KR101385093B1 - 건설현장 작업자의 mems ins 기반 3d위치 결정 시스템 및 3d위치 결정 방법 - Google Patents

건설현장 작업자의 mems ins 기반 3d위치 결정 시스템 및 3d위치 결정 방법 Download PDF

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신주현
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Abstract

본 발명은 기준국의 일정한 고도값과 기압의 편차를 고려하여 현재의 기압값이 가리키는 기준고도값을 구함으로써 절대고도값을 확보할 수 있는 건설현장 작업자의 절대고도 검출 시스템 및 절대고도 검출 방법을 제공하는데 그 목적이 있다. 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 건설현장 작업자인 이동국의 자세 및 건설현장 현재 위치의 기압 정보를 검출하는 MEMS INS 기반 센서부; 상기 MEMS INS 기반 센서부로부터의 자세 데이터를 수집하고 동기화하는 자세데이터 수집 및 동기화부; 상기 자세데이터 수집 및 동기화부로부터의 데이터에 대하여 온도변화에 따른 바이어스 변화를 추정하고 보정하는 바이어스 변화 보정부; 상기 바이어스 변화 보정부의 보정 데이터에 근거하여 작업자의 이동거리와 방향을 산출하는 거리 산출부; 상기 MEMS INS 기반 센서부로부터의 기압 데이터 및 건설현장 측량원점인 기준국의 기상 데이터를 수집하고 동기화하는 기압데이터 수집 및 동기화부; 상기 기압데이터 수집 및 동기화부로부터의 데이터에 근거하여 작업자의 절대고도를 결정하는 절대고도 산출부; 및 상기 거리 산출부의 산출값과 절대고도 산출부로부터 산출값에 근거하여 작업자의 3D위치를 추측 결정하는 3D위치 결정부를 포함하는 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템을 제공한다.

Description

건설현장 작업자의 MEMS INS 기반 3D위치 결정 시스템 및 3D위치 결정 방법{3D-POSITION DECISION SYSTEM AND 3D-POSITION DECISION METHOD BASED MEMS INS FOR WORKER IN CONSTRUCTION FILED}
본 발명은 건설현장 작업자의 위치를 3차원적으로 결정하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 건설현장 작업자의 절대고도값을 확보하고, 온도변화에 민감하게 변화하는 디지털 센서의 바이어스 변화를 실시간 보정하여 동작 성능과 기능을 획기적으로 개선함으로써 건설현장 작업자의 3D 위치를 정확하고 신뢰성있게 결정할 수 있도록 한 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템 및 3D위치 결정 방법에 관한 것이다.
최근 지하 구조물이나 고층 건물 등의 건설 현장에서는 작업자의 위치 정보를 확보하기 위한 요구와 노력이 증대되고 있다. 이는 위성항법장치(이하, 'GPS'라 함)가 제공하는 위치를 공사 현장 대부분에서는 확보하기 어려울 정도로 복잡한 구조물과 지하 공간으로 이루어져 있기 때문이다.
다시 말해서, 터널 및 공동구 등 지하 구조물의 건설 현장이나 복잡하고 대형화되는 고층 건물은 지하 구조물 및 고층 건물의 구조적 특성으로 인해 작업자의 위치 및 상태 파악, 작업 진행 상황 파악 등이 중요하다. 구체적으로, 안전사고, 화재, 폭발, 지진 및 붕괴 등의 위험 상황 발생시 작업자에 대한 신속한 구조, 및 지하 구조물 작업 현장에서의 안전하고 원활한 작업 진행을 위한 작업 지시와 의사소통 등을 위해 작업자의 위치 및 상태 파악, 작업 진행 상황 파악 등이 더욱더 중요하다.
그러나 작업 현장의 복잡한 구조, 소음, 진동, 분진 및 전파간섭 등의 열악한 환경으로 인해 작업자의 3차원 위치 추적/관리 및 유,무선 통신환경 구현에 한계가 있으며, 실내 등에서는 GPS 사용이 불가능한 한계가 있다.
이에 따라 GPS가 제공하는 위치의 한계를 보완하기 위해 많은 관성센서의 조합이나 무선 솔루션이 도입되고 있으며, 이의 한 부분으로 기압 센서를 이용하여 고도를 검출하는 기술을 적용하는 것을 고려할 수 있다. 기압 센서의 경우, 다른 관성 센서와 달리 변화량을 제공하는 시스템이 아니라 절대 기압을 측정하여 이를 고도로 변환하는 기술이다.
그러나 기압 센서의 경우에는 측정하는 시간과 장소에 따라 기압이 변화하고, 또 해발의 기준 기압도 변화하기 때문에, 매순간 절대 고도를 측정하기 어렵고, 이에 따라 이를 건축 현장의 작업자의 위치를 검출하기 위해 적용하더라도 작업자의 현장 위치를 올바르게 검출하지 못하는 문제점이 있다.
한편, 최근 스마트폰 등 단말기는 단순히 통신 기능이나 정보 전달의 기능에 그치지 않고 꾸준히 GPS 칩과 디지털 타입의 관성 센서(예를 들면, MEMS INS 센서)를 내장하여 이를 통해 단말기의 기능확장과 HMI(Human Machine Interface)에 획기적인 변화를 불러오고 있다.
그러나 디지털 센서는 온도에 따라 바이어스(bias)가 민감하게 변화하는 단점이 있기 때문에 이를 제대로 보정하지 못하면 시간이 경과할수록 온도 변화에 의한 오차가 계속 누적되는 문제점을 나타내고 이러한 문제점은 디지털센서의 사용을 제약하는 매우 큰 걸림돌이 된다.
아날로그 센서와 다르게 디지털 센서의 경우, 온도 변화에 따라 민감하게 변화하는 바이어스 특성을 나타내기 때문에, 차량용 추측항법에서 주행 방향에 오차가 누적되는 현상이 발생하고 개인 휴대 단말기에서는 동작 감지나 자세 결정에 오류가 발생하여 센서의 효용성이 떨어지는 문제를 일으킨다.
만일, 온도 변화에 따른 바이어스의 변화를 제거할 수 있다면 디지털 센서의 효용성을 획기적으로 개선할 수 있으며, 차량이나 개인 휴대단말기에 디지털 센서를 채용하는 비율을 높이는 효과를 가져오게 될 것이다. 또한 기존 아날로그 센서를 MEMS(Micro Electro Mechanical System) 기반의 디지털 센서가 대체할 수 있다면, 더욱 다양한 응용 기술이 개발되거나 보급되는 계기가 마련될 것이다.
따라서, 본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로서, 기압 센서의 특성을 고려하여 건설현장에서의 작업자의 절대고도값을 확보하며, 온도변화에 민감하게 변화하는 디지털 센서의 바이어스 변화를 실시간 보정하여 동작 성능과 기능을 획기적으로 개선함으로써 건설현장 작업자의 위치를 더욱 정확하고 신뢰성있게 결정할 수 있도록 한 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템 및 3D위치 결정 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 절대고도값의 확보와 디지털 센서의 바이어스 변화 실시간 보정을 통해 건설 현장의 작업자의 고도 및 위치 파악을 더욱 정확하게 수행하여 지하 구조물이나 고층 건물 등에서의 위험 상황 발생시 작업자에 대한 신속한 구조 활동, 및 작업 현장에서의 안전하고 원활한 작업 진행을 위한 작업 지시와 의사소통을 수행할 수 있는 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템 및 3D위치 결정 방법을 제공하는데 다른 목적이 있다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적들 및 다른 특징들을 달성하기 위한 본 발명의 제1 관점에 따르면, 건설현장 작업자인 이동국의 자세 및 건설현장 현재 위치의 기압 정보를 검출하는 MEMS INS 기반 센서부; 상기 MEMS INS 기반 센서부로부터의 자세 데이터를 수집하고 동기화하는 자세데이터 수집 및 동기화부; 상기 자세데이터 수집 및 동기화부로부터의 데이터에 대하여 상기 센서부의 주변 온도변화에 따른 바이어스 변화를 추정하고 보정하는 바이어스 변화 보정부; 상기 바이어스 변화 보정부의 보정 데이터에 근거하여 작업자의 이동거리와 방향을 산출하는 거리 산출부; 상기 MEMS INS 기반 센서부로부터의 기압 데이터 및 건설현장 측량원점인 기준국의 기상 데이터를 수집하고 동기화하는 기압데이터 수집 및 동기화부; 상기 기압데이터 수집 및 동기화부로부터의 데이터에 근거하여 작업자의 절대고도를 결정하는 절대고도 산출부; 및 상기 거리 산출부의 산출값과 절대고도 산출부로부터 산출값에 근거하여 작업자의 3D위치를 추측 결정하는 3D위치 결정부를 포함하는 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템을 제공한다.
