, 사용자의 사용습관에 맞게 사용할 수 있다.According to the present invention, by collecting the data of the three-axis acceleration sensor according to the user's usage habit through learning, it can be used according to the user's usage habits.

또한 사용자의 행동패턴으로 센서부의 감지 주기를 조절함으로써, 불필요한 전력 소모를 줄일 수 있다.In addition, by adjusting the sensing period of the sensor unit according to the user's behavior pattern, unnecessary power consumption can be reduced.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치의 개략적인 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치를 착용한 모습을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치의 감지거리와 각도를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치에 포함된 센서의 감지 주기 조절 방법의 순서도이다.
1 is a schematic conceptual diagram of a portable sensing device for sensing an obstacle according to an embodiment of the present invention.
2 is a view showing a state in which a portable sensing device for detecting an obstacle according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a sensing distance and an angle of a portable sensing device for detecting an obstacle according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a sensing period adjusting method of a sensor included in a portable sensing device for detecting an obstacle according to an exemplary embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. It should be understood, however, that the present invention may be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In the drawings, the same reference numbers are used throughout the specification to refer to the same or like parts.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.Throughout this specification, when a part is referred to as being "connected" to another part, it is not limited to a case where it is "directly connected" but also includes the case where it is "electrically connected" do.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치의 개략적인 개념도이다.1 is a schematic conceptual diagram of a portable sensing device for sensing an obstacle according to an embodiment of the present invention.

이러한 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치 (100)는 3축 가속도 센서(10), 주 제어부(20), 센서부(30), 및 경고 출력부(40)를 포함한다.The portable sensing device 100 for detecting an obstacle according to an exemplary embodiment of the present invention includes a three-axis acceleration sensor 10, a main controller 20, a sensor unit 30, and a warning output unit 40. .

3축 가속도 센서(10)는 3축 가속도 센서에 작용하는 중력 데이터를 x, y, 및 z축 방향에 대해 측정한다.The 3-axis acceleration sensor 10 measures the gravity data acting on the 3-axis acceleration sensor with respect to the x, y, and z axis directions.

주 제어부(20)는 센서부(30) 및 경고 출력부(40)를 제어한다. 또한 3축 가속도 센서(10)를 통해 수집한 데이터에 기초하여, 사용자의 행동패턴을 분류하고, 분류된 행동패턴에 따라 센서부(30)의 감지 주기를 조절한다. 주 제어부(20)는 Zigbee 프로토콜을 사용할 수 있고 USB를 이용해 센서부(30)와 연결할 수 있는 휴대 단말기를 사용할 수 있다.The main control unit 20 controls the sensor unit 30 and the warning output unit 40. In addition, based on the data collected through the three-axis acceleration sensor 10, classify the user's behavior pattern, and adjusts the detection cycle of the sensor unit 30 according to the classified behavior pattern. The main controller 20 may use the Zigbee protocol and use a portable terminal that can be connected to the sensor unit 30 using USB.

센서부(30)는 사용자의 전방에 위치하는 장애물을 감지하는 하나 이상의 센서를 포함한다. 예시적으로, 센서부(30)는 초음파 센서를 포함하거나, 전방의 장애물을 촬영하는 캠을 포함할 수 있다. 또한 예시적으로, 센서부(30)는 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치(100)에 3행 2열로 배치될 수 있다. 예시적으로, 센서부(30)의 초음파 센서는 탐지각이 18도에서 20도이며, 감지 거리가 최소 20cm에서 최대 600m이므로, 사용자는 초음파 센서의 탐지각 및 감지 거리를 기초로 감지 범위, 감지 높이, 및 감지 거리가 조절되도록 3행 2열로 배치할 수 있다.The sensor unit 30 includes one or more sensors for detecting an obstacle located in front of the user. For example, the sensor unit 30 may include an ultrasonic sensor or a cam for photographing an obstacle in front of the sensor unit 30. Also, for example, the sensor unit 30 may be arranged in three rows and two columns in the portable sensing device 100 for obstacle detection. For example, the ultrasonic sensor of the sensor unit 30 has a detection angle of 18 degrees to 20 degrees, and a detection distance of at least 20 cm to a maximum of 600 m, so that the user may detect the detection range and the detection based on the detection angle and the detection distance of the ultrasonic sensor. It can be arranged in three rows and two columns to adjust the height and the sensing distance.

기본적인 초음파 센서의 탐지각은 18도에서 20도이며, 감지할 수 있는 거리는 최소 20cm에서 최대 600m이고 장애물을 감지하는데 0.06초의 시간이 필요하다. 예시적으로 6개의 초음파 센서를 순차 순환 대기방식(Round-Robin Scheduling)을 사용하여 장애물을 감지하더라도 0.36초안에 전방 장애물을 감지할 수 있다.The detection angle of a basic ultrasonic sensor is 18 degrees to 20 degrees, the sensing distance is minimum 20cm to maximum 600m, and it takes 0.06 seconds to detect an obstacle. For example, even though six ultrasonic sensors detect obstacles using round-robin scheduling, the forward obstacles may be detected within 0.36 seconds.

