KR102158029B1

KR102158029B1 - 전파 지도를 이용한 실내위치 인식 방법 및 장치

Info

Publication number: KR102158029B1
Application number: KR1020140000579A
Authority: KR
Inventors: 이유철
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2014-01-03
Filing date: 2014-01-03
Publication date: 2020-09-21
Also published as: KR20150081029A; US20150195682A1; US9374674B2

Abstract

본 발명의 실내 지도를 이용한 실내위치 인식 방법은 후보 개체를 초기화하는 과정과, 추측 항법 센서로부터 상대 이동 거리 및 상대 각도를 계산하는 과정과, 상기 계산된 상대 이동 거리 및 상대 각도에 노이즈값을 후보개체에 따라 차별화하여 더하는 과정과, 소속 핑거프린트의 정보에 따른 경로 정보와 측정된 추측항법 센서의 이동 거리 및 각도에 대한 정보를 이용하여 추측 항법 매칭률을 계산하는 과정과, 상기 계산된 추측항법 매칭률을 이용하여 후보 핑거프린트를 설정하는 과정과, 전파신호의 강도를 측정하는 과정과, 전파 지도내의 모든 핑거프린트에 대하여 측정된 상기 전파 신호의 강도를 비교하여 전파신호의 매칭률을 계산하는 과정을 포함 할수 있다.

Description

전파 지도를 이용한 실내위치 인식 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR RECOGNIZING INDOOR LOCATION USING FIELD INTENSITY MAP}

본 발명은 실내 공간에서 정확한 위치를 추정 하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히, 실내 공간에서 전파지도를 신속하고 정확하게 작성하고, 이를 이용하여 실내 공간에서 정확한 위치를 추정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

최근 실내 위치인식 시스템은 길안내, 창고 관리, 병원 환자 관리, 공장 자재 관리 등 수 많은 분야에 활용되고 있다. 또한, 다양한 응용을 모색할 수 있기 때문에, 많은 연구자 및 개발자는 정확한 실내 위치를 인식하기 위해 다양한 기술을 개발하여 왔다.

대표적인 실내 위치 인식 방법들은 TDoA(Time Difference of Arrival), AoA(Angle of Arrival), ToA(Time of Arrival) 등 물리적 거리 및 각도를 이용한 삼각측량 기반 방법과 위치를 특정 짖는 전파의 특징을 데이터베이스화한 지도를 기반으로 한 방법으로 크게 나눌 수 있다. 또한, 실내 위치인식을 위해 필요한 거리, 각도, 전파의 세기 측정에 사용되는 무선 기기 시스템에는 Bluetooth, WLAN, Zigbee, UWB(Ultra-Wide Band), RF, Ultrasonic, Mobile (GSM/CDMA) 등이 많이 사용된다.

UWB 기기를 사용한 방법이 정확도가 뛰어 나지만, 실내 위치 인식을 위해 특별히 설계된 장비가 필요하고, 실내 위치인식 서비스를 일반인에게 제공하기에는 인프라 구축에 많은 비용이 소요되는 단점을 가지고 있다. 현재 인프라가 잘 갖추어진 Mobile (GSM/CDMA) 기기를 사용하는 방법의 경우, 밀집되지 않은 Mobile 기지국의 특성상 실내 위치 인식에 있어서 정확도가 많이 떨어진다. Bluetooth, Zigbee, RF, Ultrasonic, WLAN 기기를 활용한 방법의 경우, 저비용으로도 적정 수준(1~10m 이내)의 실내 위치인식 모듈을 개발할 수 있어, 실내 위치인식에 있어 광범위하게 사용되는 추세이다.

특히, WLAN (IEEE 802.11) 등은 모바일 컴퓨팅 기술 발전에 힘입어, Mobile 기기와 유사하게 실내 공간에 잘 구축된 인프라이다. 따라서, Microsoft, Nokia, Ekahau 등 세계적 업체 및 연구소에서는 관련된 기술을 지속적으로 개발하여 왔다. 하지만, 아직까지는 개발된 기술 수준이 일반인이 대중적으로 사용되기에는 어려운 것이 현실이다. 그 이유는 특별히 설계된 기기가 있어야 하는 점도 있겠지만, 기본적으로 전파 세기 정보를 데이터베이스화한 전파지도를 사전에 구축해야 하기 때문이다. 설사, 실내 위치 인식 서비스 제공 업체에서 비용을 투자하여 사전에 전파 지도를 작성하여도, 전파의 특성상 동적 환경에 따른 불확실성은 실제 일반적으로 사용하는데 큰 걸림돌이 되고 있다.