본 발명의 제1 관점에 있어서, 상기 MEMS INS 기반 센서부는 자세검출 기능을 하는 3축 가속도센서와, 방향검출 기능을 하는 3축 자이로 센서와, 위성측위시스템(GNSS)와, 지자기센서, 및 작업자가 현재 위치하고 있는 위치에서의 기압을 검출하기 위한 기압 센서를 포함할 수 있다.
본 발명의 제1 관점에 있어서, 상기 바이어스 변화 보정부는 상기 자세데이터 수집 및 동기화부로부터 X축, Y축, Z축 데이터를 제공받아 처리하는 다수의 TBEC장치 블록들을 포함하여 온도변화에 따른 바이어스 변화를 추정하고 보정하는 데이터 처리 프로세서; 및 상기 TBEC장치 블록들을 통해 보정된 검출값으로 플랫폼의 각도를 구하는 처리부로 구성되며, 상기 데이터 처리 프로세서는, 상기 X축 데이터에 대해 온도변화에 따라 변화하는 바이어스를 추정하고 보정하는 X-TBEC와, 상기 Y축 데이터에 대해 온도변화에 따라 변화하는 바이어스를 추정하고 보정하는 Y-TBEC, 및 상기 Z축 데이터에 대해 온도변화에 따라 변화하는 바이어스를 추정하고 보정하는 Z-TBEC를 포함할 수 있다.
본 발명의 제1 관점에 있어서, 상기 다수의 TBEC장치 블록 각각은 상기 MEMS INS 기반 센서부의 센서 주변의 온도 변화를 검출하는 온도변화 검출부; 상기 MEMS INS 기반 센서부가 탑재된 플랫폼의 동작을 검출하는 동작 검출부; 시간과 온도에 따라 변화하는 MEMS INS 기반 센서부의 바이어스를 검출하는 바이어스 검출부; 상기 온도변화 검출부와 바이어스 검출부에서 검출된 데이터를 참조하여 온도변화에 따른 바이어스를 계산하는 온도별 바이어스 추정부; 상기 계산된 바이어스를 이용하여 실시간으로 상기 MEMS INS 기반 센서부의 검출값을 보정하는 실시간 바이어스 보정부를 포함할 수 있다.
본 발명의 제1 관점에 있어서, 바이어스 실시간 바이어스 보정부는 지속적으로 바이어스 검출기능을 업데이트하고 정밀한 바이어스를 검출하기 위하여 상기 보정된 검출값을 상기 바이어스 검출부로 피드백하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 제1 관점에 있어서, 상기 동작판단 검출부는 쓰레스홀드(threshold) 기법을 이용하여 동작 여부를 판단할 수 있는 플래그를 생성하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 제1 관점에 있어서, 상기 데이터 처리 프로세서는 상기 MEMS INS 기반 센서부로부터의 검출값에 대해 스무딩 에러버지(moving average) 기법에 따라 스무딩(smoothing)이나 필터링(filtering) 처리하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 제1 관점에 있어서, 상기 스무딩 에버러지는 하기 수식에 따라 계산될 수 있다.
Figure 112013008402338-pat00001
(여기에서, 상기 S는 스무딩된 자이로 센서값이고, 상기 n은 시간 인덱스이고, 상기 x는 원래의 자이로 센서값임).
본 발명의 제1 관점에 있어서, 상기 거리 산출부는 걸음을 카운트하는 걸음 카운트부, 걸음폭을 산정하는 걸음폭 산정부 및 걸음방향을 계산하는 방향각 계산부를 포함하고, 상기 거리 산출부는 4단계의 라이징-폴링 검출 기법에 기초한 상기 거리 산출부로부터의 결과값에 근거하여 거리(D=Nw×SF; 여기에서, Nw는 카운트값, SF: Scale Factor)를 산출하고 방향각을 계산(△Θ)하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 제1 관점에 있어서, 상기 기압데이터 수집 및 동기화부는 건설현장 측량원점인 기준국의 기압 데이터를 포함한 기상 데이터를 수집 저장하고, 고도데이터를 포함하는 기준국의 3D 기준좌표 데이터를 저장하는 기준국 기압데이터 및 3D좌표 수집부; 상기 MEMS INS 기반 센서부의 기압 센서로부터 이동국인 작업자가 현재 위치하고 있는 위치의 기압 데이터를 수집하는 이동국 기압데이터 수집부; 및 상기 기준국 기압데이터로부터의 현재 기압데이터와 3D 기준좌표 데이터로부터의 고도 데이터에 기초하여 현재기압에서의 기준고도 데이터를 산출하기 위한 기준고도 데이터 산출부를 포함할 수 있다.
본 발명의 제1 관점에 있어서, 상기 기준국의 고도 데이터와 기압 데이터는 DGPS(Differential GPS) 기준국이 전송하는 보정 신호에 기압데이터를 포함한 기상 데이터로부터 제공되거나, 건설현장마다 있는 기준측량점의 고도데이터 및 기준측량점의 기상장비로부터 제공되도록 구성될 수 있다.
본 발명의 제1 관점에 있어서, 상기 기준고도 데이터 산출부는 기준고도 데이터(HRS)를 아래의 식 (1) 및 (2)를 이용하여 산출한다.
Figure 112013008402338-pat00002
(1)
Figure 112013008402338-pat00003
(2)
여기에서, Pn : 데이터 순열 n번째 기압 데이터(millibar), CP : 현재 기압(Current Pressure)(millibar), MSLP : 해수면 기압(mean-sea-level pressure)이다.
본 발명의 제1 관점에 있어서, 상기 절대고도 산출부는 기준국으로부터 전송되어 온 현재의 기준국 기압 데이터(RSP)와 산출되는 상기 기준고도 데이터(HRS)에 기초하여 아래의 식 (3)을 이용하여 절대고도 데이터(Ha)를 산출한다.
Figure 112013008402338-pat00004
(3)
여기에서, RSP : 기준국 기압 데이터(Reference Station Pressure), CP : 현재 기압(Current Pressure), HRS: 기준고도 데이터이다.
본 발명의 제2 관점에 따르면, 가속도 센서, 자이로 센서, GNSS, 지자기 센서 및 기압 센서를 포함하는 MEMS INS 기반 센서부를 구비하여 건설현장 작업자의 3D위치를 결정하기 위한 방법으로서, (a) 건설현장 작업자인 이동국의 자세 정보 및 건설현장 현재 위치의 기압 정보를 검출하고; (b) 상기 이동국의 자세 정보 및 건설현장 현재 위치의 기압 정보를 수집 및 동기화하고; (c) 상기 MEMS INS 기반 센서부로부터의 기압데이터 및 건설현장 측량원점인 기준국의 기상데이터와 고도데이터를 수집하고 동기화하고; (d) 상기 MEMS INS 기반 센서부의 센서 주변의 온도변화에 따른 바이어스 변화를 추정하고 보정하고; (e) 상기 보정 데이터에 근거하여 작업자의 이동거리와 방향을 산출하고; (f) 상기 동기화된 기압데이터 및 기준국의 기상 데이터에 근거하여 작업자의 절대고도를 결정하며; (g) 상기 이동거리와 방향의 산출값과 상기 절대고도 산출값에 근거하여 작업자의 3D위치를 추측 결정하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 제2 관점에 있어서, 상기 (d) 단계는 상기 MEMS INS 기반 센서부의 센서 주변의 온도 변화를 검출하고, 상기 MEMS INS 기반 센서부가 탑재된 플랫폼의 동작을, 쓰레스홀드(threshold) 기법을 이용하여 동작 여부를 판단할 수 있는 플래그를 생성하여 검출하고; 시간과 온도에 따라 변화하는 MEMS INS 기반 센서부의 바이어스를 검출하고, 검출된 상기 온도 변화와 플랫폼의 동작의 데이터를 참조하여 MEMS INS 기반 센서부의 온도변화에 따른 바이어스를 계산하고, 상기 계산된 바이어스를 이용하여 실시간으로 상기 MEMS INS 기반 센서부의 검출값을 보정하는 것을 포함하며, 상기 실시간 바이어스를 보정하는 것은 지속적으로 바이어스 검출기능을 업데이트하고 정밀한 바이어스를 검출하기 위하여 상기 보정된 검출값을 상기 바이어스 검출부로 피드백할 수 있다.
