KR20080103927A - 내장된 위치 태그들을 갖는 디바이스들을 발견하기 위한방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예는 이동 감지 기반 시설을 이용하여 타겟 전송 메커니즘의 세트를 발견하는 시스템을 제공한다. 동작 동안, 시스템은 적어도 두 개의 전송 메커니즘들로부터의 신호들을 검출함으로써 감지 메커니즘의 참조 프레임을 결정한다. 시스템은 또한 감지 메커니즘을 이용한 참조 프레임에 대한 타겟 전송 메커니즘의 위치들을 결정한다. 또한, 시스템은 타겟 전송 메커니즘들의 위치들을 나타내기 위한 결과를 생성한다.
이동, 감지, 참조 프레임, 배치, 센서, 위치결정

Description

내장된 위치 태그들을 갖는 디바이스들을 발견하기 위한 방법 및 시스템{Method and system for locating devices with embedded location tags}
본 발명은 감지 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 이동 감지 기반 시설을 이용하여 디바이스들을 발견하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
다양한 로컬 또는 실내 위치확인 시스템들(indoor positioning systems; LPS)이 최근에 개발되어 왔다. 위치 결정(localization)을 위한 신호 메트릭들은 RSS(Radio Signal Strength), AOA(Angle of Arrival), TOA(Time of Arrival), 및 TDOA(Time Difference of Arrival)를 포함한다.
위치 측정을 위해 초음파/음향 TOA를 이용해 온 긴 이력이 있다. 초음파/음향 TOA 기반 위치 측정은 양호한 정확도(약 10cm)를 가지만, 또한 비교적 단거리, 좁은 방향성, 및 클러스터된 환경들에서 제한된 강력함으로 갖는다. 또한 모든 3차원들을 따라 전방향인 민감도들을 수신하고 전송을 생성하는 것이 어렵다.
본 발명의 일 실시예는 이동 감지 기반 시설을 이용하여 정적 타겟 전송 메커니즘들의 세트를 발견하는 시스템을 제공한다. 동작 동안, 시스템은 적어도 두 개의 전송 메커니즘들의 신호들을 검출함으로써 감지 메커니즘의 참조 프레임을 결정한다. 시스템은 또한 감지 메커니즘을 이용하여 참조 프레임에 대한 임의의 다른 타켓 전송 메커니즘들의 위치들을 결정한다. 또한, 시스템은 타겟 전송 메커니즘들의 위치들을 나타내기 위한 결과를 생성한다.
이러한 실시예의 변형에 있어서, 전송 메커니즘은 초광대역 전송기를 포함한다. 감지 메커니즘은 하나 이상의 초광대역 수신기들을 포함한다.
이러한 실시예의 변형에 있어서, 감지 메커니즘은 서로에 대해 미리 정해진 위치들에 배치된 적어도 두 개의 수신기 모듈들을 포함한다. 각 수신기 모듈은 전송 메커니즘으로부터의 신호에 대한 AOA(angle of arrival)을 검출하도록 구성된다.
이러한 실시예의 변형에 있어서, 타겟 전송 메커니즘의 위치를 결정하는 것은 감지 메커니즘에서 각 수신기 모듈에 의해 검출된 타겟 전송 메커니즘으로부터의 신호에 대한 각각의 AOA에 기초하여 x, y, 및 z 좌표들을 산출하는 것을 수반한다.
이러한 실시예의 변형에 있어서, 감지 메커니즘은 이동성일 수 있다.
다른 변형에 있어서, 타겟 전송 메커니즘의 위치를 결정하는 것은 감지 메커니즘을 재배치시키는 것을 포함하여, 타겟 전송 메커니즘 및 적어도 하나의 전송 메커니즘들로부터의 신호들은 동시에 검출될 수 있도록 하며, 여기서 참조 프레임에 대한 적어도 하나의 전송 메커니즘의 위치들이 알려져 있다.
이러한 실시예의 변형에 있어서, 타겟 전송 메커니즘은 객체(object)에 첨부된다. 시스템은 전송 메커니즘의 위치를 결정한다. 또한, 시스템은 객체에 부착된 전송 메커니즘의 위치에 기초하여 객체의 위치 및/또는 차원(dimension)을 나타내기 위한 결과를 생성한다.