따라서, 저비용으로 일반적으로 사용할 수 있는, 정확한 실내 전파지도 작성 방법이 필요하고, 작성된 전파지도를 일반 사용자에게 제공하여 정확한 실내 위치 인식에 활용될 방안을 강구할 필요가 있다.

한국 공개 특허번호 2011-0125333호 공개일자 2011년 11월 21일에는 실내 공간 내 보행자의 위치 결정 방법에 관한 기술이 개시되어 있다.

본 발명의 실시예는, 이와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 특히 실내 위치인식에 필요한 전파 지도를 저비용, 신속함, 정확도 향상 측면에 있어 제작하고, 제작된 전파 지도를 사용자에게 제공하여 사용자가 손쉽게 이를 이용하여 실내 공간에서 정확한 위치를 추정하는 방법 및 장치를 제공한다.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 관점에 의하면, 전파 지도를 이용한 실내위치 인식 장치는 실내환경 정보를 획득하고, 획득된 실내 환경정보를 하나의 패키지 형태의 노드단위로 저장하는 환경정보 획득부와, 상기 환경정보 획득부에 의해 획득된 상기 실내환경 정보를 이용하여 공간 구조 또는 공간상에 존재하는 주변 물체의 물리적인 위치를 수치로 표현한 수치지도를 작성하는 수치지도 작성부와, 무선 통신 모듈에서 발산하는 전파 신호 강도(RSSI)정보를 공간상 위치 또는 영역 별로 저장한 지도 정보인 전파지도를 작성하는 전파지도 작성부와, 상기 전파 신호 강도 정보를 통해 상기 환경정보 획득부의 실제 위치가 포함된 수 m 이내영역을 찾아낸 후, 그 영역 내의 보다 정밀한 위치를 찾아내는 추측항법 센서와, 공간상에 임의의 핑거프린트에서 다른 핑거프린트로 이동할 때, 이동 가능한 궤적을 포함한 정보인 경로 정보를 생성하는 경로정보 생성부와, 전파신호 강도를 이용하여 적어도 하나 이상의 후보 개체의 초기위치 및 소속 핑거 프린터정보를 초기화화는 초기화부를 포함할수 있다.

또한, 측정된 상기 전파신호 강도정보와 전파지도 정보 매칭을 통해 수 m 영역의 위치를 추정하는 위치 추정부를 더 포함한다.

또한, 상기 전파 지도는 영역화하여 주변의 적어도 하나이상의 노드에서 획득한 전파신호 강도정보를 하나의 핑거 프린트로 병합하여 사용한다.

또한, 상기 전파신호 강도정보는 맥주소(Mac address), 전파 세기 정보(RSSI), SSID(Service Set Identification)중 적어도 하나 이상을 포함한다.

또한, 상기 병합은 상기 맥주소(Mac address) 와 전파 세기 정보(RSSI)를 이용하여 상기 전파신호 강도정보에서 같은 맥주소에 해당하는 전파세기 정보들의 평균 또는 우도값을 산출하여 사용한다.

또한, 상기 핑거 프린트는 상기 수치지도와 연동되어 결정되는 위치 정보와 해당 영역에서 획득된 상기 전파신호 강도정보를 포함한다.

상기 추측항법 센서는 IMU(Inertial Measurement Unit), Encoder, Odometer, Gyro, Magnetometer 중 적어도 어느 하나 이상이다.

본 발명의 다른 관점에 의하면, 전파 지도를 이용한 실내위치 인식 방법은 후보 개체를 초기화하는 과정과, 추측 항법 센서로부터 상대 이동 거리 및 상대 각도를 계산하는 과정과, 상기 계산된 상대 이동 거리 및 상대 각도에 노이즈값을 후보개체에 따라 차별화하여 더하는 과정과, 소속 핑거프린트의 정보에 따른 경로 정보와 측정된 추측항법 센서의 이동 거리 및 각도에 대한 정보를 이용하여 추측 항법 매칭률을 계산하는 과정과, 상기 계산된 추측항법 매칭률을 이용하여 후보 핑거프린트를 설정하는 과정과, 전파신호의 강도를 측정하는 과정과, 전파 지도내의 모든 핑거프린트에 대하여 측정된 상기 전파 신호의 강도를 비교하여 전파신호의 매칭률을 계산하는 과정을 포함할수 있다.

또한, 임의의 상기 후보 개체가 가지는 상기 후보 핑거프린트의 매칭률이 기 설정된 값보다 작은지의 여부를 판단하는 과정을 더 포함한다.

또한, 상기 후보 핑거프린트의 매칭률이 기 설정된 값보다 작은지의 여부를 판단하는 과정은 상기 후보 핑거프린트의 매칭률이 기 설정된 값보다 작은경우, 상기 전파 신호 매칭률이 가장 높은 핑거프린트를 소속 핑거프린트로 등록하고, 그 위치를 상기 후보 개체의 위치로 설정하는 과정을 포함한다.