경고 출력부(40)는 센서부(30)를 통해 감지된 장애물에 대한 정보를 소리 또는 진동으로 사용자에게 알린다. 경고 출력부(40)는 사용자에게 전방 장애물 정보를 스피커 또는 이어폰을 통해 소리로 알릴 수 있다. 소리의 패턴이나 음의 변화를 통해 전방 장애물의 위험도를 알릴 수 있다. 또한 주변소음이나 환경적인 제약 때문에 소리만으로 장애물 정보 전달이 어려울 경우 이를 보조하기 위해 사용자에게 진동으로 정보를 알려줄 수 있다.The warning output unit 40 informs the user of information about the obstacle detected by the sensor unit 30 by sound or vibration. The warning output unit 40 may notify the user of the front obstacle information through a speaker or earphone through a sound. The pattern of sound or the change of sound can indicate the danger of the obstacle ahead. In addition, if it is difficult to transmit obstacle information by sound only due to ambient noise or environmental constraints, the user may be notified of the information by vibration.

주 제어부(20)에 대한 구성은 추후 도면을 통해 설명하기로 한다.The configuration of the main control unit 20 will be described later with reference to the drawings.

도 1을 참조하면, 주 제어부(20)는 데이터 수집부(21), 데이터 분류부(22), 센서 제어부(23), 및 출력 제어부(24)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the main controller 20 includes a data collector 21, a data classifier 22, a sensor controller 23, and an output controller 24.

데이터 수집부(21)는 사용자의 행동패턴에 따른 데이터를 3축 가속도 센서(10)를 통해 수집한다. 예시적으로, 학습을 통해 사용자의 고유 정보에 따른 3축 가속도 센서(10)에 작용하는 중력 데이터를 수집하고, 수집한 중력 데이터를 이용하여 3축 가속도 센서(10)의 수직 및 수평 성분을 계산한다.The data collector 21 collects data according to a user's behavior pattern through the 3-axis acceleration sensor 10. For example, by collecting the gravity data acting on the three-axis acceleration sensor 10 according to the unique information of the user through learning, and calculates the vertical and horizontal components of the three-axis acceleration sensor 10 by using the collected gravity data do.

여기서 학습을 통해 사용자의 고유 정보에 따른 데이터를 수집하는 이유는 사용자의 사용습관에 따라 3축 가속도 센서(10)의 위치 또는 기울어짐이 달라지기 때문이다. 사용자의 고유 정보는 예시적으로 사용자의 사용습관, 자세, 신체적 특징 등 일 수 있다. 따라서 사용자의 고유 정보에 따라 3축 가속도 센서(10)의 위치 또는 기울어짐이 달라지게 되면, 동일한 장치를 사용하더라도 전방에 감지되는 장애물 정보가 사용자마다 달라질 수 있다. 그러므로 각 사용자에 대하여 특화된 데이터 수집이 필요하다. 이러한 사용자의 사용습관에 따른 데이터는 단일 데이터만으로는 정확한 행동패턴 인식이 어렵기 때문에 예를 들면, 50개의 3축 가속도 센서(10) 데이터를 수집한다.The reason for collecting data according to the unique information of the user through learning is because the position or inclination of the 3-axis acceleration sensor 10 varies according to the user's usage habit. For example, the unique information of the user may be a user's usage habit, posture, physical characteristics, and the like. Therefore, if the position or inclination of the 3-axis acceleration sensor 10 is changed according to the unique information of the user, even if the same device is used, the obstacle information detected in front may be different for each user. Therefore, specialized data collection is needed for each user. Since the data according to the user's usage habit is difficult to recognize the exact behavioral pattern with only a single data, for example, 50 triaxial acceleration sensor 10 data is collected.

수집된 3축 가속도 센서(10)의 데이터는 하기의 수학식이 적용된 필터를 통해 1차적으로 가공된다.The collected data of the three-axis acceleration sensor 10 is primarily processed through a filter to which the following equation is applied.

Figure 112012000654462-pat00001
Figure 112012000654462-pat00001

1차적으로 가공된 값을 바탕으로 3축 가속도 센서(10)의 중력방향의 가속도 벡터를 하기의 수학식을 통해 산출할 수 있다.The acceleration vector in the gravity direction of the 3-axis acceleration sensor 10 may be calculated through the following equation based on the primarily processed value.

Figure 112012000654462-pat00002
Figure 112012000654462-pat00002

Figure 112012000654462-pat00003
을 벡터로 사영을 통해 3축 가속도 센서(10)의 수직 성분을 구할 수 있다. 3축 가속도 센서(10)의 수직 성분은 x, y, 및 z축 방향에 작용하는 중력 가속도의 평균값
Figure 112012000654462-pat00004
을 하기의 수학식에 대입하여 산출할 수 있다.
Figure 112012000654462-pat00003
The vertical component of the 3-axis acceleration sensor 10 can be obtained by projecting the vector as a vector. The vertical component of the three-axis acceleration sensor 10 is an average value of gravitational acceleration acting in the x, y, and z axis directions.
Figure 112012000654462-pat00004
It can be calculated by substituting the following equation.

