KR101902030B1 - 위치 검출 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은, 실질적으로 고정형인 송신기들의 무선 신호들로부터 제1 위치 시퀀스(12)가 검출되고, 그 이외의 센서 데이터로부터는 복합 항법에 의해 제2 위치 시퀀스(14)가 검출되는 제1 단계(10)를 포함하는 위치 검출 방법에 관한 것이다. 본 발명의 핵심은, 제2 단계(20)에서 제1 위치 시퀀스(12)와 제2 위치 시퀀스(14)가 서로 비교된다는 점에 있다. 또한, 본 발명은 상기 위치 검출 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 특히 이동 단말기 내에 구비되는 위치 검출 장치(100)에 관한 것이며, 상기 위치 검출 장치는 고정형 송신기들의 무선 신호의 수신기(110)와, 고정형 송신기들의 무선 신호들로부터 수신기의 제1 위치를 결정하기 위한 위치 검출 수단(160)과, 복합 항법을 통한 제2 위치의 결정을 위해 적어도 방향 및 거리를 측정하기 위한 센서들(120)과, 제1 위치들의 시퀀스 및 제2 위치들의 시퀀스를 저장하기 위한 메모리(130)를 포함한다. 본 발명의 핵심은, 위치 검출 장치가 제1 위치 시퀀스와 제2 위치 시퀀스를 비교하기 위한 처리 장치(140)를 포함한다는 점에 있다.

Description

위치 검출 방법 {DETERMINATION OF POSITIONS}

본 발명은, 실질적으로 고정형인 송신기의 무선 신호로부터 제1 시퀀스의 위치들이 결정되고, 그 이외의 센서 데이터로부터는 복합 항법(compound navigation)을 통해 제2 시퀀스의 위치들이 결정되는 제1 단계를 포함하는 위치 검출 방법에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 위치 검출 장치에 관한 것이다.

지금까지는 주로, 식별 가능한 송신기(예: WLAN 라우터)의 송출뿐 아니라, 수신기, 예컨대 위치 추적 장치에서 측정되는 상기 송출의 수신 강도를 기반으로 상기 수신기의 위치를 검출하는 WLAN 위치 추적 시스템이 상업적으로 이용되어왔다. 이와 관련하여 기본적으로, "위치 핑거프린팅(Position Fingerprinting)"과 "신호 경로 모델링(Signal Path Modelling)"이라 지칭되는 2가지 접근법이 있다.

"위치 핑거프린팅"의 경우, 위치 추적 시스템의 이용 전에 시스템이 이용되어야 하는 전체 영역이 측량되고, 각각의 위치에 할당된 래스터 상에 모든 가용 WLAN 네트워크의 수신 강도들이 표시된다. 위치 추적 시스템의 작동 중에, 위치 추적 장치에서 측정되는 수신 강도가 데이터베이스에 저장된 수신 강도와 비교되고, 특정 알고리즘들을 통해 위치가 계산된다. 고려될 수 있는 가장 단순한 알고리즘은, 데이터베이스에서, 그 측정된 수신 강도가 위치 추적 시 측정되는 수신 강도에 대해 최소 기하 거리(geometric distance)를 갖는 위치를 위치로서 지정한다.

"신호 경로 모델링"의 경우에는, 위치 추적 영역(locating range) 내에 존재하는 모든 WLAN 기지국의 위치들을 포함하며, 특히 미국 공보 US 7,403,762에 기술된 것처럼, 위치 추적 영역 내 수신 강도의 측정을 통해 결정될 수 있는 데이터베이스를 전제로 한다. 위치 추적 동안, 단말기에서 측정되는 수신 강도는 수학적 관계식을 통해 해당 기지국까지의 거리로 환산되고, 알려진 라우터 위치들에 기반하여 삼변 측량을 통해 현재 위치가 결정된다. 이 경우, 삼변 측량은, 거리 정보만 이용되고 각도 정보는 이용되지 않는다는 점에서 공지된 삼변 측량과 구별된다.

