KR102342818B1 - 보행자 위치 추정 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

보행자 위치 추정 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 보행자 위치 추정 장치는 관성 센서로부터 이동하는 보행자에 대한 센서데이터를 입력 받는 입력부; 상기 센서데이터로부터 추정한 초기 자세와 상태 변수를 이용하여 자세를 추정하는 제1 추정부 및 상기 자세로부터 추정한 보행자의 걸음, 보폭 및 이동방향을 이용하여 제1 위치부터 제2 위치까지의 보행자의 위치를 추정하는 제2 추정부를 포함한다.

Description

보행자 위치 추정 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING POSITION OF PEDESTRIAN}

본 발명은 보행자가 휴대하는 디바이스의 자세(orientation)를 추정하고 이를 기반으로 보행자의 위치를 정밀하게 추정하는 기술에 관한 것이다.

국내외적으로 쇼핑몰이나 공항, 역사 등 대형 실내건축물이 증가하면서 사람들이 실내 공간에서 머무는 시간이 증가하고 있으며, 아울러 내부 구조도 갈수록 복잡하고 빈번하게 변화하면서 실내 공간에서의 위치인식 서비스에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이를 위해, 다양한 방법들이 연구개발되어 왔으며, 그 중에서도 특히 스마트폰을 이용한 보행자의 위치인식 및 길안내 기능을 구현하기 위해 다양한 방법들이 개발되어왔다. 대표적인 방법론으로, WiFi AP 무선신호의 패턴을 사전에 수집하여 서비스를 개시하는 시점에 취득된 WiFi 신호값을 기 저장된 데이터베이스와 비교하여 위치를 추정하는 방법을 들 수 있다. 또한, 사전에 설치된 BLE 비콘 및 UWB 앵커로부터 추출되는 신호 분석을 이용하는 방법과 같이 보행자가 다니는 공간에 설치된 특정한 무선신호 송출 기기를 활용하여 보행자가 사용하는 디바이스의 위치를 추정하는 방법이 있다.

또 다른 방법으로, 보행자가 사용하는 디바이스에 내재되어 있는 각종 센서들(가속도, 자이로, 지자기, 고도 등)의 신호를 분석해 걸음을 검출하고, 이동방향을 추정하여 보행자의 위치를 추정하는 보행항법들이 다양하게 제안되어왔다.

보행항법에 기반한 위치추정은 크게 세 가지 요소로 구성된다. 걸음 검출과 보폭 계산, 그리고 이동방향의 세 가지 추정 단계로 이루어지며, 각 단계별 알고리즘을 어떻게 구성하느냐에 따라 위치인식 성능에 영향을 미친다.

걸음 검출은 보폭, 나아가, 위치 추정 결과에 직접적인 영향을 미치기 때문에 높은 정확도의 걸음 검출은 필수적이다. 기존에는 주로 가속도 신호의 크기를 이용하여 최고치 검출 기법(peak detection), 영교차 기법(zero-crossing detection) 등으로 걸음을 검출하거나 신호의 모양을 표본과 비교하는 자기 상관 기법(autocorrelation detection)을 이용하여 걸음을 검출한다.

보폭 추정에서 많이 사용하는 방법은 보행자의 걸음 빈도(주파수)와 가속도 분산 등을 같이 이용하여 선형 함수화하여 계산하는 것이다.

또한 추정된 보폭과 이동방향이 합쳐져 사용자의 위치가 추정되기 때문에 이동 방향을 정확하게 추정하는 것도 보행자 추측 항법에서 중요한 주제이다. 이동 방향을 추정할 때 많이 사용하는 것이 지자기 센서이나 실내 환경에서는 건물 골조 등과 같은 여러 외란 성분들에 의해 지자기 센서 측정치는 큰 오차를 가지므로 상용 서비스의 성능을 보장할 수 없다.

하지만 기존 방식으로는 사용자의 걸음 속도가 달라지거나 디바이스의 자세가 달라지면서 가속도 신호 특성이 바뀌게 되면, 걸음을 오검출하여 위치 오차가 크게 발생하게 된다.