또한, 상기 후보 핑거프린트의 매칭률이 기 설정된 값보다 작은지의 여부를 판단하는 과정은 상기 후보 핑거프린트의 매칭률이 기 설정된 값 이상인 경우, 상기 후보 개체의 위치를 현재의 위치로 추정하는 과정을 포함한다.

또한, 상기 후보 개체가 상기 후보 핑거프린트에 도착하였는지의 여부를 판단하는 과정을 더 포함한다.

또한, 상기 판단하는 과정은, 상기 후보 개체가 상기 후보 핑거프린트에 도착한 경우, 그 위치를 상기 후보 개체의 위치로 설정하고, 상기 후보 핑거프린트를 상기 소속 핑거프린트로 변경한다.

또한, 상기 전파신호 강도 정보는 맥주소(Mac address), 전파 세기 정보(RSSI), SSID(Service Set Identification)중 적어도 하나 이상을 포함한다.

또한, 상기 병합은 상기 맥주소(Mac address) 와 전파 세기 정보(RSSI)를 이용하여 상기 전파신호 강도정보에서 같은 맥주소에 해당하는 전파세기 정보들의 평균 또는 우도값을 산출하여 사용한다..

또한, 상기 핑거 프린트는 상기 후보 개체의 위치와 해당 영역에서 획득된 상기 전파신호의 강도 정보를 포함한다.

또한, 상기 추측항법 센서는 IMU(Inertial Measurement Unit), Encoder, Odometer, Gyro, Magnetometer 중 적어도 어느 하나 이상이다.

또한, 상기 후보 개체는 상기 소속 핑거프린트의 정보, 상기 후보 개체의 위치 및 방향 정보를 포함한다.

본 발명의 실시예에 따른 전파 지도를 활용한 실내위치 인식 방법 및 장치 에 의하면, 실제 사용에 있어 전파 정보의 복잡성 및 불확실성을 줄일 수 있고, 전파 지도와 추측 항법 센서를 병합하여 정확한 위치를 추정할 수 있다.

또한, 전파 지도와 도면 지도를 동시에 작성하는데 있어 실제 사용에 있어 공간의 구조에 대한 정보를 제공 가능하고, 모바일 컴퓨팅 환경의 발전으로 실내 공간에 대한 WLAN 인프라가 전세계적으로 광범위하게 확산되고 있고, 스마트 패드 및 스마트 폰의 보급으로 기본적인 추측항법 센서가 일반인에게 보급되고 있는 점을 고려할 때, 실내 위치 인식 기술의 저비용화, 보급화, 확산에 큰 기여할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 실내위치 인식 장치(100)의 블록 구성도이고,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 수치 지도에서 획득된 환경정보가 저장된 노드들의 위치를 나타내는 예시도이고,
도3은 본 발명의 실시예에 따른 일정 영역으로 병합된 전파지도 정보와 핑거프린트를 도시한 개념도이고,
도4는 본 발명의 실시예에 따른 전파지도에 포함된 핑거프린트 기본정보의 예를 나타내는 예시도이고,
도5는 본 발명의 실시예에 따라 일정 영역에서 사용 가능한 무선 인터넷 정보를 사용자는 전파지도를 통해 원거리에서의 조회의 예시도이고,
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 전파 신호 강도와 전파 지도 매칭을 통해 후보 개체 정보를 초기화 하는 예를 나타낸 예시도이고,
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 전파지도와 함께 사용할 센서를 선택하는 화면에 대한 예시도이고,
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 전파 지도를 이용한 실내위치 인식 방법의 절차를 나타내는 흐름도이고,
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 후보 개체 초기화 과정을 나타내는 순서도이이고,
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 수치 지도의 하나인 래스터 규격의 지도로부터 추출한 경로 정보의 모션 정보로써 핑거프린트 사이의 경로 생성하고, 이를 수치지도 상에 도시한 예시도이고,
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 후보 개체의 위치를 추정하는 방법을 나타내는 도면이고,
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 후보 개체가 흩어져 있을 때를 나타내는 예시도이고,
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 후보 개체들 중에서 현재 위치로 선정하는 과정의 예시도이고,
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 후보 개체들의 위치의 평균을 현재 위치로 선정하는 방법의 예시도이다.

먼저, 본 발명의 장점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 여기에서, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 발명의 범주를 명확하게 이해할 수 있도록 하기 위해 예시적으로 제공되는 것이므로, 본 발명의 기술적 범위는 청구항들에 의해 정의되어야 할 것이다.