본 발명의 제2 관점에 있어서, 상기 (e) 단계는 4단계의 라이징-폴링 검출 기법에 기초한 결과값에 근거하여 거리(D=Nw×SF; 여기에서, Nw는 카운트값, SF: Scale Factor)를 산출하고, 방향각을 계산(△Θ)할 수 있다.
본 발명의 제2 관점에 있어서, 상기 (a) 단계는 기준국의 기압 데이터를 포함한 기상 데이터를 수집 저장하고, 고도데이터를 포함하는 기준국의 3D 기준좌표 데이터를 저장하는 것을 포함하고, 상기 (b) 단계는 작업자가 현재 위치하고 있는 위치의 기압 데이터를 수집하며, 상기 기준국 기압데이터로부터의 현재 기압데이터와 3D 기준좌표 데이터로부터의 고도 데이터에 기초하여 현재기압에서의 기준고도 데이터를 산출하는 것을 포함하며, 상기 기준고도 데이터(HRS)는 아래의 식 (1) 및 (2)로 산출되며, 상기 (f) 단계에서 절대고도데이터(Ha)는 기준국으로부터 전송되어 온 현재의 기준국 기압 데이터(RSP)와 기준고도 데이터(HRS)에 기초하여 아래의 식 (3)으로 산출될 수 있다.
Figure 112013008402338-pat00005
(1)
Figure 112013008402338-pat00006
(2)
(여기에서, Pn : 데이터 순열 n번째 기압 데이터(millibar), CP : 현재 기압(Current Pressure)(millibar) MSLP : 해수면 기압(mean-sea-level pressure))
Figure 112013008402338-pat00007
(3)
(여기에서, RSP : 기준국 기압 데이터(Reference Station Pressure), CP : 현재 기압(Current Pressure), HRS: 기준고도 데이터).
본 발명의 제2 관점에 있어서, 상기 기준국의 고도 데이터와 기압 데이터는 DGPS(Differential GPS) 기준국이 전송하는 보정 신호에 기압데이터를 포함한 기상 데이터로부터 제공되거나, 건설현장마다 있는 기준측량점의 고도데이터 및 기준측량점의 기상장비의 기상데이터로부터 제공될 수 있다.
본 발명의 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템 및 3D위치 결정 방법에 따르면, 기준국의 일정한 고도(고도값)와 기압의 편차를 고려하여 현재의 기압값이 가리키는 기준 고도값을 구함으로써 절대 고도값을 확보함과 동시에, 온도에 민감하게 변화하는 디지털 센서의 바이어스 변화를 실시간 보정함으로써 건설현장의 작업자의 고도 및 위치 파악을 정확하게 수행할 수 있도록 하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 지하 구조물이나 고층 건물 등에서의 위험 상황 발생시 작업자에 대한 신속한 구조, 및 작업 현장에서의 안전하고 원활한 작업 진행을 위한 작업 지시와 의사소통을 수행할 수 있도록 하는 효과가 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어 질 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템의 구성을 도시한 구성도이다.
도 2는 MEMS INS 기반 센서의 특징 및 기능을 설명하기 위하여 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템을 구성하는 바이어스 변화 보정부를 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 4는 제1 실시 예에 따른 TBEC장치 블록의 구성도이다.
도 5는 제2 실시 예에 따른 TBEC장치 블록의 구성도이다.
도 6은 자이로 센서의 바이어스 변화와 온도 변화의 패턴을 나타낸 그래프이다.
도 7은 스무딩 에버러지 기법에 따른 스무딩 효과를 나타낸 그래프이다.
도 8은 자이로 센서의 추정 결과를 나타낸 그래프이다.
도 9의 a)는 바이어스 추정 결과를 나타낸 그래프이며, b)는 자이로 센서 검출값의 보정 결과를 나타낸 그래프이다.
도 10은 본 발명에서의 걸음검출 확장 기법에 대하여 설명하는 개념도이다.
도 11은 본 발명에 따른 확장된 4단계의 라이징-폴링 걸음검출 기법을 적용한 실험에 대한 도면이다.
도 12는 본 발명의 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템을 구성하는 기압데이터 수집 및 동기화부의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 13은 본 발명의 기압데이터 수집 및 동기화부와 절대고도 산출부의 수행 동작을 개략적으로 도시한 플로차트이다.
도 14는 시험의 일 예로 본 발명을 통해 터널 외부로부터 걸음을 이용한 터널 내부 진입 결과를 나타내는 그래프이다.
도 15는 시험의 다른 예로, 본 발명을 통해 시설물 내에서의 3D위치 검출 결과를 나타내는 그래프이다.
도 16은 본 발명의 시험에서 TBEC를 이용한 바이어스 변화 보정을 통한 추정 결과를 나타내는 그래프이다.
도 17은 본 발명의 시험에서 확장된 걸음검출 기법을 통한 검출 결과를 나타내는 그래프이다.
도 18은 본 발명의 시험에서 절대고도 산출을 이용한 고도검출 결과를 나타내는 그래프이다.
본 발명의 추가적인 목적들, 특징들 및 장점들은 다음의 상세한 설명 및 첨부도면으로부터 보다 명료하게 이해될 수 있다.
본 발명의 상세한 설명에 앞서, 본 발명은 다양한 변경을 도모할 수 있고, 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 아래에서 설명되고 도면에 도시된 예시들은 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도는 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 명세서에 기재된 "...부", "...유닛", "...모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템 및 3D위치 결정 방법을 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 아래의 설명에 있어서 기준국은 건설현장의 측량원점의 기준 대상이나 위치를 말하며, 이동국은 작업자 등 건설현장에서 이동하고 있는 이동 대상이나 위치를 말한다.
먼저, 도 1을 참조하여 본 발명에 따른 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템을 설명한다. 도 1은 본 발명에 따른 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템의 구성을 도시한 구성도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템은, 건설현장 작업자(즉, 이동국)의 자세 및 건설현장 현재 위치의 기압 정보를 검출하는 MEMS INS 기반 센서부(100); 상기 MEMS INS 기반 센서부(100)로부터의 자세 데이터를 수집하고 동기화하는 자세데이터 수집 및 동기화부(200); 상기 자세데이터 수집 및 동기화부(200)로부터의 데이터에 대하여 온도변화에 따른 바이어스 변화를 추정하고 보정하는 바이어스 변화 보정부(300); 상기 바이어스 변화 보정부(300)의 보정 데이터에 근거하여 작업자의 이동거리와 방향을 산출하는 거리 산출부(400); 상기 MEMS INS 기반 센서부(100)로부터의 기압 데이터 및 건설현장 측량원점(즉, 기준국)의 기상 데이터를 수집하고 동기화하는 기압데이터 수집 및 동기화부(500); 상기 기압데이터 수집 및 동기화부(500)로부터의 데이터에 근거하여 작업자의 절대고도를 결정하는 절대고도 산출부(600); 및 상기 거리 산출부(500)와 절대고도 산출부(600)로부터 산출된 데이터에 근거하여 작업자의 3D위치를 추측 결정하는 3D위치 결정부(700)를 포함한다.