다른 변형에 있어서, 부가적인 전송 메커니즘의 각각에 대한 위치를 결정하는 것은 참조 프레임에 관해 그 위치가 결정되는 적어도 하나의 전송 메커니즘으로부터 신호를 동시에 검출하는 것을 포함한다.
이러한 실시예의 변형에 있어서, 타겟 전송 메커니즘은 객체에 첨부된다. 더욱이, 생성된 결과는 객체의 위치를 나타낸다.
이러한 실시예의 변형에 있어서, 시스템은 전송 메커니즘들의 세트로부터 AOA 데이터에 대한 다수의 측정치들을 이용하고, 그 측정치들에 기초하여 전송 메 커니즘들의 위치들을 정제한다(refine).
이러한 실시예의 변형에 있어서, 시스템은 전송 메커니즘들이 발견된 후 이동 센서들을 추적하기 위해 위치 기반 시설로서 전송 메커니즘들을 이용한다.
본 발명의 실시예들은 이동 UWB 센서 기반으로부터 태그들을 로컬화(localize)하는 시스템을 제공한다. 이러한 구성은 스마트 공간을 형성하는 기반 시설 비용을 감소시키고 재난 환경들에서 비상 대응을 위한 위치 시스템들의 처분가능한 애드혹 배치로서 사용될 수 있다. 그러한 시스템은 또한 사용자의 프라이버시(사용자 단부에서의 위치들의 산출)를 양호하게 보호하고 3D 위치들(핸드헬드 카메라들에 대한 유용한 특징) 이외에 센서의 방위들을 획득할 수 있다. 정적 태그들은 독립형이거나, 또는 디바이스들(RFID, 조명들 및 스위치들 등과 같은)에 내장될 수 있어서, 이들 디바이스들의 위치들은 관리를 용이하게 하고 위치 기반 서비스들을 제공하기 위해 획득될 수 있다(손으로 시스템을 입력하거나 측정하기보다는). 이동 센서 베이스 및 내장되지 않은 태그들은 다른 공간들에 태그들을 로컬화하기 위해 재사용될 수 있다.
이동 베이스는 서로에 대해 고정된 위치들에 장착된 적어도 두 개의 센서들을 포함한다. 일 실시예에서, 센서들 모두는 수직면에 정렬된 면들을 갖고, 그것들 간에 고정된 거리를 가지며, 둘 모두는 제로 피치(pitch) 및 롤(roll) 각들을 갖는다. 베이스는 2D 평면: X, Y, 요(yaw)에서 움직일 수 있다. Z 방향에서의 수직 이동이 또한 가능하며, 센서들이 수직으로 배치되는 경우 유용하다. 일 실시예에서, 이동 베이스는 또한 호스트 컴퓨터 및 이더넷 스위치를 가지며, 이를 통해 센서들 및 호스트 컴퓨터 모두가 연결된다. 태그들을 로컬화하기 위해, 이동 베이스는 태그들의 공간에서 그 주위를 이동하고, 태그들 및 센서들 간의 AOA 데이터는 시간에 걸쳐 획득된다. 단지 태그들의 서브셋들이 동시에 감지될 필요가 있음에 주의한다.
종래의 이동국 보조 위치결정(MAL; mobile-assisted localization) 시스템들은 각도 입력들보다는 거리에 의존한다. 본 발명의 실시예들은 클로즈드 폼 솔루션들(closed-form solutions)을 야기하는, 센서들 및 태그들 사이의 AOA의 제약들을 활용한다. 다른 MAL 시스템들과 비교하여, 이러한 시스템의 독특성은, AOA 데이터 및 비대칭 태그/센서 조합의 사용 이외에, 구조화된 이동 플랫폼(고정 위치에서 두 개의 센서들) 및 플랫폼의 제약된 이동(6개의 자유도들 대신 4개의 자유도들)이다.