Figure 112012000654462-pat00005
Figure 112012000654462-pat00005

또한 1차적으로 가공된 값을 바탕으로 3축 가속도 센서(10)의 움직이는 정도의 벡터를 하기의 수학식을 통해 산출할 수 있다.In addition, the vector of the degree of movement of the three-axis acceleration sensor 10 based on the first processed value can be calculated through the following equation.

Figure 112012000654462-pat00006
Figure 112012000654462-pat00006

Figure 112012000654462-pat00007
벡터에서 3축 가속도 센서(10)의 수직 성분 벡터를 뺀 벡터가 3축 가속도 센서(10)의 수평 성분이 된다. 3축 가속도 센서(10)의 수평 성분은 x, y, 및 z축 방향에 대해 3축 가속도 센서가 움직인 거리
Figure 112012000654462-pat00008
를 하기의 수학식을 통해 산출할 수 있다.
Figure 112012000654462-pat00007
The vector obtained by subtracting the vertical component vector of the 3-axis acceleration sensor 10 from the vector becomes the horizontal component of the 3-axis acceleration sensor 10. The horizontal component of the 3-axis acceleration sensor 10 is the distance traveled by the 3-axis acceleration sensor with respect to the x, y, and z axis directions.
Figure 112012000654462-pat00008
It can be calculated through the following equation.

Figure 112012000654462-pat00009
Figure 112012000654462-pat00009

데이터 분류부(22)는 전술된 수학식들을 바탕으로 산출된 3축 가속도 센서(10)의 수직 및 수평 성분 데이터를 바탕으로 사용자의 행동패턴을 분류한다. 사용자의 행동패턴을 동작 중지 상태, 제 1속도로 이동하는 상태, 및 제 2속도로 이동하는 상태 중 하나로 분류한다. 이때, 제 2속도는 제 1속도보다 빠른 것이다. 예를 들면 사용자의 상태를 동작 중지 상태, 천천히 걷는 상태, 빠르게 걷는 상태 등으로 속도에 따른 상태 차이를 나눌 수 있다.The data classifier 22 classifies the user's behavior pattern based on the vertical and horizontal component data of the 3-axis acceleration sensor 10 calculated based on the above-described equations. The behavior pattern of the user is classified into one of an operation stop state, a state moving at a first speed, and a state moving at a second speed. At this time, the second speed is faster than the first speed. For example, the user's state may be divided into a state difference according to speed such as an operation stop state, a slow walking state, and a fast walking state.

센서 제어부(23)는 데이터 분류부(22)에서 분류된 사용자의 행동패턴을 기초로 센서부(30)의 감지 주기를 제어한다. 센서 제어부(23)는 동작 중지 상태에 대하여 센서부(30)의 감지 주기를 제 1감지 주기로 설정하고, 제 1속도로 이동하는 상태에 대하여 센서부(30)의 감지 주기를 제 2감지 주기로 설정하고, 제 2속도로 이동하는 상태에 대하여 센서부(30)의 감지 주기를 제 3감지 주기로 설정한다. 여기서 제 1감지 주기는 제 2감지 주기보다 작고, 제 2감지 주기는 제 3감지 주기보다 작을 수 있다. 예시적으로, 제 1감지 주기를 센서부(30)의 동작을 중지시킨 상태, 제 2 감지 주기를 센서부(30)의 최대 감지 주기의 절반으로 감지하는 상태, 및 제 3감지 주기를 센서부(30)의 최대 감지 주기로 감지하는 상태로 설정할 수 있다.The sensor controller 23 controls the sensing period of the sensor unit 30 based on the behavior pattern of the user classified by the data classifier 22. The sensor controller 23 sets the sensing period of the sensor unit 30 as the first sensing period for the operation stop state, and sets the sensing period of the sensor unit 30 as the second sensing period for the state moving at the first speed. Then, the sensing period of the sensor unit 30 is set as the third sensing period for the state moving at the second speed. Here, the first sensing period may be smaller than the second sensing period, and the second sensing period may be smaller than the third sensing period. For example, the state in which the operation of the sensor unit 30 is stopped by the first sensing period, the state in which the second sensing period is sensed by half of the maximum sensing period of the sensor unit 30, and the third sensing period are detected by the sensor unit 30. It can be set to a state of sensing at the maximum detection period of (30).

예시적으로, 사용자의 행동패턴이 동작 중지 상태인 경우, 움직이지 않는 장애물에 대한 정보는 사실상 의미가 없게 된다. 움직이는 장애물인 경우에는 사용자가 직접 피할 필요가 없다. 따라서 동작 중지 상태인 경우에는 센서부(30)의 동작을 중지시킨 상태로 하여 전력소모를 줄일 수 있다.In exemplary embodiments, when a user's behavior pattern is in an inactive state, information about an obstacle that does not move becomes meaningless. In the case of a moving obstacle, the user does not need to avoid it. Therefore, when the operation is in the stopped state, the operation of the sensor unit 30 is stopped and power consumption can be reduced.