아울러, 아래의 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성 등에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들인 것으로, 이는 사용자, 운용자 등의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있음은 물론이다. 그러므로, 그 정의는 본 명세서의 전반에 걸쳐 기술되는 기술사상을 토대로 이루어져야 할 것이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 실내위치 인식 장치(100)의 블록 구성도로서, 환경정보 획득부(102), 수치지도 작성부(104), 전파지도 작성부(106), 추측 항법(Dead-reckoning) 센서(108), 경로정보 생성부(110), 초기화부(112), 위치 추정부(114)등을 포함할 수 있다.

도 1을 참조하면, 환경정보 획득부(102)는 주변 물체의 위치, 현재 실내 환경정보 획득부의 위치, 전파신호의 세기등의 실내환경 정보를 획득하고, 획득된 실내 환경정보는 하나의 패키지 형태의 노드단위로 저장된다.

수지 지도 작성부(104)는 환경정보 획득부(102)에 의해 획득된 실내환경 정보를 이용하여 공간 구조 및 공간상에 존재하는 주변 물체의 물리적인 위치를 수치로 표현한 수치지도, 예를 들면 도면을 작성한다. 수치 지도에서 획득된 환경정보가 저장된 노드들의 위치를 도시하면 도 2와 같고, 이를 통해 노드에 포함된 환경정보의 획득 위치를 수치 지도상에서 정확하게 알 수 있다.

다시 도1을 참조하면, 전파지도 작성부(106)는 WIFI, Bluetooth, Zigbee 등 무선 통신 모듈에서 발산하는 전파 신호 강도(RSSI)를 공간상 위치 또는 영역 별로 저장한 지도 정보인 전파지도를 작성한다. 전파지도를 작성하기 위해서는 모든 위치의 노드정보를 개별적 핑거프린트 위치로 등록하여 사용가능하나, 영역화 하여 주변 여러 노드에서 획득한 정보를 병합하여 하나의 핑거프린트 위치로 사용하는 것이 더 정확하다.

그 이유는 실제 전파 신호 강도는 보행자, 물체, 벽 등 여러 정적, 동적 장애물에 의해 전파에 왜곡이 발생하여, 전파 신호 강도만으로 구별할 수 있는 위치 정보의 정확도는 수 m 이내 밖에 되지 않는다. 따라서, 수 m 이내의 영역에 포함되는 여러 전파 정보를 병합 예를 들면, 신호강도 평균을 사용할 경우, 정적, 동적 장애물에 의해 이전에 발생한 오차 값의 비율을 줄일 수 있어, 그 영역에 대한 전파 신호 강도 특성 정보를 더욱 안전하게 정의할 수 있다. 이를 위해 일정영역 안에 포함된 환경정보 노드의 전파 신호 강도 정보를 하나의 핑거 프린트로 병합하여 사용할 수 있다.

도 3은 이러한 예로서, 일정 영역으로 병합된 전파지도 정보와 핑거프린트를 도시한 개념도이다. 병합 방법으로는 전파 정보에 기본적으로 포함되어 있는 맥 주소(MAC Address)와 전파 세기 정보(RSSI)를 활용하는 것이다. 일정 영역 안에 포함되어 있는 환경 정보 노드들의 전파 신호 강도 정보에서 같은 맥 주소에 해당하는 전파 세기 정보들에 대한 평균 및 우도 값을 산출하여 사용한다.

도 4는 전파지도에 포함된 핑거프린트 기본정보의 예를 나타내는 예시도이다. 도4를 참조하면, 기본적으로 하나의 핑거프린트 정보는 수치지도와 연동되어 결정되는 위치 정보와 그 영역에서 획득된 전파 정보 예를 들면, MAC Address, RSSI(Received signal strength indication), SSID(Service set id 등이 포함되어 있다.

전파 지도 작성자는 수치 지도와 전파 지도를 연동하여 동시에 작성할 수 있기 때문에, 신속하게 전파지도 작성이 가능하다. 또한, 일정 영역에 대해서 세밀하게 전파 신호 세기를 측정 가능하기 때문에, 정확도 역시 향상 시킬 수 있다. 또한, 세밀하게 수집된 전파 정보는, 일정 영역으로 나뉘어 정보를 병합하여 하나의 핑거프린트 정보로 만들어져 활용됨으로써 전파 지도의 불확실성을 줄일 수 있다. 전파는날씨, 환경의 복잡도, 시간에 따라서 무작위로 성능이 변동되어 일반적으로 사용하기에 어려운 점을 극복할 수 있는 하나의 방안이 될 수 있다.