본 발명에서는 이러한 문제를 해결하고 보다 정밀한 위치추정을 위해 보행자 디바이스에 대한 자세를 정밀하게 추정함으로써 이를 기반으로 위치 오차를 최소화하는 방법을 제안한다.

본 발명에서 보행자 디바이스란, 보행자가 휴대할 수 있는 기기로, 해당 기기안에 관성센서가 내재되어 있는 것을 전제로 한다. 따라서, 스마트폰, 태블릿, 웨어러블 디바이스를 포함할 수 있다.

한편, 한국등록특허 제 10-1678454 호“사용자의 보폭을 추정하는 장치 및 방법”는 가속도 진폭, 걸음 주파수, 흔들림 각도를 보폭 추정 파라미터로 사용하여 이들 값의 선형 방정식으로 추정하는 장치 및 방법에 관하여 개시하고 있다.

본 발명은 보행자가 휴대하는 장치의 자세를 추정하여 보행자의 위치를 정확하게 추정하는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 불규칙한 보행 상황들에 대응하여 오차를 최소화한 강인한 위치 추정 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 기존 보행 항법 대비 위치 추정 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 증강현실과 같이 디바이스의 자세와 직접적인 연관이 있는 길안내 서비스 등의 정확도를 향상시키는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 일반적인 스마트폰 뿐만 아니라, 태블릿, 웨어러블 디바이스(스마트 글래스, 스마트 워치 등)에 공통적으로 적용하는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 외부 무선통신 인프라를 사용하지 않거나, 최소한의 인프라 설치 비용 하에 보다 정밀한 위치 추정을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 보행자 위치 추정 장치는 관성 센서로부터 이동하는 보행자에 대한 센서데이터를 입력 받는 입력부; 상기 센서데이터로부터 추정한 초기 자세와 상태 변수를 이용하여 자세를 추정하는 제1 추정부 및 상기 자세로부터 추정한 보행자의 걸음, 보폭 및 이동방향을 이용하여 제1 위치부터 제2 위치까지의 보행자의 위치를 추정하는 제2 추정부를 포함한다.

본 발명은 보행자가 휴대하는 장치의 자세를 추정하여 보행자의 위치를 정확하게 추정할 수 있다.

또한, 본 발명은 불규칙한 보행 상황들에 대응하여 오차를 최소화한 강인한 위치 추정 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

또한, 본 발명은 기존 보행 항법 대비 위치 추정 성능을 향상시킬 수 있다.

또한, 본 발명은 증강현실과 같이 디바이스의 자세와 직접적인 연관이 있는 길안내 서비스 등의 정확도를 향상시킬 수 있다.

또한, 본 발명은 일반적인 스마트폰 뿐만 아니라, 태블릿, 웨어러블 디바이스(스마트 글래스, 스마트 워치 등)에 공통적으로 적용할 수 있다.

또한, 본 발명은 외부 무선통신 인프라를 사용하지 않거나, 최소한의 인프라 설치 비용 하에 보다 정밀한 위치 추정을 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 보행자 위치 추정 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 보행자 위치 추정 방법을 나타낸 동작흐름도이다.
도 3은 도 2에 도시된 상태변수 추정 단계의 일 예를 세부적으로 나타낸 동작흐름도이다.
도 4는 도 2에 도시된 변위 추정 단계의 일 예를 세부적으로 나타낸 동작흐름도이다.

본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 보행자 위치 추정 장치를 나타낸 블록도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 보행자 위치 추정 장치는 입력부(110), 제1 추정부(120) 및 제2 추정부(130)를 포함한다.

보행자 위치 추정 장치는 일반적인 스마트폰, 태블릿 및 웨어러블 디바이스(스마트 글래스, 스마트 워치 등)에 상응하는 디바이스에 도 1에 도시된 구성을 포함하는 장치에 상응할 수도 있다.

