KR102420337B1 - 측위 방법 및 그 장치 - Google Patents

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KR102420337B1
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Abstract

디지털 지도 상의 절대 위치를 측위하는 측위 방법 및 그 장치가 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 측위 방법은, 이동 가능 영역에 대한 정보를 포함하는 디지털 지도 상의 위치가 특정된 최초 측위 기준점을 감지하는 단계와, 상기 최초 측위 기준점의 인접 영역의 내부에 배치되는 복수의 파티클을 생성하는 단계와, 상기 측위 장치의 이동이 감지되면 상기 이동을 반영하여 상기 복수의 파티클을 이동시키는 단계와, 상기 측위 장치의 이동 도중 상기 디지털 지도 상의 위치가 특정된 다음 측위 기준점을 감지하는 단계와, 상기 다음 측위 기준점의 인접 영역의 외부에 위치하는 파티클이 제거되도록 파티클을 리샘플링하는 단계와, 상기 복수의 파티클을 이동시키는 단계, 상기 다음 측위 기준점을 감지하는 단계, 및 상기 리샘플링하는 단계를, 파티클 속성을 기준으로 한 위치 확정 요건을 만족할 때까지 반복하는 단계를 포함한다.

Description

측위 방법 및 그 장치{POSITIONING METHOD AND APPARATUS THEREOF}
본 발명은 측위 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 측위 장치의 디지털 지도 상의 절대 위치를 결정함에 있어서, GPS(Global Positioning System) 수신기와 같은 절대 측위 수단의 도움 없이도 상기 절대 위치를 결정하는 측위 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
다양한 측위 기술이 제공된다. 예를 들어, 인공위성에서 발송되는 신호를 이용하여 현재 위치의 위도 및 경도를 얻는 GPS 기술은 이미 널리 사용되고 있고, GPS 신호가 수신되지 않는 실내 공간 또는 지하 공간 등에서의 측위를 위한 WPS(Wi-Fi Positioning System) 등도 제공된다. 이하, GPS 신호가 수신되지 않는 공간에서의 측위 기술을 '실내 측위 기술'로 통칭하기로 한다.
예를 들어, 대규모 창고 등 넓은 실내 공간에서의 측위를 해야 하는데, RF 신호, 지자기 신호 등의 사전 조사를 통해 신호 핑거프린트 맵을 생성하거나 전용 TAG 또는 AP(Access Point)를 내부 공간 곳곳의 측위 기준점에 설치하는 등의 실내 측위 인프라 구축 작업에 많은 비용을 투자하고 싶지는 않은 경우, 적절한 실내 측위 기술이 제공되지 않고 있다. 따라서, 사전의 인프라 구축을 최소화 하고, 비용 투입 및 유지보수 작업도 최소화 할 수 있는 비용 친화적인 측위 방법 및 그 방법이 적용된 측위 장치의 제공이 요청된다.
미국공개특허 제2016-0178728호
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 디지털 지도 상의 절대 위치를 특정할 수 있는 측위 방법 및 측위 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 측위를 위한 최소한의 사전 인프라 구축만을 요하는 측위 방법 및 측위 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 측위를 위한 연산량을 최소화 시킨 측위 방법 및 측위 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 서버와의 데이터 송수신이 필요 없이 측위 장치 자체적으로 수행될 수 있는 측위 방법 및 측위 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 주변 사람 및 주변 사물의 이동에 영향을 받지 않아 외란 및 잡음 발생 확률이 낮은 측위 방법 및 측위 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명의 기술분야에서의 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 측위 방법은, 이동 가능 영역에 대한 정보를 포함하는 디지털 지도 상의 위치가 특정된 최초 측위 기준점을 감지하는 단계와, 상기 최초 측위 기준점의 인접 영역의 내부에 배치되는 복수의 파티클을 생성하는 단계와, 상기 측위 장치의 이동이 감지되면 상기 이동을 반영하여 상기 복수의 파티클을 이동시키는 단계와, 상기 측위 장치의 이동 도중 상기 디지털 지도 상의 위치가 특정된 다음 측위 기준점을 감지하는 단계와, 상기 다음 측위 기준점의 인접 영역의 외부에 위치하는 파티클이 제거되도록 파티클을 리샘플링하는 단계와, 상기 복수의 파티클을 이동시키는 단계, 상기 다음 측위 기준점을 감지하는 단계, 및 상기 리샘플링하는 단계를, 파티클 속성을 기준으로 한 위치 확정 요건을 만족할 때까지 반복하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 최초 측위 기준점을 감지하는 단계는 상기 측위 장치의 위치에서 촬영된 영상을 분석하는 것에 의하여 상기 최초 측위 기준점을 감지하는 단계를 포함하고, 상기 다음 측위 기준점을 감지하는 단계는 상기 측위 장치의 위치에서 촬영된 영상을 분석하는 것에 의하여 상기 최초 측위 기준점을 감지하는 단계를 포함하며, 상기 복수의 파티클을 이동시키는 단계는 상기 측위 장치의 위치에서 촬영된 영상을 분석하는 것에 의하여 상기 측위 장치의 상대적 이동에 대한 데이터를 생성하는 단계를 포함한다. 이 때, 상기 최초 측위 기준점의 인접 영역은 기 저장된 상기 최초 측위 기준점의 실제 위치 및 크기 중 적어도 하나에 대한 정보를 참조하여, 상기 측위 장치의 위치에서 촬영된 영상을 분석하는 것에 의하여 연산 된 상기 최초 측위 기준점과 상기 측위 장치 사이의 절대 거리를 기준으로 상기 디지털 지도 상에 구획되는 것이고, 상기 다음 측위 기준점의 인접 영역은 기 저장된 상기 다음 측위 기준점의 실제 위치 및 크기 중 적어도 하나에 대한 정보를 참조하여, 상기 측위 장치의 위치에서 촬영된 영상을 분석하는 것에 의하여 연산 된 상기 다음 측위 기준점과 상기 측위 장치 사이의 절대 거리를 기준으로 상기 디지털 지도 상에 구획되는 것이다.