작성된 전파 지도는 일반 사용자에게 도면 지도와 함께 실내 위치 인식 시스템 사용자에게 파일 형태로 배포가 가능하다. 이는 전파 지도를 하나의 공간 인프라 정보로 활용 가능성을 보여주는 것이다. 그 예로써 그림 5와 같이 일정 영역에서 사용 가능한 무선 인터넷 정보를 사용자는 전파지도를 통해 원거리에서도 조회해 볼 수 도 있다.

다시 도 1을 참조하면, 추측 항법 센서(108)는 전파 신호 강도 정보를 통해 실내 환경정보 획득부(102)의 실제 위치가 포함된 수 m 이내영역을 찾아내고, 그 영역 내에서 보다 정밀한 위치를 찾아낸다. 보다 정밀한 위치를 찾아내기 위해서는 후보 개체의 초기화가 필요한데, 후보 개체의 초기화 과정은 후술 하기로 한다.

경로정보 생성부(110) 공간상에 임의의 핑거프린트에서 다른 핑거프린트로 이동할 때, 이동 가능한 궤적을 포함한 정보인 경로 정보를 생성한다. 여기서, 경로정보는 추출하는 알고리즘에 따라, 사전에 핑거프린트별로 계산되어 지도 형태로도 제공 가능하며, 위치인식 모듈에서 실시간으로 현재 핑거프린트에서 주변 핑거프린트들에 이동 경로 궤적을 계산할 수 도 있다. 이를 추출해 내는 알고리즘은 사용하는 수치지도 규격에 따라 달라지는데, 보통 수치지도가 래스터 규격일 경우 A Star 등의 알고리즘을 사용하고, 벡터 규격일 경우 RRT 등의 알고리즘을 사용한다.

초기화부(112)는 전파신호 강도를 이용하여 여러 후보 개체의 초기위치 및 소속 핑거 프린터정보를 초기화한다.

위치 추정부(114)는 측정된 전파신호 강도 정보와 전파지도 정보 매칭을 통해 수 m 영역의 위치를 추정한다. 후보 개체들의 소속 핑거프린트의 초기화가 이루어 지면, 추측 항법 센서(108)와 지도 정보를 활용하여 보다 정밀한 위치를 추정할 수 있다.

도 6은 전파 신호 강도와 전파 지도 매칭을 통해 후보 개체 정보를 초기화 하는 예를 나타낸 예시도이다.

특히, 최근 스마트 폰/패드, 로봇 등에는 기본적으로 IMU(Inertial Measurement Unit), Encoder, Odometer, Gyro, Magnetometer 등과 같은 다양한 추측 항법 센서(Dead-reckoning) 센서가 장착되어 있다. 이를 전파지도 및 전파 신호 강도 정보와 함께 사용하면, 더욱 정확한 실내 위치를 추정할 수 있다. 본 발명의 실시예에 의하면 전파 신호 정보를 이용하여 영역에 대한 위치를 찾아 내면, 그 영역내의 세밀한 위치는 추측 항법 센서를 통해 추정한다. 이는 수 m 영역의 정확도 내에서 수치 지도 상의 절대 위치를 찾는 방법으로는 전파 신호 강도를 사용하고, 수 m 이내의 좁은 영역에서 상대적 위치를 추정하는 방법으로는 방법으로는 추측 항법 센서를 이용하는 것이 전파 신호 강도를 사용하는 것 보다 더 정확한 특성을 이용한 것이다.

도 7은 전파지도와 함께 사용할 센서를 선택하는 화면에 대한 예시도이다. 실내 위치 인식에 사용 가능한 추측항법 센서의 종류와 사용 여부를 선택할 수 있으며, 기본적으로 WIFI 관련 센서는 기본적으로 사용한다.

도 8은 전파 지도를 이용한 실내위치 인식 방법의 절차를 나타내는 흐름도이다.

이하, 도 8를 참조하여 전파 지도를 이용한 실내위치 인식 방법의 절차를 설명하기로 한다.

먼저, 후보 개체를 초기화 한다(80). 후보 개체 초기와 과정은 후보 개체별로 독립적으로 실행되는데, 상세한 후보 개체의 초기화 과정은 도 9을 참조하여 설명하기로 한다.

도 9를 참조하면, 전파지도 및 추측항법 센서를 이용한 실내 위치 인식 장치(100)가 수치지도, 전파지도 및 경로정보를 읽어 들여 실내 위치 인식 장치내에 로딩한다(91).

실내 위치 인식을 보다 확고하게 구현하기 위하여, 여러 개의 후보 개체를 생성하는데(92), 후보개체에는 현재 소속되어 있는 핑거프린트 정보와 후보 개체의 위치 및 방향 정보(X, Y, Orientation Angle)가 포함되어 있다.