상기 MEMS INS 기반 센서부(100)는 작업자(이동국)의 자세를 검출하기 위한 것으로서 자세검출 기능을 하는 3축 가속도센서(110), 방향검출 기능을 하는 3축 자이로 센서(120), 그리고 이를 보완하기 GNSS(위성측위시스템)(130), 지자기센서(140)를 포함하며, 작업자가 현재 위치하고 있는 위치에서의 기압을 검출하기 위한 기압 센서(150)를 포함한다. 도 2는 MEMS INS 기반 센서의 특징 및 기능을 설명하기 위하여 개략적으로 도시한 도면이다.
3축 가속도센서(110)는 3축의 각 축방향의 힘의 변화를 검출하는 센서로서 움직이지 않을 경우 지구 중심 방향의 g값이 검출되는 특징이 있다. 3축 자이로센서(120)는 3축의 회전을 나타내는 롤링(rolling), 피칭(pitching), 요잉(yawing)에 해당하는 각속도(angular velocity)를 제공하며, 그 값이 누적되어야 방향 자세값을 알 수 있다.
GNSS(130)는 인공위성을 이용하여 지상물의 위치·고도·속도 등에 관한 정보를 제공한다. 지자기센서(140)는 지구의 자기장 변화를 이용하여 자북에 대한 절대 각도를 제공하는 절대각 센서이다.
기압 센서(150)는 통상적으로 기상센서로 활용되며, 본 발명에서는 후술하겠지만 기압의 변화를 이용한 고도의 변화량을 검출하기 위해 사용된다.
상기 자세데이터 수집 및 동기화부(200)는 자세데이터를 검출하는 센서들로부터의 데이터를 수집하고 동기화한다. 상기 자세데이터 수집 및 동기화부(200)에서는 온도변화에 따라 바이어스도 변화하는 특성을 갖는 디지털 데이터를 출력한다.
다음으로, 디지털 타입의 센서인 MEMS INS 기반 센서부(100)의 온도 변화에 따른 바이어스 변화를 보정하는 바이어스 변화 보정부(300)에 대하여 도 3을 참조하여 설명한다. 도 3은 본 발명에 따른 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템을 구성하는 바이어스 변화 보정부를 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 바이어스 변화 보정부(300)는 데이터 처리 프로세서(310), X-TBEC(311), Y-TBEC(312), Z-TBEC(313) 그리고 처리부(320)를 포함하여 구성된다. 여기서 TBEC는 Temperature based Bias Estimation and Correction의 약자로써 온도에 따른 바이어스 추정 및 보정을 뜻한다.
상기 데이터 처리 프로세서(310)는 상기 자세데이터 수집 및 동기화부(200)와 직접 연결되어 데이터의 검출값을 I2C(I-square-C, 일명 '아이스퀘어시'라 함)통신이나 SPI(Serial Peripheral Interface, 주변장치용 직렬 인터페이스)통신 또는 UART(Universal asynchronous receiver/transmitter, 범용 비동기화 송수신) 통신을 통해 직접 수신하고 처리한다.
데이터 처리 프로세서(310)가 수신한 검출값에는 자세를 포함한 3개 축(예: X축, Y축, Z축)의 데이터를 포함하는 것으로 가정하며, 데이터 처리 프로세서(310)는 각 축 별로 온도변화에 근거한 바이어스 추정 및 보정기능을 수행하는 장치들(예: X-TBEC(311), Y-TBEC(312), Z-TBEC(313))을 포함한다.
아날로그 센서의 경우 1개 축(예: Z축)의 데이터만을 포함하지만, MEMS INS 기반 센서와 같은 디지털 센서의 경우 3개 축(예: X축, Y축, Z축)의 데이터를 포함한다.
상기 X-TBEC(311), Y-TBEC(312) 및 Z-TBEC(313)은 각각 X축 데이터, Y축 데이터, Z축 데이터에 대해 온도변화에 따라 변화하는 바이어스를 추정하고 보정하는 TBEC장치 블록들이다.
상기 처리부(320)는 상기 TBEC 장치 블록들(311, 312, 313)을 통해 보정된 검출값으로 플랫폼(예: 차량이나 작업자(이동국))의 각도를 구한다. 상기 처리부(320)에서 이루어지는 계산을 수식으로 나타내면 아래 [수식 1]과 같다.
[수식 1]
θt = θt-1 + δθt
여기서, 상기 θt 는 최종 각도이고, 상기 δθt는 각도 변화량(검출값(Xt)에 해당)이다.
도 4는 제1 실시 예에 따른 TBEC장치 블록의 구성도이다. 본 실시 예에 따른 TBEC장치 블록은 MEMS INS 기반 센서부를 탑재한 단말이 동작하지 않는 상태 즉, 멈춘 상태를 전제로 하여 바이어스를 추정하고 보정하며, 일반 네비게이션이나 스마트폰 용으로 사용될 수 있다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 제1 실시 예에 따른 각 TBEC장치 블록(311 내지 313)은 온도변화 검출부(311A), 바이어스 검출부(311B), 동작 검출부(311C), 온도별 바이어스 추정부(311D), 실시간 바이어스 보정부(311E)를 포함하여 구성된다.
상기 온도변화 검출부(311A)는 MEMS INS 기반 센서부(200)의 센서 주변의 온도 변화를 검출한다. 디지털 센서는 온도에 민감하므로 온도 변화를 정확하게 검출해야 정확한 바이어스를 추정할 수 있다.
상기 동작 검출부(311C)는 MEMS INS 기반 센서부(200)가 탑재된 플랫폼(예: 일반 네비게이션 또는 스마트 폰)의 동작을 검출할 수 있고, 쓰레스홀드(threshold) 기법을 이용하여 플랫폼의 동작 여부를 판단할 수 있는 플래그(flag)를 생성한다.
상기 바이어스 검출부(311B)는 시간과 온도에 따라 변화하는 바이어스를 검출하고 그 검출 데이터를 온도별 바이어스 추정부(311D)로 전달한다.
상기 온도별 바이어스 추정부(311D)는 상기 동작 검출부(311C)로부터 플래그를 전달받고, 상기 온도변화 검출부(311A)와 바이어스 검출부(311B)로부터 검출된 데이터를 전달받는다.
상기 온도별 바이어스 추정부(311D)는 상기 동작 검출부(311C)의 플래그가 플랫폼의 동작 또는 정지를 나타내는 것일 때, 상기 온도변화 검출부(311A)와 바이어스 검출부(311B)로부터 전달받은 데이터를 참조하여 온도변화에 따른 바이어스를 계산한다.
상기 실시간 바이어스 보정부(311E)는 상기 온도별 바이어스 추정부(311D)가 계산한 바이어스를 이용하여 실시간으로 측정값을 보정한다. 측정값을 보정하고 나서 그 결과를 다시 상기 바이어스 검출부(311B)로 피드백함으로써 지속적으로 바이어스 검출기능을 업데이트하고 정밀한 바이어스를 검출할 수 있다.
도 5는 제2 실시 예에 따른 TBEC장치 블록의 구성도이다. 본 실시 예에 따른 TBEC장치 블록은 MEMS INS 기반 센서부를 실장한 단말이 동작하는 상태를 전제로 하여 바이어스를 추정하고 보정하며, 예를 들면 자동차에 내장되는 네비게이션용으로 사용될 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 제2 실시 예에 따른 TBEC장치 블록(311 내지 313)은 온도변화 검출부(311A), 바이어스 검출부(311B), 동작 검출부(311C), 온도별 바이어스 추정부(311D), 실시간 바이어스 보정부(311E), 이동 중 바이어스 추정부(311F)를 포함하여 구성된다.
상기 온도변화 검출부(311A)는 MEMS INS 기반 센서부(200)의 센서 주변의 온도 변화를 검출한다. MEMS INS 기반 센서부(200)의 디지털 센서는 온도에 민감하므로 온도 변화를 정확하게 검출해야 정확한 바이어스를 추정할 수 있다.