입력부(110)는 관성 센서로부터 이동하는 보행자에 대한 센서데이터를 입력 받을 수 있다.

이 때, 입력부(110)는 디바이스 내의 관성 센서가 측정한 값을 각각 3축(x,y,z) 으로 읽어 들인 센서데이터를 입력 받을 수 있다.

이 때, 관성 센서는 가속도센서, 자이로센서 및 지자기센서 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있고, 상기 디바이스 내에 기본적으로 포함하는 관성 센서에 상응할 수 있다.

또한, 입력부(110)는 디바이스의 외부에 독립적으로 존재할 수도 있다.

이 때, 입력부(110)가 디바이스의 외부에 독립적으로 존재하는 경우, 센서 데이터를 누락없이 동시에 전달받을 수 있도록 통신 신뢰성이 보장되어야 한다.

제1 추정부(120)는 상기 센서데이터로부터 추정한 초기 자세와 상태 변수를 이용하여 자세를 추정할 수 있다.

이 때, 제1 추정부(120)는 초기화 및 정렬부(121), 상태변수 추정부(122) 및 자세 추정부(123)를 포함할 수 있다.

초기화 및 정렬부(121)는 저역통과필터(Low pass filter)를 이용하여 센서데이터 중 가속도와 지자기 센서의 노이즈를 제거할 수 있다.

이 때, 초기화 및 정렬부(121)는 기설정된 시간 동안의 센서데이터로부터 획득한 평균 가속도와 지자기 센서 값을 이용하여 디바이스의 초기 자세와 자이로의 바이어스를 추정할 수 있다.

이 때, 초기화 및 정렬부(121)는 자이로를 적분하여 이동 방향을 계산하는데 자이로 오차 성분 중 바이어스가 있으면 적분되어 자세 오차를 크게 증가시키므로 바이어스를 정확히 추정하게 되면 자세 추정 성능을 향상시킬 수 있다.

상태변수 추정부(122)는 디바이스의 자세를 추정할 때 필요한 필터 기능으로, 확장칼만필터(EKF: Extended Kalman Filter)를 이용할 수 있다.

자이로 바이어스는 초기화 및 정렬부(121)에서 일부 추정이 가능할 수 있고, 상태변수 추정부(122)에서도 확장 칼만 필터를 이용한 가속도와 지자기 측정값을 통해서도 자이로 바이어스를 추정할 수 있다.

이 때, 상태변수는 디바이스의 자세(롤, 피치, 요)와 3축 자이로 바이어스를 사용할 수 있다.

자세 추정부(123)는 전달된 가속도, 자이로, 지자기 센서값과 상태변수 추정부(122)에서 추정된 자이로 바이어스 오차 등의 값을 기반으로 디바이스의 자세를 정밀하게 추정 및 보정할 수 있다.

이 때, 자세 추정부(123)는 입력부(110)로부터 전달된 가속도, 자이로, 지자기 센서값과 상태변수 추정부(122)에서 추정된 자이로 바이어스 오차 등의 값을 기반으로 디바이스의 자세를 정밀하게 추정 및 보정할 수 있다.

제2 추정부(130)는 상기 자세로부터 추정한 보행자의 걸음, 보폭 및 이동방향을 이용하여 제1 위치부터 제2 위치까지의 보행자의 위치를 추정할 수 있다.

이 때, 제2 추정부(130)는 걸음 검출부(131), 걸음길이 추정부(132) 및 이동방향 추정부(133)을 포함할 수 있다.

걸음 검출부(131)는 중력 성분이 제외된 가속도 데이터의 크기를 특징점으로 이용하여 최대치 검출 기법으로 특정 구간 동안의 평균 가속도 값의 최대치를 검출하여 걸음을 검출할 수 있다.