다음에, 실내 위치 인식 모듈을 처음 시작한 시점에서 측정한 전파 신호 강도 정보와 전파 지도 상에 가장 잘 매칭이 되는 핑거프린트를 선택하고(93), 선택된 핑거 프린트를 여러 후보 개체들의 소속 핑거프린트로 설정한다(94).

소속 핑거프린트와 주변 핑거프린트들 사이에 임의로 후보 핑거프린트를 설정하고, 소속 핑거프린트로부터 후보 핑거프린트로 이동에 필요한 이동 각도를 경로 정보로부터 로딩하여 후보 개체들의 각도로 설정한다(95).

그후, 소속 핑거프린트로부터 주변 핑거 프린트들의 이동각도를 후보개체들의 각도로 임의로 분산하여 할당한다(96).

다시 도 8을 참조하면, 후보 개체의 초기화가 이루어 진후, 추측 항법 센서, 예를 들면, IMU, GYRO, Odometer 등으로부터 상대 이동 거리 및 상대 각도를 계산한다(81).

이후, 계산된 상대 이동 거리 및 상대 각도에 약간의 노이즈 값(오차)를 후보개체에 따라 차별화하여 더한다(82). 예를 들면, 후보개체 1에는 이동 거리 및 각도에 10% 오차 값을 더하거나 뺌, 후보개체 2에는 이동 거리 및 각도에 20% 오차 값을 더하거나 뺄 수 있다.

좀더 상세하게는, 추측항법 센서(108)는 실제 바닥 환경에 따른 미끄러짐, 흔들림 또는 추측 항법 센서(108)의 종류에 따라 발생하는 오차값이 다르기 때문에, 측정된 상대 이동거리 및 각도에는 오차를 항상 포함하고 있다. 이를 실제 값과 유사한 값으로 위치인식에 사용하기 위하여 후보 개체별로 다르게 그 노이즈값 (오차)에 대한 보정 값을 더해준다. 후보 개체별로 다르게 노이즈값을 반영하는 이유는 정확한 오차에 대한 노이즈를 모르기 때문이다. 후보 개체의 개수를 늘린다면, 그 중에 실제 오차와 맞는 노이즈 값이 반영될 가능성이 높아, 실제로 후보 개체의 개수를 많이 하여 위치를 추정하는 것이 좋다. 구현에 있어서 노이즈 값은 실제 이동거리 및 각도의 ±1%, ±2%, ±5%등으로 반영하여 사용된다.

다음에, 소속 핑거프린트 정보에 따른 경로 정보와 측정된 추측항법 센서의 이동 거리 및 각도에 대한 정보를 이용한 추측 항법 매칭률을 계산한다(83).

좀더 상세하게는, 추측 항법 매칭률을 계산하기 위해 소속 핑거프린트가 정해진 이후로 측정된 이동 거리와 각도를 계산하고, 이를 경로 정보로부터 획득한 소속 핑거프린트와 주변 핑거프린트들 사이의 모션 정보와 비교한다.

도 10은 수치 지도의 하나인 래스터 규격의 지도로부터 추출한 경로 정보의 모션 정보로써 핑거프린트 사이의 경로 생성하고, 이를 수치지도 상에 도시한 예를 보여주고 있다. 경로계획 알고리즘의 복잡도 및 계산량에 따라 사전에 미리 계산되어 수치 지도 및 전파 지도와 함께 파일 형태로 제공할 수 도 있고, 실시간으로 계산하여 사용될 수 있다.

추측 항법 매칭률은 소속 핑거프린트 정보에 따른 주변 핑거프린트들 까지의 이동 경로 모션 정보와 실제 추측 항법 센서에서 측정된 이동 거리 및 각도 값을 비교를 통해 계산된다. 경로(모션) 정보와 측정 이동거리/각도 사이의 차이 값을 직접 이용하여 그 오차 값을 추측 항법 매칭률로 사용할 수 도 있고, 미리 설정된 임의의 거리와 각도에 대한 가우시안 분포에 경로(모션) 정보와 측정 이동거리/각도 차이 값을 대입하여 계산된 가중치를 추측 항법 매칭률로 사용할 수 있다.

계산된 추측항법 매칭률을 이용하여 후보 핑거프린트를 설정하는데(84), 이때 각 후보 개체들은 추측 항법 매칭률이 가장 높은 핑거프린트를 후보 핑거프린트로 설정한다.

이후, 후보 개체의 위치정보를 갱신하기 위해서 전파 신호의 강도를 측정하고(85), 전파 지도내의 모든 핑거프린트에 대하여 측정된 전파 신호의 강도를 비교하여 전파신호의 매칭률을 계산한다(86).