두 방법의 정확도는 기반이 되는 데이터베이스의 품질에 따라 결정되는데, 그 이유는 위치 추적이 데이터베이스를 통해 제공되는 기준보다 결코 더 정확할 수 없기 때문이다. 이 경우, 데이터베이스의 작성 시 발생할 수 있는 장애는 다양한데, 그 이유는 거리뿐만 아니라, 특히 전송 경로 내 객체들, 단말기의 배향 및 시간에 따라 측정되는 수신 강도가 달라지기 때문이다. 또한, 데이터베이스의 작성 후에도, 여전히 라우터들의 위치가 변하거나, 라우터들이 제거되거나 새로 추가될 수 있는 가능성이 존재한다. 이들 경우에도 위치 추적 시스템의 기능이 여전히 보장될 수 있도록 하기 위해, 예컨대 미국 공보 US 7,474,897호에서는 각각의 라우터의 위치 추적 정보의 품질이 판단되고, 그에 따라 상기 라우터가 위치 추적에 이용될 수 있는지의 여부가 결정된다.

미국 공보 US 7,493,127호에 기술된, 작동 중 데이터베이스를 업데이트하기 위한 방법에서는, 각각의 위치 추적 과정마다 수신 정보의 일관성이 검사되고, 수신 정보가 일관되지 않거나 신규 정보인 경우 라우터 위치들은 또 다른 라우터들을 통해 결정된 단말기의 위치를 기반으로 변경되거나 또는 새로 추가될 수 있다. 이러한 방법들은, 위치 검출에 이용될 수 있는 충분한 개수의 또 다른 라우터가 존재하는 경우 개별 라우터들의 특성의 변경에 의해 시스템의 기능이 제한되지 않는 점을 보장한다.

보행자들의 위치 추적 정확도를 개선하기 위한 방법 중 하나는, 출발점으로부터의 방향 및 거리를 측정하는 방식의 복합 항법으로서, 이는 관성 항법 시스템(INS)으로도 알려져 있다. INS는 예컨대 MEMS 센서들을 기반으로 구성될 수 있다. 이 경우, 보폭의 측정과 걸음 횟수의 계수를 조합한 방식으로 위치 변화를 검출하기 위해 가속도 센서가 이용된다. 추가로, 수평 이동의 방향을 검출하기 위해 전자 나침반이 주로 요 레이트 센서와 조합되어 이용되는 한편, 압력 센서는 수직 축에서의 이동을 감지한다. INS 데이터와 WLAN 데이터의 센서 데이터 융합을 통한 위치 추적 정확도의 개선은 특히 "옥내 모바일 위치 추정을 위한 WiFi/INS 시스템의 선진 통합(Advanced Integration of WiFi and Inertial Navigation Systems for Indoor Mobile Positioning)"(Evennou, F., Marx, F., 적용된 신호 처리에 관한 Eurasip 저널, Hindawi 출판사, 뉴욕, 2006년) 및 "파티클 필터 및 저비용 MEMS 센서를 이용한 WLAN 기반의 보행자 위치 추적(Particle Filters and Low-Cost MEMS Sensors)"(H. Wang, H. Lenz, A. Szabo, J. Bamberger 및 U. Hanebeck, 위치 확인, 항법 및 통신에 관한 워크샵 의사록 2007, 1-7쪽, 2007년)에서 달성된다. 이 경우, 시간 곡선에서 WLAN을 통해 결정된 위치를, 예컨대 파티클 필터를 이용하여, INS 없이 가능할 수도 있는 것보다 더 정확하게 검출하기 위해, INS 데이터가 이용된다.

또한, "WLAN 및 INS를 이용한 보행자 항법을 위한 센서 데이터 융합"(J. Seitz, L. Patino-Studencka, B. Schindler, S. Haimerl, J. G. Boronat, S. Meyer 및 J. Thielecke, 자이로 기술 심포지엄 2007 의사록, 2007년 09월)에 기술되어 있듯이, "위치 핑거프린팅" 데이터베이스의 작성을 간소화하기 위해, INS가 이용될 수 있다. 이를 위해, 데이터베이스의 작성 동안 수동 입력된 2개의 기준 위치 사이의 경로가 INS으로부터 획득된 데이터를 이용하여 보간됨으로써, 수동 입력의 필요성이 낮아진다. 종래 기술에서 설명되는 것처럼, 위치 추적 시스템의 정확도는, WLAN 위치 추적 시스템의 경우 예컨대 라우터 위치들을 포함할 수 있는 기준 위치들을 포함하는 기반 데이터베이스의 품질에 의해 제한된다. 데이터베이스를 최적화하기 위한 공지된 방법들은, 위치 기준들의 변화를 인지하기 위해 위치 추적 시스템 자체로부터 획득되는 정보만을 이용한다. 따라서, 예컨대 현재 위치는, 신규 라우터의 위치를 결정할 수 있도록 하기 위해, 복수의 지점에서 복수의 라우터의 수신 강도를 이용하여 결정되어야 한다. 이 경우, 위치 측정치는 측정 오류를 수반하기 때문에, 신규로 결정되는 라우터의 위치의 불확실성은 기준으로서 이용되는 라우터의 위치의 불확실성보다 더 크다. 또한, 예컨대 단말기의 배향에 기인하는 수신 특성들에 의해 유발될 수 있는, 위치 검출 시의 시스템 오류는 신규 라우터의 위치로 직접 전달된다. 그럼으로써 위치 데이터베이스의 품질은 시간이 가면서 계속 저하되는데, 그 이유는 라우터 위치가 변할 때마다 라우터 위치와 관련한 불확실성이 더욱 커지기 때문이다.