검출된 UWB 데이터의 노이즈 특성들을 이해하기 위해, 일련의 실험들이 수행되어오고 있다. 본 발명의 실시예들은 입력 데이터의 연속 소스로 동작하는 강력한 데이터 추출 메커니즘을 제공한다.
우리는 먼저 센서 및 태그의 정적 쌍이 제공된 수평(요:α) 및 수직(피치:β) 각도 변화들을 연구한다. 센서 및 태그는 고정 위치에 배치되고, AOA 데이터는 주어진 시간 기간에 수집된다. 상세들은 센서 및 태그의 상대적 위치들에 종속하지만, 그 평균에 대해 요 및 피치에 대한 에러 분포들이 매우 유사하다는 것이 관찰된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 센서 및 태그의 고정 쌍에 대한 그 평균 값들에 대해 요(α) 및 피치(β)의 에러 분포들의 히스토그램을 예시한다. 표준 편차들은 실험들에서 요 및 피치 각들 모두에 대해 0.01 및 0.03 반경 사이에 있다. 그러한 분포는 비록 유효 범위(요에서 약 +/- 1.2 반경, 피치에서 약 +/-1.0 반경)의 경계에 근접하는 각도들이 불안정한 판독들을 야기할 수 있을지라도, 거리 또는 각도들에 의해 영향을 받는 것 같지 않다. 일 실시예에서, 큰 각도 판독들을 갖는 데이터는 걸러지고, 따라서 시스템은 보다 강력해질 수 있다.
각도 판독에서 변화들을 감소시키기 위해, 시스템은 태그들의 안정된 위치로부터 다수의 데이터 판독들을 평균한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 각도 에러들의 표준 분포들에 대한 평균의 결과를 예시한다. n 점들의 평균 후 표준 편차가 도시된다. 3 내지 5 판독들이 충분함이 명백하다. 보다 큰 n은 에러들을 추가로 감소시키는 것을 도울 수 없음을 주의한다.
우리의 알고리즘에 대한 AOA 입력은 다음 정보, 즉 시간슬롯, 센서, 태그ID, α, β가 수집되는 각각의 엔트리를 갖는, 연속하는 일련의 데이터 점들이다. 시간슬롯은 데이터가 수집되는(일 실시예에서, 1 슬롯은 약 1/40 초이다) 시간 슬롯이다. 센서 및 태그ID는 UWB 센서 및 태그의 어떤 쌍으로부터 각각 데이터가 수집되는지를 나타내고, α및 β는 각각 피치 및 요 각도들이다. 안정된 위치에서, 각도 변화들은 일반적으로 작지만, 판독들은 센서들이 이동할 때 덜 신뢰할 수 있다. 데이터가 상대적으로 안정된, 연속 입력으로부터 고정 점들의 세트를 검출하는 것이 중요하다.
일 실시예에서, 시스템은 ε보다 적은 α및 β모두를 갖는 연속하는 데이터 점들이 그룹핑되도록 입력 데이터를 분리한다. N보다 많은 데이터 점들의 수를 갖는 그룹들만이 유지된다. 일 실시예에서, 시스템은 ε=0.05 및 N=5를 설정한다. 각각의 그룹은 시작 시간슬롯 s, 종료 시간슬롯 e, 및 [s,e] 기간에서 평균 α및 β를 갖는다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 센서/태그 쌍에 대한 원래 (별) 및 그룹핑된 (다이아몬드) 데이터 점들을 예시한다. 이러한 도면에서, 몇몇 분리된 나쁜 점들이 시스템에 의해 제거됨을 유의한다.
각 태그/센서 쌍에 대한 데이터 점들을 그룹핑한 후, 다음 단계는 모든 태그/센서 쌍들에 대해 고정된 데이터 점들의 공통 세트를 찾는 것이다. 그러한 점들의 세트는 이동 센서 플랫폼의 궤도(trajectory)에서의 고정 위치들의 세트에 대응한다. 기간의 시작 및 종료 시간을 각각 좌측 및 우측 괄호와 연관시켜라. 시스템은 먼저 시간 라인을 따라 모든 괄호를 순서화하고 그 후 평균을 이룬(balanced) 좌측 및 우측 괄호를 가지고 시간들을 검색한다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 두 개의 별도의 소스들로부터 공통 데이터 점들을 획득하는 프로세스를 예시한 시간도를 나타낸다. 모든 소스들이 주어진 시간 기간으로 데이터를 가지는 것이 아닐 수 있다.