전파신호의 매칭률을 계산한 결과, 임의의 후보 개체가 가지는 후보 핑거프린트의 매칭률이 기 설정된 값(예를 들면, 상위 50%) 보다 작은지의 여부를 판단하여(87), 기 설정된 값보다 작은경우 전파 신호 매칭률이 가장 높은 핑거프린트를 소속 핑거프린트로 등록하고, 그 위치를 후보 개체의 위치로 설정한다(88). 또한, 등록된 소속 핑거프린트 주변의 핑거프린트들 중 임의로 하나를 선정하여 후보 개체의 후보 핑거프린트로 설정하고, 소속 핑거프린트에서 후보 핑거프린트로의 경로 정보로부터 이동 각도를 추출해 내어 후보 개체의 각도로 설정한다.

반면에, 후보 핑거프린트에 대한 전파신호 매칭률이 기 설정된 값 이상인 경우, 후보개체의 위치를 추정하고(89) 추정된 후보개의 위치를 현재의 위치로 추정한다(90). 이때, 후보 개체의 위치를 추정하는 방법은 도 11과 같이 후보 개체의 소속 핑거프린트와 후보 핑거프린트 이동 경로 상에 추측 항법에서 측정한 이동 거리 지점을 후보 개체의 위치로 추정한다.

후보 개체가 후보 핑거프린트에 도착하였는지의 여부를 판단하여(101), 후보 핑거프린트에 도착 하였을 경우, 그 위치를 후보 개체의 위치로 하고, 후보 핑거프린트를 소속 핑거프린트로 변경한다(103).

반면에, 91 동작에서의 판단결과 후보 개체가 후보 핑거프린트에 도착 하지 않은 경우, 81 동작으로 돌아가 이후의 동작을 반복한다.

이렇게 계산된 후보 개체들의 위치 및 부가 정보(생성 시기 등)는 실내 위치를 추정하는데 사용된다. 그 일례로, 도 12와 같이 후보 개체가 흩어져 있을 때, 도 13과 같이 후보 개체들 중에 가장 오랜 시간 존재한(살아 남은) 후보 개체의 위치를 현재 위치로 선정하거나, 도 14와 같이 후보 개체들의 위치의 평균을 현재 위치로 선정하는 방법을 사용할 수 도 있다.

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 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

100: 실내위치 인식장치 102: 환경정보 획득부
104: 수치지도 작성부 106: 전파지도 작성부
108: 추측항법 센서 110: 경로정보 생성부
112: 초기화부 114: 위치 추정부