또한, 신규 라우터들은 복수의 다른 라우터의 근처에서만 위치에 할당될 수 있는데, 그 이유는 그렇지 않을 경우 기준 위치가 결정될 수 없기 때문이다. 그러므로 데이터베이스를 최적화하기 위한 방법들은 고밀도의 라우터들을 포함하는 지역에서만 실행될 수 있고, 예컨대 교외 및 지방에서는 제 기능이 발휘되지 못한다.

본 발명은, 실질적으로 고정형인 송신기들의 무선 신호들로부터 제1 시퀀스의 위치들이 결정되고, 그 이외의 센서 데이터로부터는 복합 항법에 의해 제2 시퀀스의 위치들이 결정되는 제1 단계를 포함하는 위치 검출 방법에 관한 것이다. 본 발명의 핵심은, 제2 단계(20)에서 제1 위치 시퀀스(12)과 제2 위치 시퀀스(14)이 서로 비교되는 점에 있다.

본 발명에 따른 방법은, 기준 시스템을 이용하여 다시 측량하지 않고도 위치 추적을 위한 데이터베이스의 자동화된 개선이 가능하도록 한다. 적용 범위의 경계에서 위치 데이터베이스의 단계별 확장이 가능하다. 옥내 경로들의 매핑도 가능하다. 이들은 모두, 별도의 조치 없이 작동 중에 사용자들의 위치 추적 장치들을 통해 데이터베이스의 품질이 개선될 수 있기 때문에, 위치 추적 시스템의 사용자를 위한 편익으로서 위치 추적 정확도를 개선하며, 위치 추적 시스템의 운영자를 위해서는 운영 비용을 감소시킨다.

바람직하게, 본 발명에 따른 방법은 본 발명에 따른 컴퓨터 프로그램 제품에서 구현될 수 있거나, 본 발명에 따른 위치 검출 장치에 의해 실행될 수도 있다.

도 1은 본 발명에 따른 위치 검출 방법의 일례를 도시한 도이다.
도 2는 제1 시퀀스의 위치들과 제2 시퀀스의 위치들의 본 발명에 따른 비교를 도시한 도이다.
도 3은 본 발명에 따른 위치 검출 장치의 일례를 도시한 도이다.

지금까지의 시스템들은, 최하위 계층에서 위치 확인 정확도를 개선하기 위해, INS 데이터 및 WLAN 데이터를 이용한다. 본 발명의 대상은, 시스템들로 하여금 우선 이동 거리를 검출하게 하고, 이어서 검출된 경로들의 비교를 통해 무선 송신기에 기반하는 위치 추적 시스템의 위치 검출에서의 오류를 검출하는 것이다. 이 경우, 위치 추적 시스템의 데이터베이스 내에서 특히 시스템 오류들이 검출되며, 교외 지역 및 위치 기준의 수가 적은 지역에서도 신규 위치 기준들이 신규로 추가된다. 본 발명의 사상은, 복합 항법에 기반한 사용자의 위치 검출 장치들을 통해 위치 데이터베이스를 일반적으로 최적화하는 것이다. 이를 위해, 예컨대 위치 검출 장치들 내에 구비된 MEMS 센서들이 이용된다. 하기에는, 가능한 구현의 일례가 소개된다.