이동 플랫폼의 고정 점들의 세트에 대응하는 데이터 점들의 세트를 획득한 후, 시스템은 두 개의 각도 매트릭들, α및 β를 얻을 수 있으며, 여기서 α(i,j,k) 및 β(i,j,k)는 k번째 시간 기간에서 태그 i에서 센서 j까지, 각각 요 및 피치의 각도들이다. 태그 i가 시간 k에서 센서 j의 범위 밖에 있다면, α(i,j,k) 및 β(i,j,k)는 inf가 되도록 설정된다. α및 β매트릭들은 다음 섹션에 설명된 위치결정 계산(localization computation)으로의 입력이다.
각 센서는 공간에 6개의 자유도들, 즉 xs, ys, zs, a, b, r을 갖는다. 여기서, xs, ys, zs는 3D 좌표들이고, a, b, r은 각각 요, 피치, 및 롤 각도들이다. 일 실시예에서, r=0이고 태그들은 xt, yt, zt 위치들을 갖는 전방향성이다. 각 센서는 센서의 검출 범위 내에 있는 그 자신의 참조 프레임을 갖는다. 센서의 참조 프레임에서 태그의 위치는 고유하게 AOA를 결정한다: 요 및 피치(도 4 참조). 태그/센서 쌍은 두 개의 식들을 도입한다.
Figure 112008036903238-PAT00001
는 센서의 참조 프레임에서 태그의 위치 좌표들이 되며, α및 β를 각각 요 및 피치 각도들이 되게 하자.
Figure 112008036903238-PAT00002
(1)
Figure 112008036903238-PAT00003
(2)
전역 참조 프레임에 센서의 위치(xs,ys,zs,a,b) 및 태그의 위치(xt,yt,zt)가 주어지면, 센서의 참조 프레임(
Figure 112008036903238-PAT00004
) 내의 태그의 위치가 다음에 의해 획득될 수 있다.
Figure 112008036903238-PAT00005
(3)
여기서 T는 다음과 같은 센서 프레임에 대한 회전 변환 매트릭스이다.
Figure 112008036903238-PAT00006
(4)
이들 식들을 이용하여, 알려진 위치들(네 개의 식들, 세 개의 미지의 것들)을 갖는 두 개의 센서들로부터 AOA 데이터가 주어지면, 태그의 위치(xt,yt,zt)를 계산할 수 있다. 또는 고정된 위치 태그(두 개의 식들, 두 개의 미지의 것들)로부터 AOA 데이터가 주어지면, 센서의 방위(요 및 피치)를 계산할 수 있다.
본 발명의 실시예가 해결해야 할 하나의 문제점은 3D 공간에 정적 태그들의 세트를 로컬화하는 것이다. 적어도 두 개의 센서들은 서로에 대해 고정 위치들에서 이동 카트에 장착된다. 일 실시예에서(도 6 참조), 두 개의 센서들이 사용된다. 두 개의 센서들 간의 거리는 고정된다. 카트는 네 개의 자유도들(x,y,z 및 요 a)을 가지고 이동할 수 있다. 각각의 카트 위치에서, 일반적으로 단지 태그들의 서브세트만이 센서들에 의해 "관찰될" 수 있다. 그러나, 각각의 태그는 몇몇 카트 위치에서 적어도 한 번 센서들에 의해 관찰될 수 있음을 가정한다. 따라서, 시스템은 얼마나 많은 카트 위치들이 다음과 같이 태그 위치결정을 위해 요구되는지에 대해 대략적인 추정을 획득할 수 있다.
제 1 카트 위치는 전역 참조 프레임이 되도록 하자. 각각의 새로운 카트 위치는 네 개의 미지의 것들을 부가한다. k 태그들이 카트 위치에서 "관찰될" 수 있다면, 4k개 이상의 식들이 부가된다. n은 태그들의 총 수이고 m은 여분의 카트 위치들의 수가 되도록 하자. 3n+4m의 미지의 것들과 4k(m+1)의 식들이 있다. 만일 다음과 같다면, 미지의 것들에 대한 식의 세트를 해결할 수 있다.