일 실시예에서, 상기 다음 측위 기준점을 감지하는 단계는 기 설정된 사이클 이내의 이전 처리에서 이미 감지된 바 있는 측위 기준점이 다시 감지 되는 경우, 측위 기준점의 감지를 무시하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 파티클을 리샘플링하는 단계는 상기 다음 측위 기준점의 인접 영역의 내부에 위치하는 파티클의 개수가 한계치 이하인 경우, 상기 다음 측위 기준점의 인접 영역의 외부에 위치하는 파티클의 제거 전의 적어도 일부 파티클들에 대한 각도 속성 분포 비율을 얻는 단계와, 상기 각도 속성 분포 비율이 유지되도록, 상기 다음 측위 기준점의 인접 영역의 내부에 배치되는 파티클들을 재생성 하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 측위 방법은 측위완료 목표시간이 지정되는 단계와, 상기 측위완료 목표시간에 따라 동적으로 상기 위치 확정 요건에 포함된 기준치를 조정하는 단계를 더 포함한다. 이 때, 상기 기준치를 조정하는 단계는 상기 디지털 지도에서 수행되었던 이전의 측위 사례들을 이용하여 생성된 회귀 모델을 이용하여 상기 기준치를 조정하는 단계를 포함할 수 있다. 이 때, 상기 회귀 모델은 위치 확정시점의 잔존 파티클들의 속성에 관한 데이터가 취합된 데이터셋에 대하여 회귀 분석을 수행하여 생성된 것일 수 있다. 이 때, 상기 회귀 모델은 위치가 확정된 것으로 판단하기 위한 파티클 각도에 대한 최다빈도 파티클 개수 기준치와, 위치 확정 소요 시간 사이의 제1 회귀 모델과, 위치가 확정된 것으로 판단하기 위한 파티클 각도 분산 기준치 사이의 제2 회귀 모델을 포함하는 것일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 최초 측위 기준점을 감지하는 단계, 상기 복수의 파티클을 생성하는 단계, 상기 복수의 파티클을 이동시키는 단계, 상기 다음 측위 기준점을 감지하는 단계, 상기 파티클을 리샘플링하는 단계 및 반복하는 단계는 모두 상기 측위 장치 단독으로 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 이동 가능 영역은, 상기 디지털 지도가 가리키는 전체 면적 대비 기 지정된 비율을 초과하는 것이거나, 중심점 기준으로 대칭 구조를 갖는 것일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 측위 방법은, 상기 반복하는 단계 이후에 상기 위치 확정 요건 만족시점의 잔존 파티클들의 위치를 이용하여 상기 측위 장치의 상기 디지털 지도상의 절대위치로 확정된 위치와, 감지되는 이동에 대한 정보를 이용하여, 상기 측위 장치의 절대 위치를 보정 하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 때, 상기 측위 장치의 절대 위치를 보정 하는 단계는, 현재 측위 장치의 절대 위치에서 상기 디지털 지도상의 장애물을 넘어 측위 기준점이 감지되는 것으로 판단된 경우, 상기 측위 장치의 절대 위치에 오류가 있는 것으로 판정하는 단계와, 지정된 개수 만큼의 서로 다른 측위 기준점이 인식된 최근의 기준점 감지 시점인 기준 시점 이후의 과거 이력 데이터를 이용하여, 상기 기준 시점에 감지된 측위 기준점의 인접 영역의 내부에 배치되는 복수의 파티클을 생성하고, 상기 반복하는 단계를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 측위 장치는, 센서부와, 이동 가능 영역에 대한 정보를 포함하는 디지털 지도를 저장하는 스토리지와, 상기 디지털 지도 상의 절대 측위를 수행하는 컴퓨터 프로그램을 로드하는 메모리와, 상기 컴퓨터 프로그램을 실행하는 CPU(Central Processing Unit)를 포함한다. 상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 센서부로부터 센싱 데이터를 제공 받고, 상기 센싱 데이터를 분석하여 디지털 지도 상의 위치가 특정된 최초 측위 기준점을 감지하는 인스트럭션(instruction)과, 상기 최초 측위 기준점의 인접 영역의 내부에 배치되는 복수의 파티클을 생성하는 인스트럭션과, 상기 측위 장치의 이동이 감지되면 상기 이동을 반영하여 상기 복수의 파티클을 이동시키는 인스트럭션과, 상기 측위 장치의 이동 도중 상기 디지털 지도 상의 위치가 특정된 다음 측위 기준점을 감지하는 인스트럭션과, 상기 다음 측위 기준점의 인접 영역의 외부에 위치하는 파티클이 제거되도록 파티클을 리샘플링하는 인스트럭션과, 상기 복수의 파티클을 이동시키는 인스트럭션, 상기 다음 측위 기준점을 감지하는 인스트럭션, 및 상기 리샘플링하는 인스트럭션을, 파티클 속성을 기준으로 한 위치 확정 요건을 만족할 때까지 반복하는 인스트럭션을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 다음 측위 기준점을 감지하는 인스트럭션은, 상기 센싱 데이터를 이용하여 상기 다음 측위 기준점을 감지하는 것이고, 상기 센서부는 카메라 모듈을 포함할 수 있다.
도 1은 본 발명의 몇몇 실시예들이 사용될 수 있는 환경을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 측위 방법의 제1 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 측위 방법의 제2 순서도이다.
도 4는 본 발명의 몇몇 실시예들에서, 측위 장치의 이동 궤적이 보정되는 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 몇몇 실시예들에서, 동영상 촬영 결과를 분석하여 측위 기준점과 측위 장치의 절대 거리를 연산하는 것을 설명하기 위한 개념도이다.
도 6은 도 2를 참조하여 설명한 실시예 또는 도 3을 참조하여 설명한 실시예에서 수행되는 파티클 필터 로컬라이제이션(Particle Filter Localization) 과정을 상세히 설명하기 위한 도면이다.
도 7 내지 도 9c는 도 6을 참조하여 설명한 사항을 예시를 들어 보다 이해하기 쉽게 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 몇몇 실시예들에서, 측위 단말의 위치 확정이 가능한지 여부를 결정하기 위한 파티클 속성 기준의 예시적인 조건을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명의 몇몇 실시예들에서, 측위 단말의 위치 확정이 가능한지 여부를 결정하기 위한 조건의 설정이 측위 완료 목표 시간에 따라 동적으로 결정될 수 있음을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 측위 장치의 제1 블록 구성도이다.
도 12는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 측위 장치의 제1 블록 구성도이다.
도 13은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 측위 장치의 제2 블록 구성도이다.
도 14는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 측위 장치의 하드웨어 구성도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 몇몇 실시예들을 설명한다.
먼저, 도 1을 참조하여 본 발명의 몇몇 실시예들이 사용될 수 있는 환경을 설명한다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 공통적으로 디지털 지도(3) 상의 측위 단말(100)의 절대 위치가 구해진다. 도 1에서 디지털 지도(3)가 실내 디지털 지도(Indoor Digital Map)인 것으로 도시되어 있으나, 이는 하나의 예시일 뿐, 본 발명의 실시예들에 따른 측위가 반드시 실내에서 수행되어야 하는 것은 아님을 유의한다. 예를 들어, GPS 신호 음영 지역이거나, GPS 신호를 통한 측위로는 모자라는 정도로 정교한 측위를 요하는 상황이라면, 측위가 이뤄지는 공간(2)이 실외라 하더라도 본 발명의 몇몇 실시예들이 적용될 수 있는 것이다.
본 발명의 몇몇 실시예들은, 측위가 이뤄지는 공간(2)이 실내일 것을 요하지 않는 대신, 공통적으로 디지털 지도(3) 상의 위치가 특정 되어 있는 측위 기준점(1)이 공간(2)에 배치되어 있을 것을 요한다.
또한, 측위 장치(100)에 측위 장치(100)가 현재 위치한 공간(2)에 대한 디지털 지도(3)가 저장되어 있거나, 네트워크를 통하여 연결된 외부 장치에 저장된 디지털 지도(3)에 억세스 할 수 있거나, 상기 외부 장치로부터 디지털 지도(3)를 다운로드 할 수 있을 것을 요한다.
또한, 측위 장치(100)는 측위 기준점(1)을 감지하고, 측위 장치(100)의 이동을 감지하기 위한 센서부(미도시)를 구비한 것이다. 이 때, 상기 감지되는 이동은 절대 경로를 확인할 수 없는 것인 점에서 상대적 이동인 것으로 이해될 수 있을 것이다. 예를 들어, 상기 이동은 상대속도를 감지하는 것에 의하여 구성되는 상대적 이동일 수 있다.
일 실시예에서, 측위 장치(100)는 상기 센서부의 제1 센서에 의하여 측정된 데이터를 이용하여 측위 기준점(1)을 감지하고, 측위 장치(100)의 상기 이동은 상기 센서부의 제2 센서에 의하여 측정된 데이터를 이용하여 감지할 수 있다. 즉, 측위 장치(100)는 서로 다른 센서를 이용하여 측위 기준점(1)의 감지 및 상기 상대적 이동의 감지를 각각 수행할 수 있는 것이다.
다른 실시예에서, 측위 장치(100)는 하나의 센서를 이용하여 측위 기준점(1)의 감지 및 상기 상대적 이동의 감지를 모두 수행할 수도 있다. 이 때 상기 하나의 센서는 측위 장치(100)의 카메라 모듈을 가리키는 것일 수 있다. 즉, 측위 장치(100)에 구비된 카메라를 이용하여 동영상이 촬영되면, 그 동영상을 영상 분석(Video analytics) 기술을 이용하여 분석함으로써, 측위 기준점(1)의 감지 및 상기 상대적 이동의 감지를 수행할 수 있는 것이다. 스마트폰 등 대부분의 모바일 사용자 단말은 카메라 모듈을 구비하고 있는 것이므로, 동영상을 분석하여 측위 기준점(1)의 감지 및 상기 상대적 이동의 감지를 모두 수행하면, 저렴한 범용 모바일 사용자 단말을 이용하여 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 측위 방법을 구현할 수 있다는 장점을 얻을 수 있다.