도 1에는 본 발명에 따른 위치 검출 방법에 대한 예시가 도시되어 있다. 매 데이터 융합의 시작 시 개별 시스템들의 정확도 측정이 이루어진다. 무선 송신기들을 기반으로 하는 위치 추적 시스템의 경우, 정확도의 측정(2)은 보통 각각의 측정된 위치에 대해 개별적으로 지정되고, INS의 경우 정확도의 측정(4)은 특히 나침반 센서 데이터와 요 레이트 센서 데이터의 비교 또는 나침반 오프셋 보상의 특성들과 보폭 측정의 정확도의 비교를 통해 확인될 수 있다. 그에 이어, 실질적인 위치 추적 과정 동안 데이터의 기록이 실시된다. 기록된 데이터의 예가 도 2에 도시되어 있다.

도 2에는 본 발명에 따른, 제1 시퀀스의 위치들과 제2 시퀀스의 위치들의 비교가 도시되어 있다. 추가로, 본 예시는 위치 시퀀스의 결과를 도출하기 위한, 두 위치 시퀀스의 조정 상태도 보여준다. 고정 무선 송신기들의 측정치로부터, 그리고 위치 추적 시스템의 데이터베이스를 이용하여, 제1 단계(10)에서 제1 위치 시퀀스(12)가 검출된다. INS 내에서 복합 항법을 이용하여, 동일한 단계(10)에서, 제2 위치 시퀀스(14), 다시 말해 하나의 경로가 검출된다. 제2 단계(20)에서는 두 위치 시퀀스(12 및 14)가 서로 비교된다. 추가로, 본 예시에서는 두 위치 시퀀스(12 및 14)가 상호 보정되고, 그로부터 기인하는 위치 시퀀스가 도출된다. 비교 및 데이터 융합은 예컨대 최소 제곱법(영어: Least-Square-Estimation, LSE)을 이용하여 이루어진다. 이때, INS의 센서로서 나침반이 이용된다면, 병진 자유도만 고려하면 된다. 이 경우, INS의 나침반을 이용하여 절대값들이 측정되므로 회전은 불필요하다. 따라서, INS에 의해 검출된 경로는 무선 송신기들을 기반으로 하는 위치 추적 시스템에 의해 검출되는 위치들보다 더 정확하다는, 대개 올바른 가정 하에, 비교에 이어서, 마찬가지로 도 2에 화살표들로 표시된 위치 추적 시스템의 오류들이 검출된다. 개별 라우터들의 위치에 따라 위치 추적 시스템의 검출 위치를 미분하여 위치 확인 시스템의 오류를 데이터베이스의 오류로 환산할 수 있고, 상기 오류는 INS의 정확도로 가중되는 방식으로 보정될 수 있다. 상기 방법의 큰 장점은, 위치 추적 시스템의 오류와 INS의 오류가 상관 관계가 없는 것으로 가정될 수 있음으로써, 위치 추적 시스템을 이용한 위치 검출을 위해 정보가 이용될 수 없거나 오류가 있는 정보만 이용될 수 있는 경우에도 데이터베이스의 최적화가 가능하다는 점이다. 이는, 위치 기준들이 존재하는 영역의 경계에서 데이터베이스의 확장을 가능하게 한다. 상기 방법의 또 다른 큰 장점은, 다양한 단말기(즉, 위치 검출 장치)를 소지한 여러 사용자가 위치 추적 과정을 실행할 것이라는 가정을 할 수 있다는 점이다. 다양한 단말기의 INS의 오류들은 서로 상관 관계가 없기 때문에, 상기 오류들은 다양한 단말기에 의한 복수의 교차 시 상호 간에 상쇄된다. 그 결과, 실제로 데이터베이스는 상기 방법들에 의해 더욱 개선될 수 있는데, 그 이유는 위치 검출을 위해 이용되는 모든 기준 객체 간에 평균적으로 오류가 없는 관계가 형성되기 때문이다. 상기 방법들로 보정될 수 없는 유일한 오류는 위치 확인 시스템의 모든 기준 객체의 위치들의 영 평균(zero-mean)이 아닌 변위이다. 그러나 상기 경우는 실제로 전혀 관련이 없다. 따라서, 종래 기술에 비해 일련의 장점들이 제공된다. 본 발명에 따른 방법은, 재측정을 하지 않고도 기준 시스템을 이용하여 위치 추적을 위한 데이터베이스(위치 데이터베이스)의 자동화된 개선을 가능하게 한다. 적용 영역의 경계에서 위치 데이터베이스의 단계별 확장이 가능하다. 옥내 경로들의 매핑이 가능하다. 이 모두는, 위치 추적 시스템의 사용자를 위한 편익 측면으로서 위치 추적 정확도를 개선하며, 위치 추적 시스템의 사업자를 위해서는 운영 비용을 절감시키는데, 그 이유는 데이터베이스의 품질이 추가 조치 없이 작동 중에 사용자들의 위치 추적 장치들을 통해 개선될 수 있기 때문이다.