4k(m+1)≥3n+4m (5)
카트 위치들의 수는 식들을 해결하기 위한 단지 하나의 인자이다. 또 다른 인자는 전체 태그/센서 쌍들의 접속가능성(connectivity)이다. 이러한 개시에서, "연결되는 것"은 그래픽-이론의 의미로 사용되며, 반드시 물리적으로 접촉하는 것을 의미하지는 않는다. 여기서, 태그는 그 위치에서 센서에 의해 관찰될 수 있다면 그 위치에서의 센서에 접속된 것으로 고려된다.
이분 그래프(bipartite graph)를 구성하는, m개의 위치들과 n개의 태그들에 대한 2(m+1)의 센서 노드들 및 n 태그가 존재한다. 그러한 그래프는 적어도 동일한 참조 프레임에서 모든 좌표들을 갖도록 연결되어야 한다. 예를 들면, 세 개의 태그들이 제 1 카트 위치에서 센서들에 의해 관찰되고, 전적으로 상이한 세 개의 센서들이 제 2 카트 위치에서 센서들에 의해 관찰된다면, 비록 4×3×2≥3×6+4일지라도, 하나의 참조 프레임에서 6개의 태그 위치들을 획득할 수 없다. c≥1은 새로운 위치에 대해 공통인 태그들의 최소 수가 되도록 하자. n개의 태그들 및 기껏해야 k개의 태그들이 동시에 관찰될 수 있다면, 이상적으로 다음의 부등식이 충족된다.
k + (k - c)m ≥n (6)
이전 예에서, 우리는 3+(3-1) < 6을 갖는다.
입력 데이터 α및 β가 주어지면, 시스템은 먼저 "양호하지 않은(bad)" 카트 위치들을 걸러낸다. 단지 두 개의 태그 연결들을 가질 경우, 카트 위치는 "양호하지 않다". 시스템은 각 위치가 네 개의 변수들을 부가하고 한 쌍의 센서/태그 연결이 두 개의 식들을 부가하기 때문에 그러한 카트 위치들을 제거한다. "양호한" 카트 위치는, 반대로 적어도 변수만큼 많은 식들을 부가한다.
우리는 이전 섹션에서, 데이터 α및 β를 식들 (1)-(4)로 플러그할 수 있고, 솔루션을 찾기 위해 비선형 해결사(solver)를 사용할 수 있다. 그러나, 제약들이 비선형이고 문제의 크기가 크기 때문에(k 위치들 및 n 태그들에 대해 4k+3n 변수들), 실제로 솔루션을 찾지 못할 수도 있다. 그러나, 센서 플랫폼의 특별한 구성으로 인하여, 시스템은 선형 식들의 세트를 이용하여 완전한 또는 부분적인 솔루션을 획득할 수 있다. 절차는 두 개의 구성요소들, 즉 센서들에서 태그들로, 및 태그들에서 센서들로를 포함한다.
두 개의 센서 실시예에서, 두 개의 센서 프레임(도 7 참조)의 위치, x, y, z, a가 주어지면, 두 개의 센서 위치들은 각각 x1, y1, z, a, 및 x2, y2, z, a이고, 이때, x1 = x + dsin(a)/2, y1 = y - dcos(a)/2, 및 x2 = x - dsin(a)/2, y2 = y - dcos(a)/2이고, 여기서 d는 두 개의 센서들 간의 거리이다.
λ1 및 λ2는 각각 XY 평면에서 태그에서 두 개의 센서들로의 거리가 되도록 하자. 우리는 다음을 갖는다.
xt = x1 + λ1 cos(α1 + a) (7)
yt = y1 + λ1 sin(α1 + a) (8)
xt = x2 + λ2 cos(α2 + a) (9)
yt = y2 + λ2 sin(α2 + a) (10)
다음의
λ1 cos(α1 + a) - λ2 cos(α2 + a) = x1 - x2 = dsin(a)
λ1 sin(α1 + a) - λ2 sin(α2 + a) = y1 - y2 = -dcos(a)로부터,
λ1 및 λ2에 대해 해결할 수 있다. 식 (7) 및 (9)에서 이들 값들을 플러그하면, 우리는 다음을 갖는다.