물론, 몇몇 실시예에 따르면, 상대적 이동의 측정 정확도를 보완하기 위하여 IMU(Inertial Measurement Unit) 등 관성 센서가 측위 장치(100)에 추가적으로 구비될 수도 있고, 상기 동영상 분석 결과와 함께 상기 관성 센서의 측정 데이터가 측위 장치(100)의 상대적 이동을 파악하기 위하여 이용될 수 있다.
도 1의 환경에서 실내 공간(2)의 이동 궤적(4)을 따라 측위 장치(100)가 이동하면, 이동 도중 측위 기준점(1)이 감지될 것이다. 측위 장치(100)는, 예를 들어 컴퓨팅 장치일 수 있다. 측위에 적합하도록, 측위 장치(100)는 모바일 컴퓨팅 장치인 것이 바람직하다. 예를 들어, 측위 장치(100)는 스마트폰, 태블릿, 노트북, 웨어러블 디바이스 등일 수 있다.
몇몇 실시예에서, 측위 장치(100)는 이동 수단에 부착될 수도 있다. 그러면, 결과적으로 측위 장치(100)는 상기 이동 수단의 위치를 특정할 수 있게 된다. 측위 장치(100)에는 상기 이동 수단에 고정되기 위한 탈착 수단이 구비될 수 있다.
전체적으로 예를 들면, 실내 공간(2)은 대규모 창고이고, 측위 장치(100)는 스마트폰이며, 상기 이동 수단은 지게차일 수 있다. 이 경우, 결과적으로 대규모 창고에서 지게차의 실내 측위를 하기 위한 인프라는 대규모 창고 여러 곳에 배치된 측위 기준점(1), 측위 기준점(1)의 위치 및 지게차가 이동할 수 있는 영역이 표시된 디지털 지도(3) 및 스마트폰만 필요한 것이다. 상기 스마트폰은 디지털 지도(3)를 저장하고, 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 설치된 것이며, 측위 기준점(1)을 감지하고, 또한 대규모 창고 내부에서 이동할 때 상대적 이동을 감지하기 위한 센서부를 구비한 것이기만 하면 된다.
상기 스마트폰에 디지털 지도(3)가 저장되어 있다면, 상기 대규모 창고 내부에서 이동통신망의 연결 또는 무선인터넷망의 연결이 불가능한 통신 음영 지역이더라도 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 측위가 수행되는 것에는 아무런 문제가 없다. 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 측위 방법은 스마트폰의 프로세서로도 충분할 정도의 과도하지 않은 연산량 만을 요하기 때문에, 측위를 위한 모든 연산이 스마트폰에서 수행될 수 있을 것이다.
이하, 본 발명의 다른 실시예에 따른 측위 방법을 도 2를 참조하여 설명한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 측위 방법의 제1 순서도이다.
단계 S100에서, 디지털 실내 지도 데이터가 메모리로 로드(load) 된다. 물론, 디지털 실내 지도 데이터를 스토리지에 두고 지도 억세스 필요시마다 스토리지에서 읽기(read)를 할 수도 있으나, 그것보다는 메모리로 지도 데이터를 로드하는 것이 처리 속도 측면에서 유리할 것이다.
다음으로, 측위 장치의 이동을 감지하기 위한 센서 측정값이 획득되고(S102), 또한 측위 기준점을 감지하기 위한 센서 측정값이 획득된다(S108). 도 2에 도시된 실시예는, 측위 장치의 상대적 이동을 감지하기 위한 센서와 측위 기준점을 감지하기 위한 센서가 개별적으로 존재하는 것을 전제로 하는 것이다. 이하, 이동 감지 센서 및 측위 기준점 감지 센서의 조합과 관련된 다양한 실시예들을 설명한다.
제1 실시예에서, 이동 감지 센서는 관성 센서이고, 측위 기준점 감지 센서는 RF 신호를 감지하는 센서일 수 있다. 이 경우, 각각의 측위 기준점은 고유의 식별자를 RF 신호를 통해 송신하거나, 고유의 파형을 RF 신호를 통해 송신하거나, 고유의 주파수를 이용하여 지정된 RF 신호를 송신하고, 상기 측위 기준점 감지 센서는 수신된 RF 신호를 분석하여 감지된 측위 기준점을 식별하고, RF 신호의 세기를 이용하여 측위 기준점과 측위 장치 사이의 절대적 거리를 연산할 수 있을 것이다. 또한, 관성 센서의 측정 값을 통해 구해진 측위 장치의 상대속도 및 상대각속도를 이용하여 측위 장치의 상대적 이동이 파악될 수 있을 것이다. 본 실시예에서는, 2개의 센서 모두 빛을 요하지 않으므로, 어두운 환경에서도 차질 없이 측위가 가능한 효과를 얻을 수 있다.
제2 실시예에서, 이동 감지 센서는 카메라 모듈이고, 측위 기준점 감지 센서는 RF 신호를 감지하는 센서일 수 있다. 본 실시예에서, 상기 카메라 모듈에 의하여 촬영된 영상을 분석하여 상대적 이동이 파악될 수 있을 것이다. 예를 들어, 영상을 분석하여 모션 벡터(motion vector)를 생성하고, 상기 모션 벡터에 대한 분석을 통하여 측위 장치의 상대적 이동이 파악될 수 있을 것이다.
제3 실시예에서, 측위 기준점은 적외선, 레이저, 가청 음역대를 벗어난 음역대의 사운드 등 RF 신호 이외의 신호를 발산할 수도 있다. 이 경우, 측위 기준점 감지 센서는 측위 기준점이 발산하는 신호를 센싱하는 것이어야 할 것이다.
도 2의 실시예와는 달리, 측위 장치의 상대적 이동을 감지하기 위한 센서와 측위 기준점을 감지하기 위한 센서가 서로 다르지 않을 수도 있다. 이러한 실시예는 도 3을 참조하여 보다 자세히 설명하기로 한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 단계 S101에서 동영상 데이터가 획득되면, 아래의 2가지의 목적을 위해 동영상 분석이 수행된다.
첫번째 목적은 촬영된 동영상 내에 측위 기준점이 포함되어 있는지 확인하는 것이다. 본 목적을 위하여, 측위 기준점의 형상에 대한 특징 데이터가 측위 장치에 미리 저장될 필요가 있을 것이다. 촬영된 동영상을 널리 알려진 객체 인식(object recognition) 로직에 적용하면(S107), 동영상 내에 객체가 존재하는 관심 영역을 얻을 수 있고, 상기 관심 영역에 기준점 형상에 대한 특징 데이터에 부합하는 영역이 존재(S109)하면 측위 기준점이 포함되어 있는 것으로 처리될 것이다.
촬영된 영상에 측위 기준점이 포함된 것으로 판정된 경우, 측위 기준점이 포함된 프레임의 정지영상에 대한 기하학적 분석을 통하여, 상기 정지영상이 촬영된 시점의 측위 장치 및 측위 기준점 사이의 실제 거리가 연산 된다. 이와 관련하여 도 5를 참조하여 설명한다.
도 5에 도시된 정규 이미지 평면(7)은 카메라 내부 파라미터를 사용하여 변환한, 카메라 원점과의 초점거리(Cc)가 1인 가상의 이미지 평면이다. c는 정규 이미지 평면(7) 상의 원점이고, p는 정규 이미지 평면(7) 상의 객체 위치이다. 또한, 도 5에서 객체는 P 위치에 존재하고, 카메라의 설치 높이는 h이다. 또한 θtilt는 수평 방향에서 아래 방향으로 카메라가 기울어진 각도를 가리킨다. θtilt는 측위 장치에 별도로 구비된 센서에서 측정 된 각도일 수 있다.
측위 장치 및 측위 기준점 사이의 실제 거리 (d)는 아래의 수학식 1을 이용하여 구할 수 있다.