또한 제 1속도로 이동하는 상태인 경우에는 센서부(30)의 감지 주기가 다소 낮더라도 이동속도가 느리기 때문에 장애물 회피에 필요한 정보를 결정하고 이를 사용자에게 알리는 속도가 느려지더라도 장애물을 회피하는 데는 문제가 없다. 따라서 제 1속도로 이동하는 경우에는 센서부(30)의 감지 주기를 최대 감지 주기의 절반으로 낮추어 전력소모를 줄일 수 있다.In addition, in the state of moving at the first speed, even if the sensing period of the sensor unit 30 is somewhat low, since the moving speed is slow, the problem of avoiding obstacles is determined even if the speed for determining the information necessary for avoiding obstacles and slowing it to inform the user. There is no. Accordingly, when moving at the first speed, power consumption may be reduced by reducing the sensing period of the sensor unit 30 to half of the maximum sensing period.

제 2속도로 이동하는 상태인 경우에는 센서부(30)의 감지 주기를 최대 감지 주기로 설정함으로써 안전한 단독 보행을 지원하도록 할 수 있다.In the state of moving at the second speed, the sensing period of the sensor unit 30 may be set to the maximum sensing period to support safe single walking.

한편, 사용자의 행동패턴은 설계자의 선택에 따라 3가지 상태이상으로 분류될 수 있고, 이에 따라 센서의 감지 주기도 더욱 다양한 상태를 갖도록 제어할 수 있다.On the other hand, the user's behavior pattern can be classified into three or more states according to the designer's selection, and accordingly, the sensing period of the sensor can be controlled to have more various states.

출력 제어부(24)는 센서부(30)에서 감지된 장애물 정보를 전달받아 경고 출력부(40)를 제어한다.The output control unit 24 receives the obstacle information detected by the sensor unit 30 and controls the warning output unit 40.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치를 착용한 모습을 나타낸 도면이다. 2 is a view showing a state in which a portable sensing device for detecting an obstacle according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 전술한 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치(100)를 사용자가 착용한 모습을 확인할 수 있다. 예를 들어, 초음파센서는 배낭의 어깨끈에 부착되어 전방을 바라보도록 배치될 수 있고, 주 제어부는 배낭내에 격납됨으로써, 휴대성을 향상시킬 수 있다.Referring to FIG. 2, it may be confirmed that the user wears the portable sensing device 100 for detecting the aforementioned obstacle. For example, the ultrasonic sensor may be attached to the shoulder strap of the backpack and disposed to face the front, and the main controller may be stored in the backpack, thereby improving portability.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치의 감지거리와 각도를 나타낸 도면이다.3 is a diagram illustrating a sensing distance and an angle of a portable sensing device for detecting an obstacle according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 빨간색 선은 좌우 축방향을 감지하는 감지각도와 감지거리를 나타낸다. 빨간색 선은 중앙의 감지면을 나타내는 원 내부의 좌우 점선의 타원형부분을 감지한다. 빨간색 선에 따르면 좌우 100도 범위의 3m 폭 안에서 1.5m 이내 장애물을 감지할 수 있다.Referring to FIG. 3, a red line represents a sensing angle and a sensing distance for sensing left and right axial directions. The red line detects the elliptical part of the left and right dotted lines inside the circle representing the sensing plane in the center. According to the red line, obstacles can be detected within 1.5m within 3m width of the left and right 100 degrees.

또한 파란색 선은 전방의 상하 축방향을 감지하는 감지각도와 감지거리를 나타낸다. 파란색 선은 감지면을 나타내는 원 내부의 상하 점선의 타원형부분을 감지한다. 파란색 선에 따르면 전방 장애물을 상하 70도 범위 내에서 최대 2.25m 높이까지 감지할 수 있는 것을 확인할 수 있다. 이런 감지 각도, 감지 거리, 및 감지되는 장애물 높이를 확보하기 위해서 예시적으로 센서부(30)를 3행 2열로 배치할 수 있다.In addition, the blue line indicates a sensing angle and a sensing distance for detecting the vertical direction of the front and rear. The blue line detects the elliptical part of the upper and lower dotted lines inside the circle representing the sensing plane. According to the blue line, it can be detected that obstacles up to 2.25m in height can be detected within 70 degrees up and down. For example, the sensor unit 30 may be arranged in three rows and two columns to secure the sensing angle, the sensing distance, and the detected obstacle height.

한편, 후술될 내용은 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치(100)에 포함된 센서의 감지 주기 조절 방법에 관한 것으로, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙이고, 중복되는 부분에 대한 설명은 간략히 하거나 생략하기로 한다.On the other hand, the content to be described later relates to a method for adjusting the sensing period of the sensor included in the portable sensing device 100 for obstacle detection, and like reference numerals for like parts throughout the specification, description of the overlapping parts Briefly or omitted.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치에 포함된 센서의 감지 주기 조절 방법의 순서도이다.4 is a flowchart illustrating a sensing period adjusting method of a sensor included in a portable sensing device for detecting an obstacle according to an exemplary embodiment of the present invention.