본 발명에 따른 위치 검출 방법은 주요 컴포넌트들, 즉 무선 송신기들을 기반으로 하는 위치 추적 시스템, 이동 경로를 기록하기 위한 INS(복합 항법), 절대 위치들과 경로 정보들을 융합하기 위한 알고리즘, 융합된 데이터들로 구성된 데이터베이스를 최적화하기 위한 방법에 관한 것이다. 상기 컴포넌트들은 하기에서 더욱 상세하게 설명된다.

무선 송신기들을 기반으로 하는 위치 추적 시스템

위치 추적 시스템은 단말기에서 측정되는 정보를 현재 위치로 매핑하기 위해 이용되는 데이터베이스에 기반해야 한다. 이는 특히, 현재 대부분 WLAN 네트워크인 무선 네트워크를 기반으로 하는 위치 추적 시스템에 해당한다. 그러나 원칙적으로 시스템들은 블루투스 또는 다른 모든 유형의 무선 네트워크를 기반으로 할 수도 있다. 원칙상 심지어는 비-전자기식(예: 음향식) 전송 경로들도 생각해볼 수 있다. WLAN 위치 추적 방법의 분야에서, 상기 방법은 특히 라우터 위치들을 포함하는 데이터베이스를 기반으로 하거나 "위치 핑거프린팅" 방법을 이용하는 시스템들에 적용될 수 있다.

이동 경로의 기록

이동 경로의 기록은, 전술한 것처럼, 예컨대 마이크로기계식 센서들(MEMS)을 기반으로 실행될 수 있다. MEMS는 작은 크기, 견고성 및 낮은 에너지 소모량으로 인해 이동식 위치 추적 장치에 매우 적합하다. 이동 경로의 기록 시, 위치 변화의 크기를 검출하기 위한 하나 이상의 센서와, 위치 변화의 방향을 검출하기 위한 하나 이상의 센서가 필요하다. 상기 센서는 특히 가속도 센서, 나침반 및 요 레이트 센서일 수 있다. 그러나 원칙상, 경로 정보의 기록은 또 다른 센서 데이터를 기반으로도 가능하므로, 예컨대 차량의 속도 및 조향 각도가 이용될 수 있으며, 상기 차량은 특히 자동차 또는 자전거일 수 있다. 자전거에 적용할 경우, 나침반과 휠 속도 측정의 조합도 생각해볼 수 있다.

위치 정보와 경로 정보의 융합

위치 정보뿐 아니라 경로 정보는, 수학적으로 적어도 2개의 좌표로 구성되지만 제3 좌표 및 타임 스탬프도 포함할 수 있는 다수의 튜플(

)로 표시된다.

이 경우, 위치 정보와 경로 정보의 튜플 수는 상이할 수 있다. 여기서는 N개의 위치 튜플과 M개의 경로 튜플이 존재하는 것으로 가정된다. 위치 튜플의 경우, 위에서와 같이, 지수 i가 사용되고, 경로 튜플에 대해서는 지수 j가 사용된다. 그 다음, 위치 정보와 경로 정보 간의 이동을 지시하는 변수(Δ)에 따른 하기 맵핑의 극값 결정을 통해 경로 정보와 위치 정보의 융합이 이루어진다.

이 경우, 특히

가 유사한 시점들에 기록된 X _i 및 X _j 에 대해서만 영(0)이 아닌 값을 내는 경우들이 관여된다. 2차원 튜플이고 N = M인 동시에 i = j인 조건에 대한 가장 간단한 경우는 다음 식과 같으며,

(i ≠ j인 경우는 예외)

이 경우, Δ _x 는 경로 정보 및 위치 정보의 좌표계들 간의 x 방향으로의 이동을 지시한다. 이와 유사하게 Δ _y 는 y 방향에 대해 정의된다. 상기 정의에서 g(Δ)의 최소값이 산출되면, 산출된 Δ의 선택을 통해 위치 정보와 경로 정보 사이의 기하 거리가 최소화될 수 있다.