Figure 112018107665019-pat00001
두번째 목적은 촬영된 동영상에 대한 분석(S103)(예를 들어, 모션 벡터 추출)을 통해 측위 장치의 이동 방향을 결정하고, 이동 방향이 시간순으로 연결된 이동 궤적을 도출(S105a)하는 것이다.
그런데, 동영상에 대한 분석 결과만을 가지고 측위 장치의 이동 궤적을 도출하면, 도 4에 표시된 것과 같은 궤적의 이상 상태가 생길 수 있다. 도 4의 좌측 도면(이동 궤적 보정 전)은 정상적인 이동 궤적(4a)이 이어지다가 인접한 영상 프레임 간에 물리적으로 해석되기 어려운 급격한 이동 각도 변경(4b)이 발생한 사례를 도시한다. 도 4의 좌측 도면의 사례는, 모션 벡터 생성의 기준이 되는 영상 내 특징점의 인식 상태에 오류가 있는 경우 발생될 수 있고, 이러한 이동 궤적의 오류 여부는 머신러닝 기술을 통해 학습 된 모델을 통하여 판정될 수 있을 것이다. 이동 궤적에 오류가 있는 것으로 판정된 경우, 도 4의 우측 도면(이동 궤적 보정 후)의 보정된 이동 궤적(4c, 4d)에 도시된 바와 같이, IMU 등의 관성 센서 측정 값을 이용하여 내부 좌표계의 틀어짐을 바로잡음으로써 이동 궤적의 오류를 보정(S105b)할 수 있을 것이다.
또한, 측위 장치의 최대 이동 속도를 고려한 인접 프레임 간 최대 이동 거리를 연산하고, 상기 인접 프레임 간 최대 이동 거리를 초과하는 거리가 하나의 프레임 만에 이동 되었다는 이동 궤적이 도출되면, 이를 이동 거리의 드리프트(drift) 현상이 발생된 것으로 보아 이동 거리를 상기 최대 이동 거리로 하향하는 보정(S105b)을 해줄 수도 있을 것이다.
한편, 단계 S104에서 이동 감지 센서의 측정값에 대한 분석을 통해 측위 장치의 이동 궤적이 도출될 수 있을 것이다. 아직 측위 장치가 디지털 실내 지도의 어느 위치에 있는지 모르는 상황이므로, 상기 이동 궤적은 디지털 실내 지도 상에서 특정될 수 있는 절대적 이동 궤적은 아니고, 상대적 이동 궤적인 것으로 이해될 수 있을 것이다. 상기 상대적 이동 궤적은 파티클 필터를 이동시킬 때 기준이 되어야 하는 정보이다. 다음으로, 단계 S106에서 파티클이 존재하는지 판단된다. 아직 최초의 측위 기준점도 감지되기 전이라면 파티클이 생성되지 않았을 것이다. 파티클이 존재하지 않으면 상기 상대적 이동 궤적은 아직 활용되지 않을 것이므로, 파티클이 생성될 때까지 단계 S102, S104 및 S106이 반복될 것이다.
물론, 도 2에 도시된 것과는 달리, 최초의 측위 기준점이 감지되면(S114), 그 때부터 파티클 필터를 이동시키기 위한 기준 정보로서의 상대적 이동 궤적이 만들어질 수 있도록 구현될 수도 있을 것이다.
한편, 측위 기준점 감지 센서의 측정값을 분석한 결과, 측위 기준점이 감지된 경우(S110), 단계 S112에서 측위 기준점과 측위 장치 사이의 거리가 연산 된다. 상기 연산되는 거리는 측위 기준점과 측위 장치 사이의 실제 물리적 거리이다. 도 2의 실시예에서는, 측위 기준점이 측위 기준점 고유의 식별자, 파형 또는 주파수의 RF 신호, 적외선, 사운드 등을 발산하므로, 측위 기준점과 측위 장치 사이의 거리는 측위 기준점 감지 센서가 수신한 신호의 세기를 이용하여 연산될 수 있을 것이다.
측위 기준점이 감지되었는데, 그 측위 기준점이 측위를 시작한 이래로 최초로 감지된 측위 기준점이라면, 단계 S112에서 연산 된 측위 기준점과 측위 장치 사이의 거리에 따른 영역에 배치되는 파티클(particle)이 생성된다.
본 명세서에서, '파티클'은 디지털 실내 지도에 소프트웨어적으로 배치되는 것으로서, 하나 이상의 속성을 가진다. 각각의 파티클은 적어도'방향' 및 '위치'두개의 속성을 가지는 것이 바람직하다. 상기 각각의 파티클은, 단계 S104에서 도출되는 측위 장치의 상대적 이동을 반영하여 이동되고, 이동 이후에 상기 디지털 실내 지도 상에서 이동 불가능한 위치에 있게 되면 삭제된다. 또한, 파티클 이동의 결과 파티클의 전체 개수가 기준치 미만으로 떨어지면, 기존의 파티클과 위치를 제외하고는 동일한 속성을 가지는 신규 파티클이 재생성 된다. 소위 '파티클 필터링'을 이용한 측위는 널리 알려져 있다.
중요한 것은, 본 실시예에서는 단계 S116에서 측위 기준점과 측위 장치 사이의 거리에 따른 영역에 한하여 파티클을 배치하는 반면, 널리 알려진 파티클 필터링에서는 디지털 실내 지도의 이동 가능 영역에 전체적으로 파티클을 배치하는 점에서 서로 다르다는 점이다.
단계 S116에서, i) 측위 기준점을 원점으로 하고, 반지름을 측위 기준점과 측위 장치 사이의 거리로 하는 원형 공간 중 디지털 실내 지도에 따를 때 이동 가능한 공간 내부에 균일하게 파티클을 배치하거나, ii) 상기 공간 내부에 상기 측위 기준점과 가까울수록 높은 밀도로 파티클을 배치하거나, iii) 상기 원형 공간의 외곽선 상에 가장 밀도가 높고, 상기 외곽선으로부터 멀어질수록 밀도가 낮아지도록 파티클을 배치할 수 있다.
또한, 단계 S116에서, i) 측위 기준점과 측위 장치 사이의 거리와 무관하게 고정된 개수의 파티클을 배치하거나, ii) 측위 기준점과 측위 장치 사이의 거리가 멀수록 더 많은 개수의 파티클을 배치할 수 있을 것이다. 또한, 단계 S116에서, 디지털 실내 지도의 이동 가능 영역의 넓이가 넓을수록 더 많은 개수의 파티클을 배치하여, 적절한 파티클 밀도가 확보되도록 할 수도 있을 것이다. 파티클의 개수가 많을수록 측위 완료 시간 내에 위치 확정이 마무리 될 가능성이 높아지는 반면, 더 많은 연산량을 요구하기 때문에, 연산량과 신속한 위치 확정 사이에서 적절한 trade-off가 필요할 것이다.
본 실시예는 좁은 영역에만 파티클을 배치하면 되므로, 적은 개수의 파티클만 배치하더라도 높은 파티클 밀도를 얻을 수 있다. 반면에 널리 알려진 파티클 필터링에 따르면, 본 실시예 대비 훨씬 더 많은 파티클을 배치해야 본 실시예와 동일한 파티클 밀도를 얻을 수 있을 것이다. 각각의 파티클은 이동 궤적을 반영하여 이동 되어야 하고, 후술할 리샘플링을 위해 각각의 파티클의 weight도 계산되어야 하므로, 파티클 개수를 줄인 본 실시예가 연산량 측면에서 종래의 파티클 필터링 대비 훨씬 효율적임을 알 수 있다. 즉, 저사양의 computing power를 가진 측위 장치 만으로도 파티클 필터 localization 기반의 측위가 가능해지는 효과를 얻을 수 있다.
다음으로, 본 실시예에 따라 개선된 파티클 필터 localization이 수행되는 것(S200)을 설명한다.