상기 동작 검출부(311C)는 차량의 주행여부나 이동체의 이동여부를 검출할 수 있고, 쓰레스홀드(threshold) 기법을 이용하여 주행(이동)이나 정지여부를 판단할 수 있는 플래그를 생성한다. 상기 제1 실시 예에 따른 동작 검출부(311C)는 출력되는 디지털 센서 데이타만을 이용하여 플랫폼의 주행(이동)여부를 판별하였으나, 본 실시 예에 따른 동작 검출부(311C)는 GPS(Global Positioning System)나 차속 센서(속도 센서)와 같은 외부장치로부터 GPS신호와 차속(속도) 펄스를 인가받아 차량(이동체)의 주행(이동)과 정지 여부를 더욱 정확히 판별할 수 있다.
상기 바이어스 검출부(311B)는 시간과 온도에 따라 변화하는 바이어스를 검출하고 그 검출된 데이터를 온도별 바이어스 추정부(311D)로 전달한다.
상기 동작 검출부(311C)의 플래그가 차량이나 이동체의 주행상태나 이동상태임을 나타내는 것일 때, 상기 주행(이동) 중 바이어스 추정부(311F)는 GPS(또는 차속센서나 속도센서)로부터 GPS신호(또는 차속펄스)를 인가받아, 주행 중에 바이어스(B2)를 추정한다. 그리고 추정한 바이어스 값(B2)을 상기 실시간 바이어스 보정부(311E)로 전달한다.
반면, 상기 동작 검출부(311C)의 플래그가 차량(이동체)의 정지를 나타내는 것일 때, 상기 온도별 바이어스 추정부(311D)는 상기 온도변화 검출부(311A)와 바이어스 검출부(311B)로부터 검출된 데이터를 전달받아, 상기 제1 실시 예와 동일하게 온도변화에 따른 바이어스(B1)를 계산한다. 그리고 계산된 온도변화에 따른 바이어스 값(B1)은 실시간 바이어스 보정부(311E)로 전달된다.
상기 실시간 바이어스 보정부(311E)는 온도별 바이어스 추정부(311D)로부터 차량(이동체)의 정지 시에 계산된 바이어스 값(B1)이 전달되면, 상기 주행(이동) 중 바이어스 추정부(311F)로부터 전달받은 바이어스 추정값(B2)과 비교한다.
실시간 바이어스 보정부(311E)는 상기 온도별 바이어스 추정부(311D)의 바이어스 값(B1)과 상기 주행(이동) 중 바이어스 추정부(311F)의 바이어스 추정값(B2)을 비교하고, 최적의 바이어스를 판별하여 실시간으로 측정값을 보정한다.
상기 실시간 바이어스 보정부(311E)의 보정을 수식으로 나타내면 아래 [수식 2]과 같다.
[수식 2]
실시간 바이어스 보정부의 보정결과 값 = ((B1×8)＋(B2×1)/9)
이러한 바이어스 보정은 실시간으로 진행되며, 실시간 바이어스 보정부(311E)는 보정된 그 결과값을 상기 바이어스 검출부(311B)로 피드백함으로써 지속적으로 바이어스 검출기능을 업데이트하고 정밀한 바이어스 검출이 가능하도록 한다. 제2 실시 예는 상기 제1 실시 예에서 동작이 없는 경우만 바이어스 추정을 수행했던 한계를 극복하고 주행(이동) 중에도 바이어스를 추정할 수 있는 기능을 제안한다.
도 6은 자이로 센서의 바이어스 변화와 온도 변화의 패턴을 나타낸 그래프이다.
도 6에 도시된 바와 같이, MEMS INS 기반 센서부(200)의 자이로 센서(210)의 바이어스 변화는 온도 변화와 동일한 패턴으로 움직인다. 본 발명에서 바이어스 변화 보정은 자이로 센서(210)의 바이어스 변화가 온도 변화와 동일한 패턴으로 움직인다는 사실을 이용한다.
상기 데이터 처리 프로세서(310)는 자이로 센서(210)의 초기 동작시 초기 바이어스를 추정하여 바이어스 초기값을 설정한다.
이후, 상기 데이터 처리 프로세서(310)는 자이로 센서(210)의 검출값에 대해서 아래의 [수식3]에 의해 스무딩(smoothing) 또는 필터링(filtering)을 수행한다. 자이로 센서(210)의 검출값은 노이즈(Noise)로 인하여, 들죽날쭉하므로 스무딩 에버러지(moving average) 기법에 따라 스무딩(smoothing)이나 필터링(filtering) 처리하게 된다. 본 발명에서 자이로 센서(210)의 검출 주기는 50Hz 샘플링 단에서 수행하는 것이 바람직하다.
[수식 3]
[스무딩 또는 필터링(Smoothing or Filtering)]
Figure 112013008402338-pat00008
Figure 112013008402338-pat00009
Figure 112013008402338-pat00010
Figure 112013008402338-pat00011
Figure 112013008402338-pat00012
Figure 112013008402338-pat00013
Figure 112013008402338-pat00014
Figure 112013008402338-pat00015
Figure 112013008402338-pat00016
여기서, 상기 'S'는 스무딩된 자이로 센서값이고, 상기 'n'은 시간 인덱스이고, 상기 'x'는 원래의 자이로 센서값이다.
도 7은 스무딩 에버러지 기법에 따른 스무딩 효과를 나타낸 그래프이다.
스무딩(Smoothing)의 장점은 도 7의 왼쪽 그래프에 도시된 바와 같이, 튀는 값을 제거해 주는 장점이 있으나 도 7의 오른쪽 그래프에 도시된 바와 같이, 시간 지연 문제가 발생하므로 스무딩(smoothing)값은 바이어스 추정에만 사용하는 것이 바람직하다.
도 8은 자이로 센서의 추정 결과를 나타낸 그래프이다.
상기 온도별 바이어스 추정부(311D)는 계산된 바이어스 값을 이용하여 온도 변화에 따른 바이어스 변화율을 계산한다.
상기 데이터 처리 프로세서(310)는 기존에 초기 바이어스를 계산하는 구간에서 온도에 따른 바이어스의 변화율도 함께 계산해야 한다. 초기의 이 바이어스 값과 바이어스 변화율은 이후의 온도변화에 따른 바이어스 추정에 사용된다.
바이어스 변화율은 도 8에 도시된 바와 같이, 대략 1도의 온도 변화당 -6.4 ~ -7.2 구간으로 형성된다.
도 9의 a)는 바이어스 추정 결과를 나타낸 그래프이다.
확보된 바이어스 변화율을 이용하여, 이후 주행 중 바이어스 추정을 수행한다. 도 9의 a)에서, 'gyroBias'는 자이로 센서(210)의 원래 바이어스 값이고, 'estBias'는 주행(이동) 정지시 추정한 바이어스 값(제1 실시 예)이고, 'EstBias'는 주행시(이동시) 추정한 바이어스 값(제2 실시 예)이다.
도 9의 b)는 자이로 센서 검출값의 보정 결과를 나타낸 그래프이다. 상기 실시간 바이어스 보정부(311E)는 상기 추정된 바이어스 값(B1, B2)을 자이로 센서(210)의 검출값에 반영하여 보정을 수행한다.
도 9의 b)에서, 'RawGyroZ'는 보정전의 자이로 센서(210)의 검출값이고, 'fbGyro'는 주행(이동) 정지시 추정한 바이어스를 적용하여 보정된 자이로 센서(210)의 검출값(제1 실시 예)이고, 'FBGyro'는 주행시(이동시) 추정한 바이어스를 적용하여 보정된 자이로 센서(210)의 검출값(제2 실시 예)이다.
본 발명의 제1 실시 예에서처럼, 만일 주행(이동) 정지로 판단된 직후, 바이어스 추정을 실시할 경우 초기화와 동일한 동작을 수행한다. 즉, 초기 바이어스 추정 후 바이어스 변화율을 검지하는 과정을 다시 수행한다. 만일 정지 이후 다시 주행(이동)이 개시되면, 상기 제1 실시 예의 경우, 바이어스 변화율 추정 알고리즘을 벗어나게 된다.