이 때, 걸음 검출부(131)는 센서 좌표계로 나타나는 가속도 신호를 자세 추정부(123)로부터 추정된 자세를 이용하여 항법 좌표계로 변환함으로써 제자리 회전이나 제자리 걸음과 같이 걸음이 발생하지만 실제로 이동이 발생하지 않는 걸음 오차 요인들을 제거할 수 있다. 이러한 보행 상태들은 실제 걸음 시에 이동하면서 발생하는 가속도 수직축 움직임이 없기 때문에 가속도 수직축 신호를 이용하여 걸음 오검출율을 줄일 수 있다.

걸음길이 추정부(132)는 앞서 계산된 자세값을 이용하여 걸음이 검출 되었을 때, 한 걸음 동안의 걸음 주파수와 가속도 수직축 값과의 선형 조합을 통해 보행자의 보폭을 추정할 수 있다.

이동방향 추정부(133)는 상태변수 추정부(1220) 및 자세 추정부(123)의 결과값인 디바이스의 자세값 중에 요(yaw)값을 이용하여 보행자의 진행방향을 계산할 수 있다. 이 때, 보행자의 진행방향은 지구좌표계로 나타낼 수 있다.

변위 추정부(134)는 최종적으로 걸음이 검출 되었을 때, 이전 위치에서부터 현재 위치까지의 변위를 보폭과 이동 방향의 값을 이용하여 계산할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 보행자 위치 추정 방법을 나타낸 동작흐름도이다. 도 3은 도 2에 도시된 상태변수 추정 단계의 일 예를 세부적으로 나타낸 동작흐름도이다. 도 4는 도 2에 도시된 변위 추정 단계의 일 예를 세부적으로 나타낸 동작흐름도이다.

본 발명의 일실시예에 따른 보행자 위치 추정 방법은 먼저 신호를 입력 받을 수 있다(S210).

즉, 단계(S210)는 사용자가 보행을 시작하면 휴대하는 디바이스내의 관성센서로부터 가속도 신호, 자이로 신호, 그리고 지자기 신호를 수신할 수 있다.

이 때, 단계(S210)는 관성 센서로부터 이동하는 보행자에 대한 센서데이터를 입력 받을 수 있다.

이 때, 단계(S210)는 디바이스 내의 관성 센서가 측정한 값을 각각 3축(x,y,z) 으로 읽어 들인 센서데이터를 입력 받을 수 있다.

이 때, 관성 센서는 가속도센서, 자이로센서 및 지자기센서 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있고, 상기 디바이스 내에 기본적으로 포함하는 관성 센서에 상응할 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 보행자 위치 추정 방법은 자세값을 계산할 수 있다(S220).

즉, 단계(S220)는 자이로 신호를 이용하여 디바이스의 자세값을 계산할 수 있다.

이 때, 단계(S220)는 저역통과필터(Low pass filter)를 이용하여 센서데이터 중 가속도와 지자기 센서의 노이즈를 제거할 수 있다.

이 때, 단계(S220)는 기설정된 시간 동안의 센서데이터로부터 획득한 평균 가속도와 지자기 센서 값을 이용하여 디바이스의 초기 자세와 자이로의 바이어스를 추정할 수 있다.

이 때, 단계(S220)는 자이로를 적분하여 이동 방향을 계산하는데 자이로 오차 성분 중 바이어스가 있으면 적분되어 자세 오차를 크게 증가시키므로 바이어스를 정확히 추정하게 되면 자세 추정 성능을 향상시킬 수 있다.

자이로 바이어스는 단계(S220)에서 일부 추정이 가능할 수 있고, 단계(S230)에서도 확장 칼만 필터를 이용한 가속도와 지자기 측정값을 통해서도 자이로 바이어스를 추정할 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 보행자 위치 추정 방법은 상태변수를 추정할 수 있다(S230).

도 3을 참조하면, 단계(S230)는 먼저 갱신된 자세값을 이용하여 샘플링 주기시간 동안의 자이로와 관련된 확장칼만필터의 상태변수들과 공분산을 계산할 수 있다(S231).

이 때, 상태변수는 디바이스의 자세(롤, 피치, 요)와 3축 자이로 바이어스를 사용할 수 있다.