단계 S116에서 파티클들이 생성되고, 단계 S118에서 그 파티클들이 측위 장치의 상대적 이동 궤적에 기반하여 이동된다. 이러한 파티클의 이동 과정에서 파티클이 존재할 공간 확률이 분석되고(S122), 그 결과 디지털 지도 상의 특정 위치에 파티클이 밀집되어 파티클 위치 수렴이 이뤄진 것으로 판단되면(S124), 그 위치가 측위 장치의 디지털 지도상 실제 위치인 것으로 보는 것(S126)이 널리 알려진 파티클 필터 localization의 요지이다.
본 실시예에 따른 개선된 파티클 필터 localization(S200)은, 널리 알려진 파티클 필터 localization의 리샘플링의 효율성을 더 개선한 것이다. 널리 알려진 파티클 필터 localization의 리샘플링은 공간적 제약(spatial constraints)을 위배하여 위치한 파티클을 제거하고, 남은 파티클에 대하여는 각각의 파티클에 대한 weight를 계산하고 계산된 weight를 sorting 하여 하위 파티클을 삭제하는 방식으로 리샘플링을 수행한다. 이 과정에서 파티클의 개수가 기준치 미만이 되면, 기존의 파티클의 속성을 상속받은 신규 파티클을 재생성하게 된다. 측위를 성공하기 위하여는 다수의 파티클이 필요하기 때문에, 각각의 파티클에 대한 weight 계산 및 sorting은 상당한 연산량을 요하게 된다.
반면에, 본 실시예에 따른 파티클 리샘플링은 널리 알려진 파티클 필터 localization의 리샘플링 대비 훨씬 적은 연산량을 요한다. 그 이유는, 본 실시예는 측위 기준점이 감지되면 그에 응답하여 파티클 리샘플링을 수행하는데, 감지된 측위 기준점 기준 반경 이내에 위치하지 않은 파티클을 일괄 삭제하는 간단한 리샘플링 기준을 가지기 때문이다. 이하, 단계 S120의 파티클 리샘플링에 대하여 도 6을 참조하여 상세 설명을 하기로 한다.
단계 S1200에서, 측위 장치의 상대적 이동을 반영하여 이동된 파티클이 공간적 제약(spatial constraints)을 위반했다면, 그 파티클은 삭제된다. 공간적 제약은 디지털 지도에 따를 때 이동할 수 없는 위치 또는 디지털 지도의 영역 외부에 파티클이 위치할 수 없음을 가리킬 수 있다.
단계 S1202에서, 감지된 측위 기준점이 직전 처리에서 감지된 측위 기준점과 다른 것인지 판정하고, 감지된 측위 기준점이 직전 처리에서 감지된 측위 기준점과 동일한 것이라면, 리샘플링을 종료한다. 이는, 측위 장치가 측위 기준점을 향해 접근하는 경우 등에서 연속적으로 동일 측위 기준점이 감지되는 경우가 빈번하게 발생될 수 있는데, 연속적으로 동일한 측위 기준점을 기준으로 한 리샘플링이 반복되는 것을 방지하기 위함이다. 또한, 연속적으로 인식된 중복 객체에 맞추어 파티클 삭제를 진행할 경우, 인식된 측위 기준점의 특정 반경에서만 파티클을 계속 삭제하므로 이동 궤적이 반영되지 않아 상대적 이동 오차가 발생되고, 이동 궤적 상 회전 구간에서 객체가 중복 인식된 경우에 실제 위치보다 뒤쪽에 위치 도출되는 문제를 해결할 수 있을 것이다.
단계 S1204에서, 감지된 측위 기준점으로부터 단계 S111에서 연산 된 거리 내에 존재하지 않는 파티클을 삭제한다. 이때, 몇몇 실시예들에서, 감지된 측위 기준점의 위치를 원점으로 하고, 단계 S111에서 연산 된 거리를 반지름으로 하는 원형 공간의 외곽선 상에 가장 밀도가 높고, 상기 외곽선으로부터 멀어질수록 밀도가 낮아지도록 파티클을 삭제할 수도 있을 것이다. 상기 파티클의 삭제에 요구되는 연산은 파티클의 현재 위치가, 감지된 측위 기준점을 기준으로 형성된 파티클 잔존 영역 내부에 있는지, 혹은 상기 원형 공간의 외곽선 상에 있는지에 대한 판단 뿐이고, 각 파티클의 복잡한 수식에 따른 weight의 산정 및 sorting 등의 연산 등은 요구 되지 않는다.
또한, 단계 S1204에서, 감지된 측위 기준점의 위치를 기준으로 형성된 파티클 잔존 영역으로부터 거리가 있는 파티클들은 모두 삭제될 것이므로, 안그래도 개수가 적었던 파티클의 개수가 리샘플링에 따라 더욱 많이 감소하게 될 것이다. 이러한 파티클 개수의 감소는 연산량의 경감 및 측위 확정까지 소요되는 시간의 단축의 효과를 가져올 것이다.
다만, 단계 S1204에서 수행된 파티클 삭제의 결과로, 상기 파티클 잔존 영역에 파티클이 전혀 존재하지 않거나 상기 파티클 잔존 영역에 존재하는 파티클의 개수가 기준치 이하로 떨어지면, 이는 파티클의 위치가 신뢰될 수 없음을 의미하므로, 파티클이 재생성되는 것이 바람직하다. 파티클의 위치가 신뢰될 수 없을 뿐이지, 파티클의 방향까지 신뢰될 수 없다는 것은 아닌 바, 단계 S1204에서 수행되는 파티클 삭제 이전의 전체 파티클의 각도 속성 비율을 얻고, 상기 각도 속성 비율이 유지되도록 파티클들을 재생성하되(S1208), 각각의 재생성된 파티클들은 i) 감지된 측위 기준점을 원점으로 하고, 반지름을 감지된 측위 기준점과 측위 장치 사이의 거리로 하는 원형 공간 중 디지털 실내 지도에 따를 때 이동 가능한 공간 내부에 균일하게 배치되거나, ii) 상기 공간 내부에 상기 측위 기준점과 가까울수록 높은 밀도로 배치되거나, iii) 상기 원형 공간의 외곽선 상에 가장 밀도가 높고, 상기 외곽선으로부터 멀어질수록 밀도가 낮아지도록 배치될 수 있을 것이다.
다음으로, 단계 S1210에서 파티클 개수가 기준치 이하인지 판정되고, 파티클 개수가 기준치 이하인 경우, 파티클의 수를 늘리기 위하여, 현재 존재하고 있는 각각의 부모 파티클의 속성을 상속 받은 자식 파티클을 추가로 생성한다(S1212). 상기 자식 파티클은 상기 부모 파티클의 방향 속성은 동일하거나 기 지정된 범위 이내로 유사하게 상속 받고, 상기 부모 파티클의 위치 속성은 기 지정된 범위 이내로 유사하게 상속 받을 수 있을 것이다.
이하, 도 2 내지 도 6을 참조하여 설명한 측위 방법의 이해를 돕기 위해 도 7 내지 도 9c를 참조하여 설명한다. 도 7 내지 도 9c에서 측위 장치(100a)는 이동 수단(5)에 부착되어 함께 이동하는 것으로 이해할 수 있을 것이다. 도 7 내지 도 9c에서는 측위가 이뤄지는 공간으로 창고가 가정되었고, 총 10개의 측위 기준점(10a 내지 10j)이 창고 내 각각의 위치에 설치된 것으로 가정되었다.
도 7은 측위를 시작한 측위 장치(100a)가 처음으로 측위 기준점(1k)을 감지하면, 측위 기준점(1k)으로부터 측위 장치(100a)까지의 실제 거리를 이용하여 형성된 파티클 생성 영역(6)에 파티클이 생성되는 것이 도시되어 있다. 파티클은 측위 기준점(1k)에 가까울수록 높은 밀도를 보이도록 배치되는 것 또한 도시되어 있다. 이러한 파티클 배치는 측위 장치(100a)의 이동에 따라 파티클이 너무 과도하게 흩어지는 것을 방지하는 효과를 가져온다.