Figure 112008036903238-PAT00007
, 및
Figure 112008036903238-PAT00008
다음의 식들을 이용하여,
Figure 112008036903238-PAT00009
Figure 112008036903238-PAT00010
우리는
Figure 112008036903238-PAT00011
이러한 접근법은 유사한 기술들을 이용한 상이한 센서 배치들 및/또는 보다 큰 수의 센서들을 갖는 시스템들에 확장될 수 있다.
두 개의 센서 구성에 있어서, 센서들의 쌍이 알려진 위치들을 갖는 몇 개의 태그들을 볼 수 있다면, 센서 프레임 위치(x,y,z,a)가 획득될 수 있다.
Figure 112008036903238-PAT00012
및
Figure 112008036903238-PAT00013
는 각각 태그 i에서 센서 k로의 요 및 피치 각도들이 되게 하고, 는 XY 평면에서 태그 i에서 센서 k로의 투영된 거리가 되게 하자. 태그 i가 두 개의 센서들 모두에 의해 관찰될 수 있다면,
Figure 112008036903238-PAT00015
Figure 112008036903238-PAT00016
시스템은
Figure 112008036903238-PAT00017
및
Figure 112008036903238-PAT00018
를 계산할 수 있다. 한 쌍의 태그들(i, j), 및 xk, yk, zk, a에서의 센서가 주어지면(여기서 k=1 또는 2), 우리는,
Figure 112008036903238-PAT00019
(11)
Figure 112008036903238-PAT00020
(12)
Figure 112008036903238-PAT00021
(13)
Figure 112008036903238-PAT00022
(14)
및
Figure 112008036903238-PAT00023
(15)
Figure 112008036903238-PAT00024
(16)
(15)ㆍcos(a) + (16)ㆍsin(a)는 다음을 생성한다:
Figure 112008036903238-PAT00025
.
센서가 n개의 태그들을 관찰한다면, 두 개의 변수들 cos(a) 및 sin(a)를 갖는 2(n-1) 선형 식들이 존재한다. n≥2일 때, 선형 식들의 세트를 해결할 수 있고, cos(a) 및 sin(a)를 획득할 수 있다. 그러므로,
Figure 112008036903238-PAT00026
.
각 태그 i에 대해 식(11) 및 (12)를 이용하면, 우리는 다음을 가진다.
Figure 112008036903238-PAT00027
Figure 112008036903238-PAT00028
Figure 112008036903238-PAT00029
Figure 112008036903238-PAT00030
및
Figure 112008036903238-PAT00031
Figure 112008036903238-PAT00032
그러므로, n개의 태그들을 관찰하는 센서들 1 및 2에 대한 추정된 위치들은 각각,
Figure 112008036903238-PAT00033
및
Figure 112008036903238-PAT00034
이다. 센서 프레임의 중심은
Figure 112008036903238-PAT00035
에 있다.
이러한 접근법은 유사한 기술들을 이용한 상이한 센서 배치들 또는 보다 많은 센서들의 수를 갖는 시스템들로 확장될 수 있다.
제 1 카트 위치를 참조 프레임이 되게 하고, leapfrog 계산법은 모든 위치들이 획득될 때까지 태그들의 위치들 및 카트 위치들의 계산을 대체한다. 의사 코드는 표 1에 도시된다.