또한, 단계(S230)는 갱신된 자세값을 이용하여 디바이스 내 관성센서에서 관측된 가속도와 지자기 측정값을 항법 좌표계로 변환할 수 있다(S232).

이 때, 단계(S233)는 단계(S232)에서 계산된 항법좌표계로 변환된 가속도값과 지구 중력가속도를 비교 하여 사용자의 움직임이 있는지를 판단할 수 있다.

즉, 단계(S233)는 가속도의 크기가 기설정된 임계값보다 크면 확장칼만필터 내의 측정 공분산을 수정할 수 있고(S234), 가속도의 크기가 기설정된 임계값보다 작으면 상태변수에 대한 측정값 갱신할 수 있다(S235).

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 보행자 위치 추정 방법은 자세를 보정할 수 있다(S240).

즉, 단계(S240)는 전달된 가속도, 자이로, 지자기 센서값과 상태변수 추정부(122)에서 추정된 자이로 바이어스 오차 등의 값을 기반으로 디바이스의 자세를 정밀하게 추정 및 보정할 수 있다.

이 때, 단계(S240)는 전달된 가속도, 자이로, 지자기 센서값과 추정된 자이로 바이어스 오차 등의 값을 기반으로 디바이스의 자세를 정밀하게 추정 및 보정할 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 보행자 위치 추정 방법은 변위를 추정할 수 있다(S250).

즉, 단계(S250)는 상기 자세로부터 추정한 보행자의 걸음, 보폭 및 이동방향을 이용하여 제1 위치부터 제2 위치까지의 보행자의 위치를 추정할 수 있다.

도 4를 참조하면, 단계(S250)는 먼저 걸음을 검출할 수 있다(S251).

즉, 단계(S251)는 중력 성분이 제외된 가속도 데이터의 크기를 특징점으로 이용하여 최대치 검출 기법으로 특정 구간 동안의 평균 가속도 값의 최대치를 검출하여 걸음을 검출할 수 있다.

단계(S251)는 센서 좌표계로 나타나는 가속도 신호를 자세 추정부(123)로부터 추정된 자세를 이용하여 항법 좌표계로 변환함으로써 제자리 회전이나 제자리 걸음과 같이 걸음이 발생하지만 실제로 이동이 발생하지 않는 걸음 오차 요인들을 제거할 수 있다. 이러한 보행 상태들은 실제 걸음 시에 이동하면서 발생하는 가속도 수직축 움직임이 없기 때문에 가속도 수직축 신호를 이용하여 걸음 오검출율을 줄일 수 있다.

또한, 단계(S250)는 보폭을 추정할 수 있다(S252).

즉, 단계(S252)는 앞서 계산된 자세값을 이용하여 걸음이 검출 되었을 때, 한 걸음 동안의 걸음 주파수와 가속도 수직축 값과의 선형 조합을 통해 보행자의 보폭을 추정할 수 있다.

또한, 단계(S250)는 이동방향을 계산할 수 있다(S253).

즉, 단계(S253)는 디바이스의 자세값 중에 요(yaw)값을 이용하여 보행자의 진행방향을 계산할 수 있다. 이 때, 보행자의 진행방향은 지구좌표계로 나타낼 수 있다.

또한, 단계(S250)는 변위를 계산할 수 있다(S254).

즉, 단계(S254)는 최종적으로 걸음이 검출 되었을 때, 이전 위치에서부터 현재 위치까지의 변위를 보폭과 이동 방향의 값을 이용하여 계산할 수 있다.

이상에서와 같이 본 발명에 따른 보행자 위치 추정 장치 및 방법은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.