도 8은 측위 장치(100a)의 이동(4)에 따라 파티클들이 이동된 것을 도시한다. 도 8의 상황에서는, 측위 장치(100a)는 이전의 측위 기준점(1k) 이후로 어떠한 측위 기준점도 감지하지 못한 것이다. 따라서, 널리 알려진 파티클 리샘플링과는 달리, 아직 파티클 리샘플링은 수행되지 않는다.
도 9a는 측위 장치(100a)가 측위 기준점(1d)을 향하여 좀더 이동함에 따라 측위 기준점(1d)을 감지하는 시점의 상황을 도시 한다. 도 9b는 측위 기준점(1d)의 감지에 따라 실행된 파티클 리샘플링에 따라, 측위 기준점(1d)으로부터 측위 장치(100a)까지의 실제 거리를 이용하여 형성된 파티클 생성 영역(6)에 위치하는 파티클을 제외하고 모든 파티클이 제거된 상황을 도시한다.
도 9b에 따른 파티클의 제거에 의하여, 파티클의 전체 개수가 기준치 밑으로 떨어졌다고 가정하면, 파티클의 재생성이 필요한 상황이다. 도 9c에는 상기 파티클의 재생성에 의하여 파티클의 개수가 도 9b 대비 늘어난 상황이 도시되어 있다.
한편, 측위 장치의 이동이 계속됨에 따라, 측위 기준점을 계속 감지하게 될 것이고, 파티클도 이동 및 리샘플링을 겪게 될 것이다. 그러던 도중, 파티클의 위치 및 방향이 위치 확정 조건을 만족하면, 그 시점의 밀집된 파티클의 위치가 측위 장치의 디지털 지도 상의 위치로 판정되는 점을 이미 설명한 바 있다. 이하, 상기 위치 확정 조건에 대하여 도 10 내지 도 11을 참조하여 보다 자세히 설명한다.
도 10은 파티클의 각도에 대한 히스토그램을 도시한다. 상기 위치 확정 조건은 파티클의 각도에 대한 히스토그램에서의 최대 도수(즉, 도 10에 도시된 바와 같이 최다빈도 파티클 개수)가 지정된 제1 기준치를 넘는 것과, 파티클의 각도의 분산치가 지정된 제2 기준치 이하일 것 중 적어도 하나를 만족하는 것으로 정의될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에서, 상기 제1 기준치 및 상기 제2 기준치가 지정되는 것이 아니라 측위가 시작된 이후 디지털 지도 상의 절대 위치를 확정 하는데까지 걸리는 시간(이하, '측위완료 목표시간'이라 함)이 지정되고, 측위완료 목표시간이 지정됨에 따라 상기 제1 기준치 및 상기 제2 기준치가 종속적으로 결정될 수도 있다. 즉, 측위완료 목표시간이 지정되면, 상기 측위완료 목표시간에 따라 동적으로 상기 제1 기준치 및 상기 제2 기준치 중 적어도 하나가 조정되는 것으로 이해 될 수 있을 것이다.
현재 측위에 사용되고 있는 디지털 지도에서 수행되었던 이전의 측위 사례들을 이용하여 생성된 회귀 모델을 이용하여 상기 기준치가 조정될 수 있을 것이다. 상기 회귀 모델은 위치 확정시점의 잔존 파티클들의 속성에 관한 데이터가 취합된 데이터셋에 대하여 회귀 분석을 수행하여 생성된 것이다. 상기 회귀 모델은 도 11에 도시 된 바와 같이, 선형 회귀 모델일 수 있으나, 이는 디지털 지도 및 디지털 지도 상의 측위 기준점 배치에 따라 달라질 수 있음을 유의하여야 한다. 물론, 측위완료 목표시간을 길게 가져갈수록 상기 위치 확정 조건은 더 가혹해질 것이고, 그에 따라 상기 제1 기준치는 높아지고, 상기 제2 기준치는 낮아질 것이다.
디지털 지도 상의 측위 장치의 위치가 확정되면, 그 확정된 위치로부터의 상대 이동 궤적을 반영하는 것에 의하여 디지털 지도 상의 측위 장치 위치 추적이 가능해 진다. 다만, 상기 상대 이동 궤적은 측위 장치에 구비된 가속도 센서 등의 측정 값을 이용하여 파악된 상대 이동을 축적한 것으로, 상기 상대 이동의 오차가 쌓이면서 결과적으로 상기 상대 이동 궤적에도 오차가 발생할 수 있을 것이다. 그러면, 결과적으로 디지털 지도 상의 측위 장치 위치도 실제의 위치와 차이 날 수 있다. 이러한 오차를 최소화 하기 위해, 디지털 지도 상의 측위 장치의 위치가 확정된 이후에도 지속적으로 본 발명의 실시예에 따른 개선된 파티클 필터 localization 방법을 이용하여 측위를 병행하고, 그 결과를 이용하여 디지털 지도 상의 측위 장치의 절대 위치를 보정할 수 있을 것이다.
특히, 현재 측위 장치의 절대 위치에서 상기 디지털 지도상의 장애물을 넘어 측위 기준점이 감지되는 것으로 판단되는 경우는 대규모 창고에서 빈번하게 감지될 수 있는 오차 중 하나이다. 이러한 오차가 감지되면, 지정된 개수만큼의 서로 다른 측위 기준점이 인식된 최근의 기준점 감지 시점인 기준 시점(예를 들어, A, B, C 측위 기준점이 감지된 후 오차가 감지되었고, 지정된 개수가 3개라면 기준 시점은 측위 기준점 A가 감지된 시점) 이후의 과거 이력 데이터를 이용하여, 상기 기준 시점에 감지된 측위 기준점의 인접 영역의 내부에 배치되는 복수의 파티클을 생성하는 것부터 시작하는 파티클 필터 localization 재 시뮬레이션 프로세스를 통해, 올바른 위치를 다시 한번 얻을 수 있을 것이다.
지금까지 설명된 본 발명의 실시예에 따른 방법들은 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현된 컴퓨터프로그램의 실행에 의하여 수행될 수 있다. 상기 컴퓨터프로그램은 인터넷 등의 네트워크를 통하여 제1 전자 장치로부터 제2 전자 장치에 전송되어 상기 제2 전자 장치에 설치될 수 있고, 이로써 상기 제2 전자 장치에서 사용될 수 있다. 상기 제1 전자 장치 및 상기 제2 전자 장치는, 서버 장치, 클라우드 서비스를 위한 서버 풀에 속한 물리 서버, 데스크탑 피씨와 같은 고정식 전자 장치를 모두 포함한다.
이하, 본 발명의 다른 실시예에 따른 측위 장치의 구성 및 동작을 도 12를 참조하여 설명한다.
본 실시예에 따른 측위 장치(100)는 이동 감지 센서(101), 측위 기준점 감지 센서(103) 및 파티클 필터 처리부(111)를 포함한다. 이동 감지 센서(101)는 측위 장치(100)의 상대 이동을 판정하기 위한 센서 측정값을 이동 궤적 관리부(107)에 제공하고, 이동 궤적 관리부(107)는 상기 상대 이동을 축적하여 이동 궤적을 생성한다. 이동 감지 센서(101)는 예를 들어, IMU(Inertial Measurement Unit) 등 관성 센서이거나, 카메라 모듈일 수 있다. 이동 감지 센서(101)가 카메라 모듈인 경우, 이동 궤적 관리부(107)는 동영상의 모션 벡터를 추출하는 것에 의하여 측위 장치의 상대 이동을 판정할 수 있을 것이다.
측위 기준점 감지 센서(103)는 측위 기준점으로부터 발산 되는 다양한 신호를 수신하는 센서일 수 있다. 측위 기준점 감지 처리부(105)는 측위 기준점 감지 센서(103)로부터 제공된 데이터를 분석하여, 디지털 실내 지도 저장부(109)에 저장된 정보에 따른 각 위치 별 측위 기준점들 중 어느 측위 기준점이 감지되었고, 감지된 측위 기준점과의 절대 거리는 얼마나 되는지 연산한다.