상기 설명에서 센서 바이어스 보정 동작은 MEMS INS 기반 센서가 장착된 단말기 등의 내부에 소프트웨어 형태로 탑재될 수 있다. 즉, 기존에는 센서로부터 생성된 디지털 데이터를 단말기 내부의 프로세서가 받아서 그때의 바이어스만을 보정 하였으나, 본 발명은 디지털 센서로부터 생성된 디지털 데이터를 프로세서가 받아서 처리하는 과정에서 온도에 따라 변화하는 바이어스를 실시간으로 추적하여 보정하는 것이다.
다음으로, 상기 바이어스 변화 보정부(300)의 보정 데이터에 근거하여 작업자의 이동거리와 방향을 산출하는 거리 산출부(400)에 대하여 설명한다.
상기 거리 산출부(400)는 걸음 카운트부(410), 걸음폭 산정부(420) 및 방향각 계산부(430)를 포함하여 구성된다.
상기 거리 산출부(400)는 가속도 센서(110)에 의해 생성되는 펄스를 통해 걸음을 카운트(Nw)하고, 걸음폭을 산정(SF: Scale Factor)하여 거리를 산출(D=Nw×SF)한다. 도 10은 본 발명에서의 걸음검출 확장 기법에 대하여 설명하는 개념도이다.
예를 들어, 본 발명에서 거리 산출부(400)는 걸음검출 확장기법을 통해 산출하는데, 도 10의 오른쪽 그림에 도시된 바와 같이 걸음 검출 레벨을 4단계의 라이징-폴링 검출 기법으로 한다.
따라서, 걸음 카운트부(410)는 확장된 4단계의 라이징-폴링이 1주기의 파형 특성을 가질 때, 1걸음으로 카운트(N1)한다. 걸음폭 산정부(420)는 1주기의 파형 특성으로부터 1걸음의 걸음폭을 산정할 수 있다. 그리고 방향각 계산부(430)는 지자기 센서(140)로부터의 방향 검출값에 근거하여 방향각을 계산(△Θ)한다.
도 11은 본 발명에 따른 확장된 4단계의 라이징-폴링 걸음검출 기법을 적용한 실험에 대한 도면이다. 본 발명의 발명자는 상기와 같은 확장된 4단계의 라이징-폴링 걸음검출 확장 기법을 통해 도 11에서와 같이 9걸음, 8걸음, 8걸음, 13걸음, 13걸음, 9걸음이 정확히 구분되는 것임을 시험 결과를 통해 확인하였다.
다음으로, 상기 기압데이터 수집 및 동기화부(500)에 대하여 도 12를 참조하여 설명한다. 도 12는 본 발명의 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템을 구성하는 기압데이터 수집 및 동기화부의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
상기 기압데이터 수집 및 동기화부(500)는, 도 12에 도시한 바와 같이 건설현장 측량원점(이하, '기준국'이라 칭함)의 기압 데이터를 포함한 기상 데이터를 수집 저장하고, 고도데이터를 포함한 기준국의 3D 기준좌표 데이터를 저장하는 기준국 기압데이터 및 3D좌표 수집부(510)와, 상기 MEMS INS 기반 센서부(100)의 기압 센서(150)로부터 작업자(이동국)가 현재 위치하고 있는 위치의 기압 데이터를 수집하는 이동국 기압데이터 수집부(520), 및 상기 기준국 기압데이터로부터의 현재 기압데이터와 3D 기준좌표 데이터로부터의 고도 데이터에 기초하여 현재기압에서의 기준고도 데이터를 산출하기 위한 기준고도 데이터 산출부(530)를 포함한다.
상기 기준국 기압데이터 및 3D좌표 데이터 수집부(510)는 건설현장 측량원점(기준국)의 기압 및/또는 3D좌표를 실시간으로 또는 정기적으로 수신하여 그 기압 데이터(기압값)를 수집 저장한다.
예를 들면, 상기 기준국 기압데이터 및 3D좌표 데이터 수집부(510)는 정밀한 좌표를 갖고 있는 DGPS(Differential GPS) 기준국이 전송하는 보정 신호에 기압정보를 포함하는 기상정보인 기상데이터를 포함하여 제공받거나, 건설현장마다 있는 기준측량점(측량원점)을 활용하여 기준측량점의 고도데이터(고도값)과 이 위치에 설치된 기상장비로부터 수집된 기압데이터를 건설현장 내의 네트워크를 통해 제공받을 수 있다.
상기 기준고도 데이터 산출부(530)는 기준고도 데이터(HRS)를 아래의 식 (1) 및 (2)를 이용하여 산출한다.
Figure 112013008402338-pat00017
(1)
Figure 112013008402338-pat00018
(2)
여기에서,
Pn : 데이터 순열 n번째 기압 데이터(millibar)
CP : 현재 기압(Current Pressure)(millibar)
MSLP : 해수면 기압(mean-sea-level pressure)
다음으로, 상기 절대고도 산출부(600)는 기준국 기압데이터 및 3D좌표데이터 수집부(610)로부터의 현재 기준국 기압데이터(RSP)와 상기 산출된 기준고도데이터(HRS)에 기초하여 이동국의 절대고도 데이터(Ha)를 산출한다.
절대고도 데이터(Ha)는 아래의 식 (3)에 의해 산출된다.
Figure 112013008402338-pat00019
(3)
여기에서,
RSP : 기준국 기압 데이터(Reference Station Pressure)
HRS: 기준고도 데이터
위와 같은 식 (3)을 통해 산출되는 절대고도 데이터는 기준국 기압이 변화하더라도 이를 보상할 수 있는 기준고도 데이터가 있으므로 정확하게 산출될 수 있다.
상기 기압데이터 수집 및 동기화부(500)와 절대고도 산출부(600)의 수행 동작을 도 13을 참조하여 더 설명한다. 도 13은 본 발명의 기압데이터 수집 및 동기화부와 절대고도 산출부의 수행 동작을 개략적으로 도시한 플로차트이다.
도 13에 도시한 바와 같이, 이동국인 작업자의 절대고도 산출을 위하여 건설현장 측량원점(즉, 기준국)의 현재의 기압 데이터와 고도 데이터를 제공받고(S100); 상기 현재의 기압 데이터와 고도 데이터에 기초하여 기준고도 데이터를 상기한 식 (1) 및 (2)를 통해 산출하며(S200); 작업자(즉, 이동국)가 위치하고 있는 위치의 기압데이터를 제공받으며(S300); 상기 기준고도 데이터와 상기 작업자 위치의 기압데이터에 기초하여 상기한 식 (3)을 통해 이동국의 절대고도 데이터를 산출(S400)한다.
상기 기압데이터와 고도 데이터(좌표 데이터)는, 예를 들면 정밀한 좌표를 갖고 있는 DGPS(Differential GPS) 기준국이 전송하는 보정 신호에 기상정보인 기상데이터가 포함되도록 하여 제공받거나, 건설현장마다 있는 기준측량점(측량원점)을 활용하여 기준측량점의 고도데이터(고도값)와 이 위치에 설치된 기상장비로부터 수집된 기압데이터를 제공받을 수 있다.
상기 3D위치 결정부(700)는 거리산출부(400)와 절대고도 산출부(600)로부터 제공되는 데이터값을 통해 각각 X축, Y축, Z축에 대한 최종 3D좌표(Xd, Yd, Zd)를 결정한다.
구체적으로, 최종 3D좌표 Xd는 X+dX이고, Yd는 Y+dY이며, Z는 절대고도값이다. 여기에서, X와 Y는 바이어스 변화 보정부(300)로부터 보정된 결과값의 X좌표와 Y좌표이고, dX와 dY는 거리산출부(400)로부터 각각 D×cos(Θ)와 D×sin(Θ)이다. 그리고 Z는 절대고도 산출부(600)로부터 산출된 절대고도값이다.