먼저, 사용자의 사용습관에 따른 3축 가속도 센서의 x, y, 및 z축 방향에 작용하는 중력 정보를 수집(S211)한다. 중력 데이터는 사용자의 사용습관에 따른 3축 가속도 센서(10)의 위치의 변화 및 기울어짐의 변화를 통해 수집할 수 있다.First, gravity information acting on x, y, and z-axis directions of a 3-axis acceleration sensor according to a user's usage habit is collected (S211). Gravity data may be collected through a change in position and a change in inclination of the 3-axis acceleration sensor 10 according to a user's usage habit.

다음으로, 수집된 중력 정보를 기초로 3축 가속도 센서(10)의 수직 성분 및 수평 성분을 계산(S212)한다. 3축 가속도 센서(10)의 수직 성분은 x, y, 및 z축 방향에 작용하는 중력 가속도의 평균값

Figure 112012000654462-pat00010
을 전술한 수학식 3에 대입하여 산출할 수 있다.Next, the vertical component and the horizontal component of the 3-axis acceleration sensor 10 are calculated based on the collected gravity information (S212). The vertical component of the three-axis acceleration sensor 10 is an average value of gravitational acceleration acting in the x, y, and z axis directions.
Figure 112012000654462-pat00010
Can be calculated by substituting Equation 3 as described above.

여기서,

Figure 112012000654462-pat00011
는 전술한 수학식 2를 통해 산출할 수 있다.here,
Figure 112012000654462-pat00011
Can be calculated through the above equation (2).

또한 3축 가속도 센서(10)의 수평 성분은 x, y, 및 z축 방향에 대해 3축 가속도 센서(10)가 움직인 거리

Figure 112012000654462-pat00012
를 전술한 수학식 5에 대입하여 산출할 수 있다.In addition, the horizontal component of the three-axis acceleration sensor 10 is the distance that the three-axis acceleration sensor 10 moved relative to the x, y, and z-axis direction
Figure 112012000654462-pat00012
Can be calculated by substituting Equation 5 as described above.

여기서,

Figure 112012000654462-pat00013
는 전술한 수학식 4를 통해 산출할 수 있다.here,
Figure 112012000654462-pat00013
Can be calculated through the above equation (4).

다음으로, 계산된 수직 및 수평 성분을 결정 트리 분류(decision tree classifier)를 통해 데이터를 분류(S213)한다. 예시적으로, 결정 트리 분류는 C4.5 결정 트리 분류를 사용할 수 있다. 이렇게 분류된 데이터는 후술될 학습을 통해 3축 가속도 센서의 수직 및 수평 성분 데이터를 수집하는 단계(S210)의 데이터로 사용된다.Next, the calculated vertical and horizontal components are classified through a decision tree classifier (S213). As an example, the decision tree classification may use a C4.5 decision tree classification. The classified data is used as data in the step S210 of collecting vertical and horizontal component data of the three-axis acceleration sensor through learning to be described later.

전술한 부분은 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치(100)를 사용함에 앞서 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치에 포함된 센서의 감지 주기를 조절하기 위한 전처리 과정이다. 사용자에 따라 센서부(30)의 위치 또는 기울어짐이 달라 전방의 장애물을 감지하는데 차이가 발생하는 것을 방지하고 정확한 장애물 정보를 사용자에게 전달할 수 있다.The above-described part is a preprocessing process for adjusting the sensing period of the sensor included in the portable sensing device for obstacle detection prior to using the portable sensing device 100 for obstacle detection. The position or inclination of the sensor unit 30 varies depending on the user, thereby preventing a difference from being detected in front of the obstacle and transmitting accurate obstacle information to the user.

도 4를 참조하면, 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치에 포함된 센서의 감지 주기 조절 방법은 먼저 학습을 통해 3축 가속도 센서의 수직 및 수평 성분 데이터를 수집(S210)한다. 3축 가속도 센서(10)의 수직 및 수평 성분 데이터는 전술한 전처리 과정에서 얻어진 데이터를 사용한다.Referring to FIG. 4, the sensing period adjusting method of the sensor included in the portable sensing device for obstacle detection first collects vertical and horizontal component data of the 3-axis acceleration sensor through learning (S210). The vertical and horizontal component data of the 3-axis acceleration sensor 10 uses data obtained in the above-described preprocessing process.

다음으로, 수집된 데이터를 통해 사용자의 행동패턴을 분류(S220)한다. 사용자의 행동패턴은 동작 중지 상태, 제 1속도로 이동하는 상태, 및 제 2속도로 이동하는 상태 중 하나로 분류한다. 또한 제 2속도는 제 1속도보다 빠른 것일 수 있다.Next, the user's behavior pattern is classified through the collected data (S220). The user's behavior pattern is classified into one of an operation stop state, a state moving at a first speed, and a state moving at a second speed. Also, the second speed may be faster than the first speed.