Claims

실내환경 정보를 획득하고, 획득된 실내 환경정보를 하나의 패키지 형태의 노드단위로 저장하는 환경정보 획득부와,
상기 환경정보 획득부에 의해 획득된 상기 실내환경 정보를 이용하여 공간 구조 또는 공간상에 존재하는 주변 물체의 물리적인 위치를 수치로 표현한 수치지도를 작성하는 수치지도 작성부와,
무선 통신 모듈에서 발산하는 전파 신호 강도(RSSI)정보를 공간상 위치 또는 영역 별로 저장한 지도 정보인 전파지도를 작성하는 전파지도 작성부와,
상기 전파 신호 강도 정보를 통해 상기 환경정보 획득부의 실제 위치가 포함된 수 m 이내영역을 찾아낸 후, 그 영역 내의 보다 정밀한 위치를 찾아내는 추측항법 센서와,
공간상에 임의의 핑거프린트에서 다른 핑거프린트로 이동할 때, 이동 가능한 궤적을 포함한 정보인 경로 정보를 생성하는 경로정보 생성부와,
전파신호 강도를 이용하여 적어도 하나 이상의 후보 개체의 초기위치 및 소속 핑거 프린터정보를 초기화화는 초기화부를 포함하는
전파 지도를 이용한 실내위치 인식 장치.
제 1항에 있어서,
측정된 상기 전파신호 강도정보와 전파지도 정보 매칭을 통해 수 m 영역의 위치를 추정하는 위치 추정부를 더 포함하는
전파 지도를 이용한 실내위치 인식 장치.
제 1항에 있어서,
상기 전파 지도는
영역화하여 주변의 적어도 하나이상의 노드에서 획득한 전파신호 강도정보를 하나의 핑거 프린트로 병합하여 사용하는
전파 지도를 이용한 실내위치 인식 장치.
제 3항에 있어서,
상기 전파신호 강도정보는
맥주소(Mac address), 전파 세기 정보(RSSI), SSID(Service Set Identification)중 적어도 하나 이상을 포함하는
전파 지도를 이용한 실내위치 인식 장치.
제 4항에 있어서,
상기 병합은
상기 맥주소(Mac address) 와 전파 세기 정보(RSSI)를 이용하여 상기 전파신호 강도정보에서 같은 맥주소에 해당하는 전파세기 정보들의 평균 또는 우도값을 산출하여 사용하는
전파 지도를 이용한 실내위치 인식 장치.
제 4항에 있어서,
상기 하나의 핑거 프린트는 상기 수치지도와 연동되어 결정되는 위치 정보와 해당 영역에서 획득된 상기 전파신호 강도정보를 포함하는
전파 지도를 이용한 실내위치 인식 장치.
제 1항에 있어서,
상기 추측항법 센서는
IMU(Inertial Measurement Unit), Encoder, Odometer, Gyro, Magnetometer 중 적어도 어느 하나 이상인
전파 지도를 이용한 실내위치 인식 장치.
후보 개체를 초기화하는 과정과
추측 항법 센서로부터 상대 이동 거리 및 상대 각도를 계산하는 과정과,
상기 계산된 상대 이동 거리 및 상대 각도에 노이즈값을 후보개체에 따라 차별화하여 더하는 과정과,
소속 핑거프린트의 정보에 따른 경로 정보와 측정된 추측항법 센서의 이동 거리 및 각도에 대한 정보를 이용하여 추측 항법 매칭률을 계산하는 과정과,
상기 계산된 추측항법 매칭률을 이용하여 후보 핑거프린트를 설정하는 과정과,
전파신호의 강도를 측정하는 과정과,
전파 지도내의 모든 핑거프린트에 대하여 측정된 상기 전파 신호의 강도를 비교하여 전파신호의 매칭률을 계산하는 과정
을 포함하는 전파 지도를 이용한 실내위치 인식 방법.
제 8항에 있어서,
임의의 상기 후보 개체가 가지는 상기 후보 핑거프린트의 매칭률이 기 설정된 값보다 작은지의 여부를 판단하는 과정을 더 포함하는
전파 지도를 이용한 실내위치 인식 방법.
제 9항에 있어서,
상기 후보 핑거프린트의 매칭률이 기 설정된 값보다 작은지의 여부를 판단하는 과정은
상기 후보 핑거프린트의 매칭률이 기 설정된 값보다 작은경우, 상기 전파 신호의 매칭률이 가장 높은 핑거프린트를 소속 핑거프린트로 등록하고, 그 위치를 상기 후보 개체의 위치로 설정하는 과정을 포함하는
전파 지도를 이용한 실내위치 인식 방법.
제 9항에 있어서,
상기 후보 핑거프린트의 매칭률이 기 설정된 값보다 작은지의 여부를 판단하는 과정은
상기 후보 핑거프린트의 매칭률이 기 설정된 값 이상인 경우, 상기 후보 개체의 위치를 현재의 위치로 추정하는 과정을 포함하는
전파 지도를 이용한 실내위치 인식 방법.
제 8항에 있어서,
상기 후보 개체가 상기 후보 핑거프린트에 도착하였는지의 여부를 판단하는 과정을 더 포함하는
전파 지도를 이용한 실내위치 인식 방법.
제 12항에 있어서,
상기 판단하는 과정은,
상기 후보 개체가 상기 후보 핑거프린트에 도착한 경우, 그 위치를 상기 후보 개체의 위치로 설정하고, 상기 후보 핑거프린트를 상기 소속 핑거프린트로 변경하는
전파 지도를 이용한 실내위치 인식 방법.
제 8항에 있어서,
상기 전파 지도는
영역화하여 주변의 적어도 하나이상의 노드에서 획득한 전파신호 강도정보를 하나의 핑거 프린트로 병합하여 사용하는
전파 지도를 이용한 실내위치 인식 방법.
제 14항에 있어서,
상기 전파신호 강도 정보는
맥주소(Mac address), 전파 세기 정보(RSSI), SSID(Service Set Identification)중 적어도 하나 이상을 포함하는
전파 지도를 이용한 실내위치 인식 방법.
제 15항에 있어서,
상기 병합은
상기 맥주소(Mac address) 와 전파 세기 정보(RSSI)를 이용하여 상기 전파신호 강도정보에서 같은 맥주소에 해당하는 전파세기 정보들의 평균 또는 우도값을 산출하여 사용하는
전파 지도를 이용한 실내위치 인식 방법.
제 10항에 있어서,
상기 모든 핑거 프린트는 상기 후보 개체의 위치와 해당 영역에서 획득된 상기 전파신호의 강도 정보를 포함하는
전파 지도를 이용한 실내위치 인식 방법.
제 8항에 있어서,
상기 추측항법 센서는
IMU(Inertial Measurement Unit), Encoder, Odometer, Gyro, Magnetometer 중 적어도 어느 하나 이상인
전파 지도를 이용한 실내위치 인식 방법.
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