마찬가지로, 다차원에서 또 다른 거리 정의를 이용하는 조건 하에서의 실현도 가능하다. 이 경우, 특히 편차들은 각각의 방향에 따라서 상이하게 가중될 수 있으므로, 예컨대 y 방향의 편차가 z 방향의 편차보다 더 강하게 가중되는데, 그 이유는 z 방향의 위치 검출이 더 부정확할 수 있기 때문이다. 이 경우, 두 측정 시스템의 측정점들 사이의 시간차도 기하 방향들의 값들과 유사하게 처리될 수 있다.

융합 단계의 결과는 각각 측정된 지점에 대한 튜플들의 모든 차원에서 두 측정 시스템 사이의 편차이다. 하나의 시스템이 양호한 근사에서 오류가 없는 것으로 고려된다면, 검출된 오류(E _i )는 고려되는 지점(i)에서 다른 시스템의 측정 오류이다.

데이터베이스의 최적화

검출된 오류(E _i )를 기반으로 데이터베이스를 최적화하기 위해, 우선 각각의 위치에 대해, 또는 임계값을 상회하는 E _i 를 갖는 각각의 위치에 대해, 데이터베이스 내에서의 어떠한 변화가 측정된 위치에 어떠한 영향을 미치는지가 검출된다. 수학적으로 이는, 측정된 위치의 변화에 따르는 데이터베이스 내 위치들(P _i )의 미분에 상응한다. 그 결과, 데이터베이스의 보정은 상기 값을 기반으로 실행될 수 있다.

이 식에서 k는 데이터베이스의 변화를 가중하는 데 사용되는 인수이다. 상기 인수는 예컨대 측정 시스템들의 정확도와, 데이터베이스의 목표하는 최적화 속도에 따라 달라진다. 하나의 위치에 대해 위치 데이터베이스 내에 어떠한 엔트리도 존재하지 않지만, 앞서 검출된 위치들과 측정된 경로를 기반으로 하나의 위치가 결정될 수 있었다면, 상기 위치는, 종래 기술에서 설명되는 것처럼, 아직 알려지지 않은 위치 기준들(주로 WLAN 라우터)의 위치를 산출하는 데 이용될 수 있다.

요컨대 본 발명에 따른 위치 검출 방법은, 실질적으로 고정형인 송신기들의 무선 신호들로부터 제1 위치 시퀀스(12)가 검출되고 다른 센서 데이터로부터는 복합 항법에 의해 제2 위치 시퀀스(14)가 검출되는 제1 단계(10)의 주요 특징들뿐 아니라, 제1 위치 시퀀스(12)와 제2 위치 시퀀스(14)가 서로 비교되는, 본 발명에 따른 제2 단계(20)의 특징들도 포함한다.

본 발명에 따른 방법의 한 구현예에 따라서, 제1 위치 시퀀스(12)와 제2 위치 시퀀스(14)가 보정되고, 이 보정 결과에 따른 위치 시퀀스가 산출된다.

"위치 핑거프린팅"의 위치 추적 방법을 이용하는 본 발명에 따른 방법의 한 실시예에서는, 제1 위치 시퀀스(12)가 가능한 소재 위치들에 할당된 송신기에 대한 저장된 정보로부터, 예컨대 위치 데이터베이스로부터 결정된다. "신호 경로 모델링"의 위치 추적 방법을 이용하는 본 발명에 따른 방법의 또 다른 한 실시예에서는, 제1 위치 시퀀스(12)가 송신기들의 저장된 위치들 및/또는 신호 세기로부터, 예컨대 위치 데이터베이스로부터 결정된다.