다음으로, 분류된 사용자의 행동패턴을 기초로 센서부(30)의 감지 주기를 조절(S230)한다. 예를 들어, 사용자의 행동패턴이 동작 중지 상태로 분류된 경우, 센서부(30)의 감지 주기는 센서부(30)가 꺼진 상태로 조절할 수 있다. 사용자의 행동패턴이 제 1속도로 이동하는 상태인 경우, 센서부(30)의 감지 주기를 센서부(30)의 최대 감지 주기의 절반의 감지 주기로 조절한다. 또한 사용자의 행동패턴이 제 2속도로 이동하는 상태인 경우에는 센서부(30)의 감지 주기를 센서부(30)의 최대 감지 주기로 조절하여 사용자의 안전한 보행이 이루어 지도록 한다.Next, the sensing period of the sensor unit 30 is adjusted based on the classified user's behavior pattern (S230). For example, when a user's behavior pattern is classified as an operation stop state, the sensing period of the sensor unit 30 may be adjusted to a state in which the sensor unit 30 is turned off. When the behavior pattern of the user moves at the first speed, the sensing period of the sensor unit 30 is adjusted to a sensing period of half of the maximum sensing period of the sensor unit 30. In addition, when the behavior pattern of the user moves at the second speed, the sensing period of the sensor unit 30 is adjusted to the maximum sensing period of the sensor unit 30 to ensure safe walking of the user.

전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.It will be understood by those of ordinary skill in the art that the foregoing description of the embodiments is for illustrative purposes and that those skilled in the art can easily modify the invention without departing from the spirit or essential characteristics thereof. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive. For example, each component described as a single entity may be distributed and implemented, and components described as being distributed may also be implemented in a combined form.

본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than the detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents should be construed as being included within the scope of the present invention.

100: 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치
10: 3축 가속도 센서 20: 주 제어부
21: 데이터 수집부 22: 데이터 분류부
23: 센서 제어부 24: 출력 제어부
30: 센서부 40: 경고 출력부
100: portable sensing device for obstacle detection
10: 3-axis acceleration sensor 20: main control
21: data collection unit 22: data classification unit
23: sensor control unit 24: output control unit
30: sensor unit 40: warning output unit

Claims (14)

장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치에 있어서,
사용자의 전방에 위치하는 장애물을 감지하는 하나 이상의 센서를 포함하는 센서부;
상기 센서부를 통해 감지된 장애물에 대한 정보를 소리 또는 진동으로 상기 사용자에게 알리는 경고 출력부; 및
상기 센서부 및 상기 경고 출력부를 제어하는 주 제어부를 포함하되,
상기 주 제어부는
3축 가속도 센서를 통해 수집한 데이터에 기초하여, 상기 사용자의 행동패턴을 분류하고, 분류된 행동패턴에 따라 상기 센서부의 감지 주기를 조절하는 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치.
In the portable sensing device for obstacle detection,
A sensor unit including one or more sensors for detecting an obstacle located in front of a user;
A warning output unit notifying the user of information about the obstacle detected by the sensor unit by sound or vibration; And
A main control unit for controlling the sensor unit and the warning output unit,
The main control unit
A portable sensing device for detecting an obstacle based on data collected by a 3-axis acceleration sensor, classifies the user's behavior pattern, and adjusts the sensing period of the sensor unit according to the classified behavior pattern.
제 1항에 있어서,
상기 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치는
작용하는 중력 데이터를 x, y, 및 z축 방향에 대해 측정하는 상기 3축 가속도 센서를 포함하고,
상기 주 제어부는
상기 사용자의 행동패턴에 따른 데이터를 3축 가속도 센서를 통해 수집하는 데이터 수집부;
상기 수집된 데이터로 사용자의 행동패턴을 분류하는 데이터 분류부;
상기 분류된 사용자의 행동패턴을 기초로 상기 센서부의 감지 주기를 제어하는 센서 제어부; 및
상기 센서부에서 감지된 장애물 정보를 전달받아 경고 출력부를 제어하는 출력 제어부를 포함하는 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치.
The method of claim 1,
The portable sensing device for detecting the obstacle
The triaxial accelerometer measuring the gravitational data acting in the x, y and z axis directions,
The main control unit
A data collector configured to collect data according to the user's behavior pattern through a 3-axis acceleration sensor;
A data classifying unit classifying a user's behavior pattern by the collected data;
A sensor controller to control a sensing period of the sensor unit based on the classified user behavior patterns; And
Portable sensing device for obstacle detection comprising an output control unit for controlling the warning output unit receives the obstacle information detected by the sensor unit.
제 1항에 있어서,
상기 센서부는 초음파 센서 또는 캠을 포함하는 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치.
The method of claim 1,
The sensor unit is a portable sensing device for detecting an obstacle including an ultrasonic sensor or a cam.
제 2항에 있어서,
상기 데이터 수집부는 학습을 통해 사용자의 고유 정보에 따른 상기 3축 가속도 센서에 작용하는 중력 데이터를 수집하고, 수집한 중력 데이터를 이용하여 상기 3축 가속도 센서의 수직 및 수평 성분을 계산하는 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치.
The method of claim 2,
The data collector collects gravity data acting on the three-axis acceleration sensor according to the user's unique information through learning, and detects obstacles for calculating the vertical and horizontal components of the three-axis acceleration sensor using the collected gravity data. Portable sensing device for.
제 4항에 있어서,
상기 3축 가속도 센서의 수직 성분은 x, y, 및 z축 방향에 작용하는 중력 가속도의 평균값
Figure 112013049228306-pat00014
을 하기의 수학식에 대입하여 산출하는 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치.
Figure 112013049228306-pat00015