입력들: αijk, βijk : 시간 k에서 태그 i로부터 센서 j까지의 각도들 출력들 : xi, yi, zi : 모든 태그들에 대한 위치들; xk, yk, zk : 이동 센서 프레임의 위치들; 표기법 : k : 현재 센서 프레임 kTs : 알려진 위치들을 갖는 태그들의 세트 cTs : 현재 센서 프레임에 연결된 태그들의 세트 초기화 : k <- 1 : 제1 센서 프레임은 기준 프레임이다 kTs <- ø: 모든 태그들은 미지의 위치이다. 0. 센서 프레임 k가 있는 동안(while): 1. cTs는 프레임 k에 연결된 태그들의 세트가 되게 하자. 2. cnTs <- cTs＼kTs는 미지의 위치들을 가진 연결된 태그들의 세트가 되게 하자. 3. 섹션 III-B.1에서 클로즈드 폼 솔루션을 이용하여 cnTs에서의 각 태그에 대한 태그 위치들을 계산하라. 4. kTs <- kTs ∪cnTs 5. k가 알려진 태그들로의 최대 연결들을 갖는 다음의 미지의 센서 프레임이 되게 하자. 6. 섹션 III-B.2에서 클로즈드 폼 솔루션을 이용하여 센서 프레임의 위치를 계산하라. 7. while 문 종료.
[표 1]
본 발명의 일 실시예는 모든 식들에 대한 최소 자승 에러들을 최소화하기 위한 최적화 기반 계산법들을 이용한다.
ek=0은 하나의 태그/센서 쌍으로부터의 식이 되게 한다. 이것은 모든 태그/센서 쌍들에 대한
Figure 112008036903238-PAT00036
를 최소화할 수 있다. 일 실시예에서, 시스템은 제약된 최적화를 이용하고, 여기서 제약들은 위치들([-bound, bound]) 및 각도들([-π,π])에 대한 범위들이다.
시스템은 이러한 접근법에 대한 두 개의 변화들을 채택할 수 있다. 제 1 변화("LSLeapfrog"로서 표기된)는 leapfrog 단계들의 각각에서, 즉 우선 클로즈드-폼 솔루션을 이용하여 센서들에서 태그들로 또는 태그들에서 센서들로의 각각의 단계에서 최적화 절차를 이용하고, 그 후 초기값으로 클로즈드-폼 솔루션을 갖는 최소 자승 최소화를 이용한다. 제 2 변화("LeapfrogLS"로 표기된)는 모든 식들의 최소 장승 최소화를 위한 초기 값으로 원래의 leapfrog 솔루션을 이용한다.
다음의 예는 두 개의 시나리오들에서의 위치결정 수행을 예시한다: (1) 벽: 태그들은 방에 네 개의 벽들을 넣고, 및 (2) 복도: 태그들은 좁은 복도의 두 개의 벽들을 따라 분포된다. 총 12개의 태그들이 [-150,150']로 제한된 영역에서 사용된다. 도 8 및 도 9는 각각 벽 및 복도 시나리오들을 도시한다.
센서들의 쌍 사이의 거리는 25 또는 40이 되도록 가정하고, 각도 노이즈는 [-m,m]에서의 일정한 분포에 의해 부가되는데, 여기서 m은 0, 0.01 또는 0.02이다.
이전 섹션에서 제공된 세 개의 계산법들은 평균 태그 위치 정확도에 의해 비교된다. 하나의 태그에 대한 추정 에러는 실제 위치 및 추정된 위치 간의 거리이다. 위치 정확도는 모든 태그들에 대한 평균 추정 에러들이다.
도 10 및 도 11은 이들 두 개의 경우들(여기서, 노이즈는 0.02이고 두 센서들 간의 거리는 40)의 2D 투영들 및 LeapfrogLS를 이용한 결과들을 도시한다.
일 실시예에서, 사용자는 객체에 하나 이상의 태그들을 부착하고 태그들을 로컬화하기 위해 전술한 시스템을 이용할 수 있다. 태그들의 위치결정 정보에 기초하여, 사용자는 그 후 객체의 위치 정보 및/또는 차원을 획득할 수 있다. 센서 시 스템의 초기 참조 프레임이 적절히 교정되는 한, 객체의 위치 및 크기에 대해 한계가 없음을 주의한다. 예를 들면, 객체는 램프, 설비, 또는 빌딩일 수 있다.