파티클 필터 처리부(111)는 측위 기준점 감지 처리부(105)로부터 감지된 측위 기준점의 식별 정보 및 감지된 측위 기준점과의 절대 거리에 대한 정보를 제공 받고, 이동 궤적 관리부(107)로부터 측위 장치(100)의 이동 궤적에 대한 정보를 제공 받아, 위에서 본 발명의 일 실시예에 따른 측위 방법에서 설명된 개선된 파티클 필터 localization을 수행한다. 즉, 파티클 필터 처리부(111)는 측위 기준점이 최초 감지되면 그 측위 기준점에 인접한 영역에만 파티클을 생성하여 배치하고, 다음 측위 기준점이 감지되면, 상기 다음 측위 기준점에 인접한 영역 밖의 파티클을 삭제하는 리샘플링을 수행한다.
파티클 필터 처리부(111)는 파티클들의 위치 및 각도를 분석하여, 위치 확정 조건이 만족되면, 측위 결과 생성부(113)에 디지털 지도 상의 측위 장치 절대 위치를 제공하고, 측위 결과 생성부(113)는 측위 장치의 상대 이동과 결합하여 측위 장치의 위치 추적 결과를 생성하고, 생성된 위치 추적 결과는 측위 결과 출력부(115)를 통해 제공될 것이다.
이하, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 측위 장치를 도 13을 참조하여 설명한다. 도 13은 도 12에서 이동 감지 센서 및 측위 기준점 감지 센서 부분만 달라진 것이므로, 이해의 편의를 돕기 위해 도 12를 참조하여 설명한 측위 장치와 달라지는 부분만 설명한다.
본 실시예에 따른 측위 장치(100)는 카메라 센서(102) 및 IMU로 표시된 관성 센서(104)를 포함한다. 이미 설명한 바와 같이, 카메라 센서(102)에 의하여 생성된 동영상은 측위 기준점의 감지 및 이동 궤적의 생성에 모두 사용될 수 있다. 다만, 이동 궤적의 정확도를 높이기 위해, IMU(104)에서 측정 된 관성 센서 측정 값이 보완 되어 측위 장치의 상대 이동이 판정 될 수 있을 것이다.
이하, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 측위 장치(100)에 대하여 도 14를 참조하여 설명한다. 본 실시예에 따른 측위 장치(100)는 디지털 실내 지도(3) 및 실내 측위 소프트웨어(192)가 저장된 스토리지(109a), 실내 측위 소프트웨어(192)가 실행됨에 따라 실내 측위 소프트웨어를 로드(192a) 하고, 디지털 실내 지도도 로드(3a)하는 메인 메모리(124), 메인 메모리(124)에 로드된 실내 측위 소프트웨어를 실행하는 CPU(121), 및 카메라 센서(102)를 포함한다.
실내 측위 소프트웨어(192a)는, 카메라 센서(102)로부터 센싱 데이터를 제공 받고, 상기 센싱 데이터를 분석하여 디지털 실내 지도(3) 상의 위치가 특정된 최초 측위 기준점을 감지하고, Tilt각 감지 센서(106)에 의하여 측정된 수평 방향에서 아래 방향으로 카메라 센서(102)의 촬영 방향이 기울어진 각도, 영상 내에서의 측위 기준점의 위치 및 길이를 이용하여 측위 기준점과 측위 장치 사이(100)의 절대 거리를 측정하는 인스트럭션을 포함한다.
실내 측위 소프트웨어(192a)는, 상기 측정된 절대 거리에 기반하여 결정되는 최초 측위 기준점의 인접 영역의 내부에 배치되는 복수의 파티클을 생성하는 인스트럭션을 더 포함할 수 있다.
실내 측위 소프트웨어(192a)는, 카메라 센서(102)에 의하여 촬영된 동영상 및 IMU(104)로부터 측정된 관성 센서 측정 값의 분석 결과로 상기 측위 장치의 이동이 감지되면 상기 이동을 반영하여 상기 복수의 파티클을 이동시키는 인스트럭션을 더 포함할 수 있다.
실내 측위 소프트웨어(192a)는, 상기 측위 장치의 이동 도중 상기 디지털 지도 상의 위치가 특정된 다음 측위 기준점을 감지하는 인스트럭션, 상기 다음 측위 기준점의 인접 영역의 외부에 위치하는 파티클이 제거되도록 파티클을 리샘플링하는 인스트럭션, 상기 복수의 파티클을 이동시키는 인스트럭션, 상기 다음 측위 기준점을 감지하는 인스트럭션, 및 상기 리샘플링하는 인스트럭션을, 파티클 속성을 기준으로한 위치 확정 요건을 만족할 때 까지 반복하는 인스트럭션을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 측위 장치(100)는 실내 측위 소프트웨어(192a)에 포함된 파티클 관련 연산을 CPU(121)의 제어 하에 GPU(122)에서 수행함으로써, 연산 속도 증대 효과를 얻을 수 있다.
디지털 지도가 단순하고 전체 면적 대비 이동 가능 영역의 비율이 높을수록, 기존의 널리 알려진 파티클 필터 localization 방식의 측위는 성공률이 낮아지거나, 측위 시작시점부터 디지털 지도상 위치가 확정될 때까지 오랜 시간이 소요될 가능성이 높아진다. 예를들어, 완전한 원형이고 내부에 어떠한 장애물도 없는 디지털 지도가 있다면, 그러한 디지털 지도 내에서의, 파티클 필터 localization 방식의 측위는 성공하지 못할 것이다. 반면에 지금까지 설명된 본 발명의 실시예들은, 이러한 경우에도 짧은 시간에 측위가 가능하다. 이는 디지털 지도상 위치가 파악되어 있는 복수의 측위 기준점을 인식하고, 측위 기준점의 인접 위치에만 파티클을 생성하며, 또한 측위 기준점의 인접 위치에만 파티클 리샘플링을 수행하기 때문이다.
예를 들어, 지금까지 설명된 본 발명의 실시예들은, 상기 디지털 지도의 이동 가능 영역이 상기 디지털 지도가 가리키는 전체 면적 대비 기 지정된 비율을 초과하는 것이라면 디지털 지도 내에서의 절대 위치에 대한 다른 측위 방법에 우선하여 적용될 수 있을 것이다. 예를 들어, 실내 창고를 가리키는 상기 디지털 지도의 내부 공간에 rack이 존재하지 않고, 야적장(yard) 만이 존재하는 경우, 상기 실내 창고의 대부분 영역은 이동 가능 영역일 것이다. 즉, 직사각형 형상의 전체 면적의 대부분 영역 중 이동 가능 영역이 차지하는 비율이 기준치를 초과하는 경우, 본 발명의 실시예들이, 다른 측위 방법에 우선하여 적용될 수 있다.