(이때,
Figure 112013049228306-pat00026
Figure 112013049228306-pat00027
Figure 112013049228306-pat00028
의 내적값,
Figure 112013049228306-pat00029
는 3축 가속도 센서의 수직 성분,
Figure 112013049228306-pat00030
는 3축 가속도 센서가 움직인 거리,
Figure 112013049228306-pat00031
는 중력 가속도의 평균값임)
5. The method of claim 4,
The vertical component of the three-axis acceleration sensor is an average value of gravitational acceleration acting in the x, y, and z axis directions.
Figure 112013049228306-pat00014
Portable sensing device for obstacle detection calculated by substituting the following equation.
Figure 112013049228306-pat00015

(At this time,
Figure 112013049228306-pat00026
The
Figure 112013049228306-pat00027
Wow
Figure 112013049228306-pat00028
Dot product of,
Figure 112013049228306-pat00029
Is the vertical component of the 3-axis acceleration sensor,
Figure 112013049228306-pat00030
Is the distance traveled by the 3-axis acceleration sensor,
Figure 112013049228306-pat00031
Is the mean of the acceleration of gravity)
제 4항에 있어서,
상기 3축 가속도 센서의 수평 성분은 x, y, 및 z축 방향에 대해 상기 3축 가속도 센서가 움직인 거리
Figure 112013049228306-pat00016
를 하기의 수학식에 대입하여 산출하는 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치.
Figure 112013049228306-pat00017

(이때,
Figure 112013049228306-pat00032
는 3축 가속도 센서의 수평 성분,
Figure 112013049228306-pat00033
Figure 112013049228306-pat00034
Figure 112013049228306-pat00035
의 내적값,
Figure 112013049228306-pat00036
는 3축 가속도 센서의 수직 성분,
Figure 112013049228306-pat00037
는 3축 가속도 센서가 움직인 거리,
Figure 112013049228306-pat00038
는 중력 가속도의 평균값임)
5. The method of claim 4,
The horizontal component of the 3-axis acceleration sensor is a distance moved by the 3-axis acceleration sensor with respect to x, y, and z axis directions.
Figure 112013049228306-pat00016
Portable sensing device for obstacle detection calculated by substituting the following equation.
Figure 112013049228306-pat00017

(At this time,
Figure 112013049228306-pat00032
Is the horizontal component of the 3-axis acceleration sensor,
Figure 112013049228306-pat00033
The
Figure 112013049228306-pat00034
Wow
Figure 112013049228306-pat00035
Dot product of,
Figure 112013049228306-pat00036
Is the vertical component of the 3-axis acceleration sensor,
Figure 112013049228306-pat00037
Is the distance traveled by the 3-axis acceleration sensor,
Figure 112013049228306-pat00038
Is the mean of the acceleration of gravity)
제 2항에 있어서,
상기 데이터 분류부는 사용자의 행동패턴을 동작 중지 상태, 제 1속도로 이동하는 상태, 및 제 2속도로 이동하는 상태 중 하나로 분류하되, 상기 제 2속도는 상기 제 1속도보다 빠른 것인 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치.
The method of claim 2,
The data classifying unit classifies a user's behavior pattern into one of an operation stop state, a state moving at a first speed, and a state moving at a second speed, wherein the second speed is faster than the first speed. Portable sensing device for.
제 7항에 있어서,
상기 센서 제어부는 분류된 상기 동작 중지 상태에 대하여 상기 센서부의 감지 주기를 제 1감지 주기로 설정하고, 상기 제 1속도로 이동하는 상태에 대하여 상기 센서부의 감지 주기를 제 2감지 주기로 설정하고, 상기 제 2속도로 이동하는 상태에 대하여 상기 센서부의 감지 주기를 제 3감지 주기로 설정하되, 제 1감지 주기는 제 2감지 주기보다 작고, 제 2감지 주기는 제 3감지 주기보다 작은 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치.
8. The method of claim 7,
The sensor controller sets a sensing period of the sensor unit as a first sensing period with respect to the classified operation stop state, sets a sensing period of the sensor unit as a second sensing period with respect to a state of moving at the first speed. The sensing period of the sensor unit is set as a third sensing period for a state of moving at two speeds, wherein the first sensing period is smaller than the second sensing period, and the second sensing period is portable sensing for detecting an obstacle smaller than the third sensing period. Device.
장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치에 포함된 센서의 감지 주기 조절 방법에 있어서,
(a) 학습을 통해 3축 가속도 센서의 수직 및 수평 성분 데이터를 수집하는 단계;
(b) 상기 수집된 데이터를 기초로 사용자의 행동패턴을 분류하는 단계; 및
(c) 상기 분류된 사용자의 행동패턴을 기초로 센서부의 감지 주기를 조절하는 단계를 포함하는 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치에 포함된 센서의 감지 주기 조절 방법.
In the sensing period adjustment method of the sensor included in the portable sensing device for detecting the obstacle,
(a) collecting vertical and horizontal component data of the 3-axis acceleration sensor through learning;
(b) classifying a user's behavior pattern based on the collected data; And
and (c) adjusting the sensing period of the sensor unit based on the classified user's behavior pattern.
제 9항에 있어서,
상기 (a) 단계는
사용자의 사용습관에 따른 3축 가속도 센서에 작용하는 중력 데이터를 수집하는 단계;
상기 수집된 중력 데이터를 기초로 3축 가속도 센서의 수직 성분 및 수평 성분을 계산하는 단계; 및
상기 계산된 수직 및 수평 성분을 결정 트리 분류(decision tree classifier)를 통해 데이터를 분류하는 단계를 포함하는 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치에 포함된 센서의 감지 주기 조절 방법.
The method of claim 9,
The step (a)
Collecting gravity data acting on the 3-axis acceleration sensor according to a user's usage habit;
Calculating vertical and horizontal components of a three-axis acceleration sensor based on the collected gravity data; And
And classifying the calculated vertical and horizontal components through a decision tree classifier.
제 10항에 있어서,
상기 중력 데이터는 상기 사용자의 사용습관에 따른 상기 3축 가속도 센서의 위치의 변화 및 기울어짐의 변화를 통해 수집하는 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치에 포함된 센서의 감지 주기 조절 방법.
The method of claim 10,
And the gravity data is collected through a change in position and tilt of the 3-axis acceleration sensor according to a user's usage habit.
제 10항에 있어서,
상기 3축 가속도 센서의 수직 성분은 x, y, 및 z축 방향에 작용하는 중력 가속도의 평균값
Figure 112013049228306-pat00018
을 하기의 수학식에 대입하여 산출하는 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치에 포함된 센서의 감지 주기 조절 방법.
Figure 112013049228306-pat00019