본 발명에 따른 방법의 한 구현예에 따라서, 제2 단계(20) 이후 제3 단계(30)에서 적어도 제1 위치 시퀀스(12)의 위치(32)가 보정된다. 그럼으로써 위치 데이터베이스가 개선될 수 있다. 본 발명에 따른 방법의 한 구현예에 따라서, 제2 단계(20) 이후 제3 단계(30)에서 적어도 제1 위치 시퀀스(12)의 위치(34)에 대해, 할당된 송신기들에 대한 정보 또는 하나 이상의 송신기의 위치 및/또는 신호 세기에 대한 정보가 저장된다. 그럼으로써 위치 데이터베이스는 신규 엔트리만큼 보충되고 그에 따라 확장될 수 있다. 본 발명에 따른 방법은 수회 연속으로 실행될 수도 있다. 따라서, 예컨대 제2 단계(20) 후에 또는 제3 단계(30) 후에 다시 제1 단계(10)가 실행될 수 있다. 이 경우, 특히 제1 단계(10)에서, 제1 위치 시퀀스(12)와 제2 위치 시퀀스(14)는 위치들 중에서 각각의 신규 위치에 신규 위치들을 부가하는 것을 통해 보충될 수 있으며, 상기 신규 위치들은 이어서 제2 단계(20)에서 보정 내지 데이터 융합에 공급된다. 본 발명의 한 실시예에서는, 제1 단계(10) 이전에, 제1 시퀀스(12)의 위치들에 대한 개별 위치 검출의 정확도(2)뿐만 아니라 제2 시퀀스(14)의 위치들에 대한 정확도(4)도 검출된다.

앞서 설명한 본 발명에 따른 위치 검출 방법 외에, 상기 위치 검출 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품도 본 발명의 대상이다.

그 외에, 위치 검출 장치도 본 발명의 대상이다. 도 3에는 본 발명에 따른 위치 검출 장치의 예시가 도시되어 있다. 예컨대 이동 단말기 내에 배치될 수 있는 위치 검출 장치(100)가 도시되어 있다. 위치 검출 장치(100)는, 고정형 송신기들의 무선 신호들의 수신기(110)와, 고정형 송신기들의 무선 신호들로부터 수신기의 제1 위치를 검출하기 위한 위치 검출 수단(160)과, 복합 항법에 의해 제2 위치를 검출하기 위한 센서들(120)을 포함한다. 이를 위해, 센서들(120)은 예컨대 전자 나침반, 요 레이트 센서 또는 회전 가속도 센서와 같이 방향을 측정하기 위한 하나 이상의 센서와, 예컨대 스텝 카운터, 오도미터, 속도계 또는 가속도 센서와 같이 이동 거리를 측정하기 위한 하나 이상의 센서를 포함한다. 또한, 수직 이동 거리 성분을 측정하기 위해 예컨대 압력 센서도 포함될 수 있다. 상기 센서들은 예컨대 MEMS로서 구성될 수 있다. MEMS는 바람직하게 구조 형상이 컴팩트하고, 견고하며, 작동 중 에너지 절감형이다. 그 외에도 위치 검출 장치(100)는 제1 위치 시퀀스와 제2 위치 시퀀스를 저장하기 위한 메모리(130)를 포함한다. 위치 검출 장치는 본 발명에 따라, 제1 위치 시퀀스와 제2 위치 시퀀스를 비교하기 위한 처리 장치(140)를 포함한다.

처리 장치는 한 실시예에서, 예컨대 본 발명에 따른 방법의 상술한 실시예에 따라 제2 단계(20)에서 두 위치 시퀀스의 보정 또는 데이터 융합을 실행하고, 특히 그 결과에 따르는 위치 시퀀스를 산출하도록 구성된다. 위치 검출 수단(160)은 한 실시예에서, 가능한 소재 위치들에 할당된 송신기들에 대한 정보를 저장하기 위한 데이터베이스(162), 즉 위치 검출 장치의 가능한 위치들의 래스터에 가용한 모든 무선 송신기, 예컨대 WLAN 네트워크의 수신 강도가 기록되는, "위치 핑거프린팅"의 위치 추적 방법을 위한 정보를 포함하는 데이터베이스를 포함한다. 위치 검출 수단(160)은 한 실시예에서, "신호 경로 모델링"의 위치 추적 방법을 위한 송신기들의 위치 및/또는 신호 세기를 저장하기 위한 데이터베이스(162)를 포함한다.

Claims (15)