또한, 예를 들어, 상기 디지털 지도가 중심점 기준으로 대칭 구조를 갖는 것인 경우에도, 본 발명의 실시예들이 다른 측위 방법에 우선하여 적용될 수 있을 것이다. 예를 들어, 상기 디지털 지도의 이동 가능 영역의 형상이 상기 이동 가능 영역의 정중앙에 위치하는 중심점을 기준으로 한 원형, 정사각형, 정삼각형 또는 직사각형 등인 경우, 본 발명의 실시예들이 다른 측위 방법에 우선하여 적용될 수 있을 것이다. 이로 인하여, 이동 가능 영역의 형상이 단순하여 기존의 널리 알려진 파티클 필터 localization 방식의 측위가 성공률이 낮은 경우에도 측위를 성공할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (14)

  1. 측위 장치가 상기 측위 장치의 위치를 측위하는 방법에 있어서,
    이동 가능 영역에 대한 정보를 포함하는 디지털 지도 상의 위치가 특정된 최초 측위 기준점을 감지하는 단계;
    상기 최초 측위 기준점의 인접 영역의 내부에 배치되는 복수의 파티클을 생성하는 단계;
    상기 측위 장치의 이동이 감지되면 상기 이동을 반영하여 상기 복수의 파티클을 이동시키는 단계;
    상기 측위 장치의 이동 도중 상기 디지털 지도 상의 위치가 특정된 다음 측위 기준점을 감지하는 단계;
    상기 다음 측위 기준점의 인접 영역의 외부에 위치하는 파티클이 제거되도록 파티클을 리샘플링하는 단계; 및
    상기 복수의 파티클을 이동시키는 단계, 상기 다음 측위 기준점을 감지하는 단계, 및 상기 리샘플링하는 단계를, 파티클 속성을 기준으로한 위치 확정 요건을 만족할 때까지 반복하는 단계를 포함하는,
    측위 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 최초 측위 기준점을 감지하는 단계는,
    상기 측위 장치의 위치에서 촬영된 영상을 분석하는 것에 의하여 상기 최초 측위 기준점을 감지하는 단계를 포함하고,
    상기 다음 측위 기준점을 감지하는 단계는,
    상기 측위 장치의 위치에서 촬영된 영상을 분석하는 것에 의하여 상기 최초 측위 기준점을 감지하는 단계를 포함하며,
    상기 복수의 파티클을 이동시키는 단계는,
    상기 측위 장치의 위치에서 촬영된 영상을 분석하는 것에 의하여 상기 측위 장치의 상대적 이동에 대한 데이터를 생성하는 단계를 포함하는,
    측위 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 최초 측위 기준점의 인접 영역은,
    기 저장된 상기 최초 측위 기준점의 실제 위치 및 크기 중 적어도 하나에 대한 정보를 참조하여, 상기 측위 장치의 위치에서 촬영된 영상을 분석하는 것에 의하여 연산 된 상기 최초 측위 기준점과 상기 측위 장치 사이의 절대 거리를 기준으로 상기 디지털 지도 상에 구획되는 것이고,
    상기 다음 측위 기준점의 인접 영역은,
    기 저장된 상기 다음 측위 기준점의 실제 위치 및 크기 중 적어도 하나에 대한 정보를 참조하여, 상기 측위 장치의 위치에서 촬영된 영상을 분석하는 것에 의하여 연산 된 상기 다음 측위 기준점과 상기 측위 장치 사이의 절대 거리를 기준으로 상기 디지털 지도 상에 구획되는 것인,
    측위 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 다음 측위 기준점을 감지하는 단계는,
    기 설정된 사이클 이내의 이전 처리에서 이미 감지된 바 있는 측위 기준점이 다시 감지 되는 경우, 측위 기준점의 감지를 무시하는 단계를 포함하는,
    측위 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 파티클을 리샘플링하는 단계는,
    상기 다음 측위 기준점의 인접 영역의 내부에 위치하는 파티클의 개수가 한계치 이하인 경우, 상기 다음 측위 기준점의 인접 영역의 외부에 위치하는 파티클의 제거 전의 적어도 일부 파티클들에 대한 각도 속성 분포 비율을 얻는 단계; 및
    상기 각도 속성 분포 비율이 유지되도록, 상기 다음 측위 기준점의 인접 영역의 내부에 배치되는 파티클들을 재생성하는 단계를 포함하는,
    측위 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    측위완료 목표시간이 지정되는 단계; 및
    상기 측위완료 목표시간에 따라 동적으로 상기 위치 확정 요건에 포함된 기준치를 조정하는 단계를 더 포함하는,
    측위 방법.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 기준치를 조정하는 단계는,
    상기 디지털 지도에서 수행되었던 이전의 측위 사례들을 이용하여 생성된 회귀 모델을 이용하여 상기 기준치를 조정하는 단계를 포함하되,
    상기 회귀 모델은 위치 확정시점의 잔존 파티클들의 속성에 관한 데이터가 취합된 데이터셋에 대하여 회귀 분석을 수행하여 생성된 것인,
    측위 방법.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 회귀 모델은,
    위치가 확정된 것으로 판단하기 위한 파티클 각도에 대한 최다빈도 파티클 개수 기준치와, 위치 확정 소요 시간 사이의 제1 회귀 모델과,
    위치가 확정된 것으로 판단하기 위한 파티클 각도 분산 기준치 사이의 제2 회귀 모델을 포함하는,
    측위 방법.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 최초 측위 기준점을 감지하는 단계, 상기 복수의 파티클을 생성하는 단계, 상기 복수의 파티클을 이동시키는 단계, 상기 다음 측위 기준점을 감지하는 단계, 상기 파티클을 리샘플링하는 단계 및 반복하는 단계는 모두 상기 측위 장치 단독으로 수행하는 것을 특징으로 하는,
    측위 방법.
  10. 제1 항에 있어서,
    상기 이동 가능 영역은,
    상기 디지털 지도가 가리키는 전체 면적 대비 기 지정된 비율을 초과하는 것인,
    측위 방법.
  11. 제1 항에 있어서,
    상기 이동 가능 영역은,
    중심점 기준으로 대칭 구조를 갖는 것인,
    측위 방법.
  12. 제1 항에 있어서,
    상기 반복하는 단계 이후에, 상기 위치 확정 요건 만족시점의 잔존 파티클들의 위치를 이용하여 상기 측위 장치의 상기 디지털 지도상의 절대위치로 확정된 위치와, 감지되는 이동에 대한 정보를 이용하여, 상기 측위 장치의 절대 위치를 보정 하는 단계를 더 포함하되,
    상기 측위 장치의 절대 위치를 보정 하는 단계는,
    현재 측위 장치의 절대 위치에서 상기 디지털 지도상의 장애물을 넘어 측위 기준점이 감지되는 것으로 판단된 경우, 상기 측위 장치의 절대 위치에 오류가 있는 것으로 판정하는 단계; 및
    지정된 개수 만큼의 서로 다른 측위 기준점이 인식된 최근의 기준점 감지 시점인 기준 시점 이후의 과거 이력 데이터를 이용하여, 상기 기준 시점에 감지된 측위 기준점의 인접 영역의 내부에 배치되는 복수의 파티클을 생성하고, 상기 반복하는 단계를 수행하는 단계를 포함하는,
    측위 방법.
  13. 센서부;
    이동 가능 영역에 대한 정보를 포함하는 디지털 지도를 저장하는 스토리지;
    상기 디지털 지도 상의 절대 측위를 수행하는 컴퓨터 프로그램을 로드하는 메모리; 및
    상기 컴퓨터 프로그램을 실행하는 CPU(Central Processing Unit)를 포함하되,
    상기 컴퓨터 프로그램은,
    상기 센서부로부터 센싱 데이터를 제공 받고, 상기 센싱 데이터를 분석하여 디지털 지도 상의 위치가 특정된 최초 측위 기준점을 감지하는 인스트럭션(instruction);
    상기 최초 측위 기준점의 인접 영역의 내부에 배치되는 복수의 파티클을 생성하는 인스트럭션;
    측위 장치의 이동이 감지되면 상기 이동을 반영하여 상기 복수의 파티클을 이동시키는 인스트럭션;
    상기 측위 장치의 이동 도중 상기 디지털 지도 상의 위치가 특정된 다음 측위 기준점을 감지하는 인스트럭션;
    상기 다음 측위 기준점의 인접 영역의 외부에 위치하는 파티클이 제거되도록 파티클을 리샘플링하는 인스트럭션; 및
    상기 복수의 파티클을 이동시키는 인스트럭션, 상기 다음 측위 기준점을 감지하는 인스트럭션, 및 상기 리샘플링하는 인스트럭션을, 파티클 속성을 기준으로한 위치 확정 요건을 만족할 때까지 반복하는 인스트럭션을 포함하는,
    측위 장치.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 다음 측위 기준점을 감지하는 인스트럭션은, 상기 센싱 데이터를 이용하여 상기 다음 측위 기준점을 감지하는 것이고,
    상기 센서부는 카메라 모듈을 포함하는,
    측위 장치.
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