이상에서 설명한 각 구성요소들의 수행 방법은 하드웨어적으로 구현될 수도 있고, 소프트웨어적으로도 구현될 수 있다.
예시적인 하드웨어적인 구현에 의하면, ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(micro processors), 기타 기능 수행을 위한 전기적인 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수도 있다.
상기한 바와 같은 본 발명의 발명자는 본 발명의 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템 및 3D위치 결정 방법을 검증하고자 다양한 실험을 행하였으며, 실험 결과는 실제 적용이 가능한 수준의 매우 우수한 결과임을 확인하였다.
도 14는 시험의 일 예로 본 발명을 통해 터널 외부로부터 걸음을 이용한 터널 내부 진입 결과를 나타내는 그래프이다. 도 14에 나타낸 바와 같이, 본 발명과 같이 바이어스 변화 보정부(400)를 통해 터널 공사 현장에서는 비교적 실제 궤적과 유사한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
도 15는 시험의 다른 예로, 본 발명을 통해 시설물 내에서의 3D위치 검출 결과를 나타내는 그래프이다. 도 15에 나타낸 바와 같이, 본 시험에서는 지상에서 건물 내부로 진입한 뒤에 건물의 1층에서 엘리베이터를 타고 최초 11층에 도달하여 내부 한 바퀴 시험, 다시 엘리베이터를 이용하여 15층에 도달하여 같은 방향으로 내부 이동 시험, 그리고 16층에 도착하여 층간 구분이 가능한지를 확인하기 위해 같은 방향으로 내부 이동 시험, 마지막으로 엘리베이터로 다시 건물 옥상인 20층에 도달하여 같은 방향으로 이동 시험 후에 마지막으로 다시 1층에 엘리베이터로 내려와 원점으로 돌아오는 궤적을 구현하였다.
본 시험 결과로서, 건설현장 작업자의 3D위치 검출을 위해 본 발명에서 제안한 실시간 바이어스 변화 보정 기법은 온도 변화에 따라서 이동에 관계없이 매우 잘 추정된 결과를 확인하였다. 이 결과로 방향각 오차가 주행거리 대비 약 1% 이내의 결과를 얻을 수 있음을 시험적으로 확인하였다(도 16 참조). 도 16은 본 발명의 시험에서 TBEC를 이용한 바이어스 변화 보정을 통한 추정 결과를 나타내는 그래프이다.
또한, 본 시험에서는 확장된 걸음검출 기법을 통해 실제 걸음을 얼마나 정확히 검출하고, 가짜 걸음과 진짜 걸음을 구분할 수 있는 것이 관건이었는데, 다양한 시험 결과는 실제 적용이 가능한 수준의 매우 우수한 결과임을 확인하였다(도 17 참조). 도 17은 본 발명의 시험에서 확장된 걸음검출 기법을 통한 검출 결과를 나타내는 그래프이다.
또한, 본 시험에서는 기압센서를 이용한 고도 검출시 차분법(절대고도 산출)과 보정기법을 이용함으로써 층간 구분이 가능한 수준인 50cm 이내의 오차만을 나타내었음을 확인하였다(도 18 참조). 도 18은 본 발명의 시험에서 절대고도 산출을 이용한 고도검출 결과를 나타내는 그래프이다.
상기와 같이 본 발명의 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템 및 3D위치 결정 방법에 따르면, 기준국의 일정한 고도(고도값)와 기압의 편차를 고려하여 현재의 기압값이 가리키는 기준 고도값을 구함으로써 절대 고도값을 확보함과 동시에, 온도에 민감하게 변화하는 디지털 센서의 바이어스 변화를 실시간 보정함으로써 건설현장의 작업자의 고도 및 위치 파악을 정확하게 수행할 수 있다.
또한, 본 발명은 지하 구조물이나 고층 건물 등에서의 위험 상황 발생시 작업자에 대한 신속한 구조, 및 작업 현장에서의 안전하고 원활한 작업 진행을 위한 작업 지시와 의사소통을 수행할 수 있도록 할 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 실시 예와 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 예시적으로 설명하는 것에 불과하다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아님은 자명하다. 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시 예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: MEMS INS 기반 센서부
110: 가속도 센서
120: 자이로 센서
130: GNSS
140: 지자기 센서
150: 기압 센서
200: 자세데이터 수집 및 동기화부
300: 바이어스 변화 보정부
310: 데이터 처리 프로세서
320: 처리부
400: 거리 산출부
410: 걸음카운트부
420: 걸음폭 산출부
430: 방향각 계산부
500: 기압데이터 수집 및 동기화부
510: 기준국 기압데이터 및 3D좌표데이터 수집부
520: 이동국 기압 데이터 수집부
530: 기준고도 산출부
600: 절대고도 산출부
700: 3D위치 결정부

Claims (18)

  1. 건설현장 작업자인 이동국의 자세 및 건설현장 현재 위치의 기압 정보를 검출하는 MEMS INS 기반 센서부;
    상기 MEMS INS 기반 센서부로부터의 자세 데이터를 수집하고 동기화하는 자세데이터 수집 및 동기화부;
    상기 자세데이터 수집 및 동기화부로부터의 데이터에 대하여 상기 센서부의 주변 온도변화에 따른 바이어스 변화를 추정하고 보정하는 바이어스 변화 보정부;
    상기 바이어스 변화 보정부의 보정 데이터에 근거하여 작업자의 이동거리와 방향을 산출하는 거리 산출부;
    상기 MEMS INS 기반 센서부로부터의 기압 데이터 및 건설현장 측량원점인 기준국의 기상 데이터를 수집하고 동기화하는 기압데이터 수집 및 동기화부;
    상기 기압데이터 수집 및 동기화부로부터의 데이터에 근거하여 작업자의 절대고도를 결정하는 절대고도 산출부; 및
    상기 거리 산출부의 산출값과 절대고도 산출부로부터 산출값에 근거하여 작업자의 3D위치를 추측 결정하는 3D위치 결정부
    를 포함하는 MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 MEMS INS 기반 센서부는
    자세검출 기능을 하는 3축 가속도센서와, 방향검출 기능을 하는 3축 자이로 센서와, 위성측위시스템(GNSS)와, 지자기센서, 및 작업자가 현재 위치하고 있는 위치에서의 기압을 검출하기 위한 기압 센서를 포함하는
    MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 바이어스 변화 보정부는
    상기 자세데이터 수집 및 동기화부로부터 X축, Y축, Z축 데이터를 제공받아 처리하는 다수의 TBEC장치 블록들을 포함하여 온도변화에 따른 바이어스 변화를 추정하고 보정하는 데이터 처리 프로세서; 및
    상기 TBEC장치 블록들을 통해 보정된 검출값으로 플랫폼의 각도를 구하는 처리부로 구성되며,
    상기 데이터 처리 프로세서는,
    상기 X축 데이터에 대해 온도변화에 따라 변화하는 바이어스를 추정하고 보정하는 X-TBEC와, 상기 Y축 데이터에 대해 온도변화에 따라 변화하는 바이어스를 추정하고 보정하는 Y-TBEC, 및 상기 Z축 데이터에 대해 온도변화에 따라 변화하는 바이어스를 추정하고 보정하는 Z-TBEC를 포함하는
    MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 다수의 TBEC장치 블록 각각은
    상기 MEMS INS 기반 센서부의 센서 주변의 온도 변화를 검출하는 온도변화 검출부;
    상기 MEMS INS 기반 센서부가 탑재된 플랫폼의 동작을 검출하는 동작 검출부;
    시간과 온도에 따라 변화하는 MEMS INS 기반 센서부의 바이어스를 검출하는 바이어스 검출부;
    상기 온도변화 검출부와 바이어스 검출부에서 검출된 데이터를 참조하여 온도변화에 따른 바이어스를 계산하는 온도별 바이어스 추정부;
    상기 계산된 바이어스를 이용하여 실시간으로 상기 MEMS INS 기반 센서부의 검출값을 보정하는 실시간 바이어스 보정부를 포함하는
    MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 실시간 바이어스 보정부는
    지속적으로 바이어스 검출기능을 업데이트하고 정밀한 바이어스를 검출하기 위하여 상기 보정된 검출값을 상기 바이어스 검출부로 피드백하도록 구성되는
    MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 동작 검출부는 쓰레스홀드(threshold) 기법을 이용하여 동작 여부를 판단할 수 있는 플래그를 생성하도록 구성되는
    MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 데이터 처리 프로세서는
    상기 MEMS INS 기반 센서부로부터의 검출값에 대해 스무딩 에러버지(moving average) 기법에 따라 스무딩(smoothing)이나 필터링(filtering) 처리하도록 구성되는
    MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 스무딩 에버러지는 하기 수식에 따라 계산되는
    Figure 112013008402338-pat00020

    (여기에서, 상기 S는 스무딩된 자이로 센서값이고, 상기 n은 시간 인덱스이고, 상기 x는 원래의 자이로 센서값임)
    MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 거리 산출부는 걸음을 카운트하는 걸음 카운트부, 걸음폭을 산정하는 걸음폭 산정부 및 걸음방향을 계산하는 방향각 계산부를 포함하고,
    상기 거리 산출부는 4단계의 라이징-폴링 검출 기법에 기초한 상기 거리 산출부로부터의 결과값에 근거하여 거리(D=Nw×SF; 여기에서, Nw는 카운트값, SF: Scale Factor)를 산출하고 방향각을 계산(△Θ)하도록 구성되는
    MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 기압데이터 수집 및 동기화부는
    건설현장 측량원점인 기준국의 기압 데이터를 포함한 기상 데이터를 수집 저장하고, 고도데이터를 포함하는 기준국의 3D 기준좌표 데이터를 저장하는 기준국 기압데이터 및 3D좌표 수집부;
    상기 MEMS INS 기반 센서부의 기압 센서로부터 이동국인 작업자가 현재 위치하고 있는 위치의 기압 데이터를 수집하는 이동국 기압데이터 수집부; 및
    상기 기준국 기압데이터로부터의 현재 기압데이터와 3D 기준좌표 데이터로부터의 고도 데이터에 기초하여 현재기압에서의 기준고도 데이터를 산출하기 위한 기준고도 데이터 산출부를 포함하는
    MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 기준국의 고도 데이터와 기압 데이터는 DGPS(Differential GPS) 기준국이 전송하는 보정 신호에 기압데이터를 포함한 기상 데이터로부터 제공되거나, 건설현장마다 있는 기준측량점의 고도데이터 및 기준측량점의 기상장비로부터 제공되도록 구성되는
    MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 기준고도 데이터 산출부는 기준고도 데이터(HRS)를 아래의 식 (1) 및 (2)를 이용하여 산출하는
    Figure 112013008402338-pat00021
    (1)
    Figure 112013008402338-pat00022
    (2)
    여기에서,
    Pn : 데이터 순열 n번째 기압 데이터(millibar)
    CP : 현재 기압(Current Pressure)(millibar)
    MSLP : 해수면 기압(mean-sea-level pressure)
    MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 절대고도 산출부는
    기준국으로부터 전송되어 온 현재의 기준국 기압 데이터(RSP)와 산출되는 상기 기준고도 데이터(HRS)에 기초하여 아래의 식 (3)을 이용하여 절대고도 데이터(Ha)를 산출하는
    Figure 112013008402338-pat00023
    (3)
    여기에서,
    RSP : 기준국 기압 데이터(Reference Station Pressure)
    CP : 현재 기압(Current Pressure)
    HRS: 기준고도 데이터
    MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 시스템.
  14. 가속도 센서, 자이로 센서, GNSS, 지자기 센서 및 기압 센서를 포함하는 MEMS INS 기반 센서부를 구비하여 건설현장 작업자의 3D위치를 결정하기 위한 방법으로서,
    (a) 건설현장 작업자인 이동국의 자세 정보 및 건설현장 현재 위치의 기압 정보를 검출하고;
    (b) 상기 이동국의 자세 정보 및 건설현장 현재 위치의 기압 정보를 수집 및 동기화하고;
    (c) 상기 MEMS INS 기반 센서부로부터의 기압데이터 및 건설현장 측량원점인 기준국의 기상데이터와 고도데이터를 수집하고 동기화하고;
    (d) 상기 MEMS INS 기반 센서부의 센서 주변의 온도변화에 따른 바이어스 변화를 추정하고 보정하고;
    (e) 상기 보정 데이터에 근거하여 작업자의 이동거리와 방향을 산출하고;
    (f) 상기 동기화된 기압데이터 및 기준국의 기상 데이터에 근거하여 작업자의 절대고도를 결정하며;
    (g) 상기 이동거리와 방향의 산출값과 상기 절대고도 산출값에 근거하여 작업자의 3D위치를 추측 결정하는 것을 포함하는
    MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 (d) 단계는
    상기 MEMS INS 기반 센서부의 센서 주변의 온도 변화를 검출하고,
    상기 MEMS INS 기반 센서부가 탑재된 플랫폼의 동작을, 쓰레스홀드(threshold) 기법을 이용하여 동작 여부를 판단할 수 있는 플래그를 생성하여 검출하고;
    시간과 온도에 따라 변화하는 MEMS INS 기반 센서부의 바이어스를 검출하고,
    검출된 상기 온도 변화와 플랫폼의 동작의 데이터를 참조하여 MEMS INS 기반 센서부의 온도변화에 따른 바이어스를 계산하고,
    상기 계산된 바이어스를 이용하여 실시간으로 상기 MEMS INS 기반 센서부의 검출값을 보정하는 것을 포함하며,
    상기 실시간 바이어스를 보정하는 것은 지속적으로 바이어스 검출기능을 업데이트하고 정밀한 바이어스를 검출하기 위하여 상기 보정된 검출값을 상기 바이어스 검출부로 피드백하는
    MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 (e) 단계는
    4단계의 라이징-폴링 검출 기법에 기초한 결과값에 근거하여 거리(D=Nw×SF; 여기에서, Nw는 카운트값, SF: Scale Factor)를 산출하고, 방향각을 계산(△Θ)하는
    MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 방법.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 (a) 단계는 기준국의 기압 데이터를 포함한 기상 데이터를 수집 저장하고, 고도데이터를 포함하는 기준국의 3D 기준좌표 데이터를 저장하는 것을 포함하고,
    상기 (b) 단계는 작업자가 현재 위치하고 있는 위치의 기압 데이터를 수집하며, 상기 기준국 기압데이터로부터의 현재 기압데이터와 3D 기준좌표 데이터로부터의 고도 데이터에 기초하여 현재기압에서의 기준고도 데이터를 산출하는 것을 포함하며,
    상기 기준고도 데이터(HRS)는 아래의 식 (1) 및 (2)로 산출되고,
    Figure 112013008402338-pat00024
    (1)
    Figure 112013008402338-pat00025
    (2)
    (여기에서, Pn : 데이터 순열 n번째 기압 데이터(millibar), CP : 현재 기압(Current Pressure)(millibar) MSLP : 해수면 기압(mean-sea-level pressure))
    상기 (f) 단계에서 절대고도데이터(Ha)는 기준국으로부터 전송되어 온 현재의 기준국 기압 데이터(RSP)와 기준고도 데이터(HRS)에 기초하여 아래의 식 (3)으로 산출되는
    Figure 112013008402338-pat00026
    (3)
    (여기에서, RSP : 기준국 기압 데이터(Reference Station Pressure), CP : 현재 기압(Current Pressure), HRS: 기준고도 데이터)
    MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 방법.
  18. 제14항에 있어서,
    상기 기준국의 고도 데이터와 기압 데이터는 DGPS(Differential GPS) 기준국이 전송하는 보정 신호에 기압데이터를 포함한 기상 데이터로부터 제공되거나, 건설현장마다 있는 기준측량점의 고도데이터 및 기준측량점의 기상장비의 기상데이터로부터 제공되는
    MEMS INS 기반 건설현장 작업자의 3D위치 결정 방법.
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