(이때,
Figure 112013049228306-pat00039
Figure 112013049228306-pat00040
Figure 112013049228306-pat00041
의 내적값,
Figure 112013049228306-pat00042
는 3축 가속도 센서의 수직 성분,
Figure 112013049228306-pat00043
는 3축 가속도 센서가 움직인 거리,
Figure 112013049228306-pat00044
는 중력 가속도의 평균값임)
The method of claim 10,
The vertical component of the three-axis acceleration sensor is an average value of gravitational acceleration acting in the x, y, and z axis directions.
Figure 112013049228306-pat00018
Method of adjusting the detection period of the sensor included in the portable sensing device for obstacle detection calculated by substituting the following equation.
Figure 112013049228306-pat00019

(At this time,
Figure 112013049228306-pat00039
The
Figure 112013049228306-pat00040
Wow
Figure 112013049228306-pat00041
Dot product of,
Figure 112013049228306-pat00042
Is the vertical component of the 3-axis acceleration sensor,
Figure 112013049228306-pat00043
Is the distance traveled by the 3-axis acceleration sensor,
Figure 112013049228306-pat00044
Is the mean of the acceleration of gravity)
제 10항에 있어서,
상기 3축 가속도 센서의 수평 성분은 x, y, 및 z축 방향에 대해 상기 3축 가속도 센서가 움직인 거리
Figure 112013049228306-pat00020
를 하기의 수학식에 대입하여 산출하는 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치에 포함된 센서의 감지 주기 조절 방법.
Figure 112013049228306-pat00021

(이때,
Figure 112013049228306-pat00045
는 3축 가속도 센서의 수평 성분,
Figure 112013049228306-pat00046
Figure 112013049228306-pat00047
Figure 112013049228306-pat00048
의 내적값,
Figure 112013049228306-pat00049
는 3축 가속도 센서의 수직 성분,
Figure 112013049228306-pat00050
는 3축 가속도 센서가 움직인 거리,
Figure 112013049228306-pat00051
는 중력 가속도의 평균값임)
The method of claim 10,
The horizontal component of the 3-axis acceleration sensor is a distance moved by the 3-axis acceleration sensor with respect to x, y, and z axis directions.
Figure 112013049228306-pat00020
Method of adjusting the detection period of the sensor included in the portable sensing device for obstacle detection calculated by substituting the following equation.
Figure 112013049228306-pat00021

(At this time,
Figure 112013049228306-pat00045
Is the horizontal component of the 3-axis acceleration sensor,
Figure 112013049228306-pat00046
The
Figure 112013049228306-pat00047
Wow
Figure 112013049228306-pat00048
Dot product of,
Figure 112013049228306-pat00049
Is the vertical component of the 3-axis acceleration sensor,
Figure 112013049228306-pat00050
Is the distance traveled by the 3-axis acceleration sensor,
Figure 112013049228306-pat00051
Is the mean of the acceleration of gravity)
제 9항에 있어서,
상기 (b)단계는 동작 중지 상태, 제 1속도로 이동하는 상태, 및 제 2속도로 이동하는 상태 중 하나로 분류하되, 상기 제 2속도는 상기 제 1속도보다 빠른 것인 장애물 감지를 위한 휴대용 감지 장치에 포함된 센서의 감지 주기 조절 방법.
The method of claim 9,
Step (b) is classified into one of an operation stop state, a state moving at a first speed, and a state moving at a second speed, wherein the second speed is faster than the first speed. How to adjust the detection cycle of the sensor included in the device.
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