1. 위치 검출 방법이며,
   위치 추적 시스템의 위치 고정의 송신기의 무선 신호로부터, 위치 데이터베이스(162)를 사용해서 제1 위치 시퀀스(12)를 구하고, 관성 항법 시스템(INS)의 센서 데이터로부터 결합에 의해 제2 위치 시퀀스(14)를 구하는, 제1 스텝(10)과,
   상기 제1 위치 시퀀스(12)와 상기 제2 위치 시퀀스(14)를 최소 제곱법을 사용한 상호 조정에 의해 데이터 융합하고, 상기 데이터 융합으로부터 합성 위치 시퀀스 및 상기 제1 위치 시퀀스(12)와 상기 제2 위치 시퀀스(14) 사이의 오차를 구하는, 제2 스텝(20)과,
   구한 상기 오차를 상기 위치 데이터베이스(162)의 오차로 변환하고, 해당 변환한 오차를 상기 관성 항법 시스템(INS)의 정확도에 의해 가중하여, 상기 위치 데이터베이스(162)의 상기 제1 위치 시퀀스(12)의 적어도 하나의 위치(32)를 보정하는, 제3 스텝(30)을 포함하고,
   새로운 복수의 위치를 포함하는 새로운 제1 위치 시퀀스(12) 및/또는 새로운 제2 위치 시퀀스(14)를 사용해서 상기 제1, 제2 및 제3 스텝(10, 20, 30)을 행함으로써, 상기 위치 데이터베이스(162)를 보완하는 것을 특징으로 하는 위치 검출 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 제1 위치 시퀀스(12)를 상기 위치 데이터베이스(162)에 기억되어 있는 송신기 위치 및 송신기 신호 강도로부터 구하는, 위치 검출 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 제3 스텝(30)에 있어서, 적어도, 상기 제1 위치 시퀀스(12)의 각 위치에 대하여 대응하는 송신기에 관한 정보 또는 적어도 하나의 송신기(34)의 위치 및 신호 강도를 기억하는, 위치 검출 방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 방법의 각 스텝을 순서대로 복수 회 행하는, 위치 검출 방법.
5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제1 스텝(10) 전에, 상기 제1 위치 시퀀스(12)의 복수의 위치에 대한 개개의 위치 결정의 정확도(2) 및/또는 상기 제2 위치 시퀀스(14)의 복수의 위치에 대한 정확도(4)를 구하는, 위치 검출 방법.
6. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품이 저장되어 있는 컴퓨터 판독가능 매체.
7. 위치 검출 장치(100)이며,
   해당 위치 검출 장치는,
   위치 추적 시스템의 위치 고정의 송신기의 복수의 무선 신호에 대한 수신기(110)와,
   상기 위치 고정의 송신기의 복수의 무선 신호로부터 상기 수신기의 제1 위치 시퀀스를 구하는 위치 검출 수단(160)과, 해당 위치 검출 수단(160) 내에 설치되는 위치 데이터베이스(162)와,
   제2 위치 시퀀스를 결합에 의해 구하기 위해서 적어도 방향 및 거리를 구하는, 관성 항법 시스템(INS)의 센서(120)와,
   상기 제1 위치 시퀀스와 상기 제2 위치 시퀀스를 기억하는 메모리(130)와,
   상기 제1 위치 시퀀스와 상기 제2 위치 시퀀스를 최소 제곱법을 사용한 상호 조정에 의해 데이터 융합하는 처리 장치(140)를 구비하고 있고,
   상기 처리 장치(140)는,
   상기 데이터 융합으로부터 합성 위치 시퀀스 및 상기 제1 위치 시퀀스(12)와 상기 제2 위치 시퀀스(14) 사이의 오차를 구하고,
   구한 상기 오차를 상기 위치 데이터베이스(162)의 오차로 변환하고, 해당 변환한 오차를 상기 관성 항법 시스템(INS)의 정확도에 의해 가중하여, 상기 위치 데이터베이스(162)의 상기 제1 위치 시퀀스(12)의 적어도 하나의 위치(32)를 보정하고,
   추가로,
   새로운 복수의 위치를 포함하는 새로운 제1 위치 시퀀스(12) 및/또는 새로운 제2 위치 시퀀스(14)를 사용하여, 상기 데이터 융합을 행하여, 상기 합성 위치 시퀀스 및 상기 오차를 구하고, 상기 보정을 행함으로써, 상기 위치 데이터베이스(162)을 보완하는 것을 특징으로 하는 위치 검출 장치.
8. 제7항에 있어서, 상기 위치 데이터베이스(162)는 송신기 위치 및 송신기 신호 강도를 기억하는, 위치 검출 장치.
9. 제7항 또는 제8항에 있어서, 위치 검출 장치는 요 레이트 센서, 전자 나침반, 가속도 센서, 스텝 카운터 및 압력 센서 중 하나 이상을 포함하는, 위치 검출 장치.
10. 제7항 또는 제8항에 있어서, 상기 위치 검출 장치는 이동 단말기 내에 배치되는 위치 검출 장치인, 위치 검출 장치.
    
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