110: 입력부 120: 제1 추정부
121: 초기화 및 정렬부 122: 상태변수 추정부
123: 자세 추정부 130: 제2 추정부
131: 걸음 검출부 132: 걸음길이 추정부
133: 이동방향 추정부 134: 변위 추정부

Claims (10)

1. 관성 센서로부터 이동하는 보행자에 대한 센서데이터를 입력 받는 입력부;
   상기 센서데이터로부터 확장칼만필터를 이용하여 추정한 초기 자세와 상태 변수를 이용하여 자세 값을 추정하는 제1 추정부; 및
   상기 자세 값으로부터 추정한 보행자의 걸음, 보폭 및 이동방향을 이용하여 제1 위치부터 제2 위치까지의 보행자의 위치를 추정하는 제2 추정부를 포함하고,
   상기 제1 추정부는 상기 자세 값을 이용하여 상기 센서데이터로부터 획득한 가속도 값과 지자기측정값을 항법 좌표계로 변환하고, 상기 항법 좌표계로 변환된 가속도 값과 지구 중력가속도를 비교하여 상기 보행자의 이동 여부를 판단하되, 항법 좌표계로 변환된 가속도 값의 크기가 기설정된 임계값보다 크면 확장칼만필터 내의 측정 공분산을 수정하고, 상기 가속도 값의 크기가 기설정된 임계값보다 작으면 상기 상태변수를 갱신하여 상기 자세 값을 추정하는 것
   인 보행자 위치 추정 장치.
2. 삭제
3. 삭제
4. 청구항 1에 있어서,
   상기 제2 추정부는
   상기 자세 값에서 중력 성분이 제외된 가속도 데이터의 크기를 특징점으로 이용하여 기설정된 구간 동안의 상기 보행자의 평균 가속도 값의 최대치를 검출하여 상기 보행자의 걸음 여부를 검출하는 것을 특징으로 하는 보행자 위치 추정 장치.
5. 청구항 4에 있어서,
   상기 제2 추정부는
   상기 자세 값의 가속도 수직축 값을 이용하여 상기 보행자의 걸음에서 제자리 걸음에 상응하여 걸음 오차를 제거하는 것을 특징으로 하는 보행자 위치 추정 장치.
6. 관성 센서로부터 이동하는 보행자에 대한 센서데이터를 입력 받는 단계;
   상기 센서데이터로부터 확장칼만필터를 이용하여 추정한 초기 자세와 상태 변수를 이용하여 자세 값을 추정하는 단계; 및
   상기 자세 값으로부터 추정한 보행자의 걸음, 보폭 및 이동방향을 이용하여 제1 위치부터 제2 위치까지의 보행자의 위치를 추정하는 단계를 포함하고,
   상기 보행자의 위치를 추정하는 단계는 상기 자세 값에서 중력 성분이 제외된 가속도 데이터의 크기를 특징점으로 이용하여 기설정된 구간 동안의 상기 보행자의 평균 가속도 값의 최대치를 검출하여 상기 보행자의 걸음 여부를 검출하는 것
   인 보행자 위치 추정 방법.
7. 청구항 6에 있어서,
   상기 자세 값을 추정하는 단계는
   상기 자세 값을 이용하여 상기 센서데이터로부터 획득한 가속도 값과 지자기 측정값을 항법 좌표계로 변환하고, 상기 항법 좌표계로 변환된 가속도 값과 지구 중력가속도를 비교 하여 상기 보행자의 이동 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 보행자 위치 추정 방법.
8. 청구항 7에 있어서,
   상기 자세 값을 추정하는 단계는
   상기 항법 좌표계로 변환된 가속도 값의 크기가 기설정된 임계값보다 크면 확장칼만필터 내의 측정 공분산을 수정하고, 상기 가속도 값의 크기가 기설정된 임계값보다 작으면 상기 상태변수를 갱신하여 상기 자세 값을 추정하는 것을 특징으로 하는 보행자 위치 추정 방법.
9. 삭제
10. 청구항 1에 있어서,
    상기 보행자의 위치를 추정하는 단계는
    상기 자세 값의 가속도 수직축 값을 이용하여 상기 보행자의 걸음에서 제자리 걸음에 상응하는 걸음 오차를 제거하는 것을 특징으로 하는 보행자 위치 추정 방법.

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