다른 실시예들에 있어서, 이동 센서들의 위치를 검출하기 위한 기반 시설로서 결정되어온 태그들 및 위치들을 이용할 수 있다. 즉, 다수의 고정 태그들은 참조 프레임을 형성하고, 고정된 태그들에 대한 이동 센서들의 상대적 위치를 검출함으로써, 센서들의 위치를 결정할 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 내장된 위치 태그들을 갖는 디바이스들의 발견을 용이하게 하는 대표적인 컴퓨터 시스템을 예시한다. 컴퓨터 시스템(1202)은 프로세서(1204), 메모리(1206), 및 저장 디바이스(1208)를 포함한다. 컴퓨터 시스템(1202)은 디스플레이(1214), 키보드(1210), 및 포인팅 디바이스(1212)에 또한 연결된다.
저장 디바이스(1208)는 태그 위치결정 애플리케이션(tag localization application)(1216), 애플리케이션들(1220, 1222)을 저장한다. 또한, 태그 위치결정 애플리케이션(1216)은 다수의 태그들의 위치들을 결정하기 위해 Leapfrog 계산을 수행하는 Leapfrog 계산 모듈(1218)을 포함한다. 동작 동안, 태그 위치결정 모듈(1216)은 메모리(1206)에 로딩되고 프로세서(1204)에 의해 실행된다. 컴퓨터 시스템(1202)은 인터넷에 연결될 수 있으며, 이를 통해 태그 위치 정보는 상이한 컴퓨터 시스템들 가운데 공유될 수 있음을 유의한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 센서 및 태그의 고정된 쌍에 대한 그 평균 값들에 대해 요(yaw) 및 pitch(피치)의 에러 분포들의 히스토그램을 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 각도 에러들의 표준 분포들에 대한 평균화의 결과를 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 센서/태그 쌍에 대한 원래 (별) 및 그룹핑된(다이아몬드) 데이터 점들을 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 두 개의 개별 소스들로부터 공통 데이터점들을 획득하는 프로세스를 도시한 시간도를 나타내는 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 센서 및 태그의 AOA에 대한 로컬 참조 프레임을 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 센서들 간의 중심에서 로컬 프레임을 갖는 두 개의 센서 플랫폼(600)을 도시한 도면.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 두 개의 센서 플랫폼(600)의 2D 투영을 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 벽들에 분포된 다수의 태그들을 도시한 도면.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 복도를 따라 분포된 다수의 태그들을 도시한 도면.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 다수의 벽 태그들의 2D 투영을 도시한 도면.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 다수의 복도 태그들의 2D 투영을 도시한 도면.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 내장된 위치 태그들을 갖는 디바이스들의 배치를 용이하게 하는 대표적인 컴퓨터 시스템을 도시한 도면.
표 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 leapfrog 계산법을 위한 의사 코드를 나타내는 표.

Claims (4)

  1. 이동 감지 기반 시설을 이용하여 타겟 전송 메커니즘들의 세트를 발견하는 방법에 있어서,
    적어도 두 개의 전송 메커니즘들로부터의 신호들을 검출함으로써 이동 감지 메커니즘의 참조 프레임을 결정하는 단계;
    상기 감지 메커니즘을 이용한 상기 참조 프레임에 대한, 상기 타겟 전송 메커니즘들인 다른 전송 메커니즘들의 위치들을 결정하는 단계; 및
    상기 타겟 전송 메커니즘들의 상기 위치를 나타내기 위한 결과를 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    전송 메커니즘은 초광대역 전송기를 포함하고,
    상기 감지 메커니즘은 하나 이상의 초광대역 수신기들을 포함하는, 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 감지 메커니즘은 서로에 대해 알려진 위치들에 배치된 적어도 두 개의 수신기 모듈들을 포함하고,
    각각의 수신기 모듈은 전송 메커니즘으로부터의 신호에 대한 AOA(angle of arrival)를 검출하도록 구성되는, 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 타겟 전송 메커니즘은 객체에 첨부되고,
    상기 방법은,
    상기 타겟 전송 메커니즘의 위치를 결정하는 단계; 및
    상기 객체에 첨부된 상기 전송 메커니즘의 상기 위치에 기초하여 상기 객체의 차원 및/또는 위치를 나타내기 위한 결과를 생성하는 단계를 더 포함하는, 방법.
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