KR20090082711A - 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법 및 시스템 - Google Patents

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KR20090082711A
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stride length
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유호준
박찬국
최상언
류희섭
김현욱
신승혁
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Abstract

보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법 및 시스템이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법은 가속도 센서로부터 획득된 가속도 데이터를 이용하여 보행자의 걸음 주파수 및 가속도 분산을 산출하는 단계, GPS 수신기로부터 획득된 GPS 데이터를 이용하여 상기 보행자의 보행 거리를 산출하는 단계, 및 산출된 상기 걸음 주파수, 상기 가속도 분산 및 상기 보행 거리를 이용하여 상기 보행자의 보폭을 추정하는 단계를 포함한다.
보행자 항법, GPS, 보폭 추정

Description

보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법 및 시스템{Method and system of step length estimation in the pedestrian navigation System}
본 발명은 보폭 추정 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 보행자 항법 시스템에서 GPS를 도입하여 실시간으로 보행자의 보폭을 추정하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
보행자 항법 시스템(Pedestrian Navigation System)이란, 경로 찾기를 비롯하여 다양한 위치 기반 서비스(Location Based Service, LBS)를 보행자에게 제공하기 위해 다양한 위치 측정 기술을 이용하여 사용자의 정확한 위치 정보를 제공하는 시스템을 말한다.
보행자 항법 시스템은 GPS(Global Positioning System)에 전적으로 의존하는 차량 항법 시스템과는 달리 도심이나 실내/지하 등의 잦은 GPS 음영 환경에서의 정확한 위치 정보 제공을 위해 GPS 이외의 다양한 센서 정보 등이 필요하다.
일반적인 센서를 이용하는 항법 시스템으로는 관성 항법 시스템(Inertial Navigation System)을 들 수 있으며, 상기 시스템은 가속도 센서 및 자이로 센서를 사용하여 가속도 및 각가속도를 두 번 적분하여 거리를 계산하므로 시간이 지남에 따라 누적 오차가 증가할 수 있다.
한편, 보행자 항법 시스템에서는 보행자의 걸음 횟수 및 보폭 등을 이용하여 보행자의 이동 거리 및 위치를 추정할 수 있다. 보행자의 이동 거리 및 위치를 추정함에 있어서, 보행자 각각에 대하여 보폭이 다르며, 동일한 보행자라 하더라도 보행자의 걸음 걸이에 따라 보폭이 달라질 수 있다.
따라서, 보행자 항법 시스템에서 보행자의 보폭을 실시간으로 갱신하면서 추정할 수 있는 방법 및 시스템이 필요하다.
본 발명의 일 실시예는 보행자의 보폭을 실시간으로 추정할 수 있는 보폭 추정 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
이와 함께, GPS 수신기를 이용하여 보행자의 이동 거리를 실시간으로 추정하여 보행자의 보폭을 실시간으로 추정할 수 있는 것을 목적으로 한다.
또한, 각 보행자 또는 보행자의 걸음 걸이에 따른 가변적인 보폭을 미리 학습하지 않은 상태에서 보행자의 걸음에 따른 보폭을 추정할 수 있는 보폭 추정 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법은 가속도 센서로부터 획득된 가속도 데이터를 이용하여 보행자의 걸음 주파수 및 가속도 분산을 산출하는 단계; GPS 수신기로부터 획득된 GPS 데이터를 이용하여 상기 보행자의 보행 거리를 산출하는 단계; 및 산출된 상기 걸음 주파수, 상기 가속도 분산 및 상기 보행 거리를 이용하여 상기 보행자의 보폭을 추정하는 단계를 포함한다.
상술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법은 가속도 센서로부터 획득된 가속도 데이터를 이용하여 보행자의 걸음 주파수 및 가속도 분산을 산출하는 단계; GPS 수신기로부터 획득 된 GPS 데이터를 이용하여 상기 보행자의 보행 거리를 산출하는 단계; 상기 산출된 걸음 주파수 및 가속도 분산을 이용하여 걸음 주파수 행렬 및 가속도 분산 행렬을 생성하는 단계; 상기 걸음 주파수 행렬, 가속도 분산 행렬 및 보행 거리를 이용하여 보행자의 보폭 추정 계수를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 보폭 추정 계수를 이용하여 상기 보행자의 보폭을 추정하는 단계를 포함한다.
상술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 또다른 실시예에 따른 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 시스템은 가속도 센서로부터 획득된 가속도 데이터를 이용하여 보행자의 걸음 주파수 및 가속도 분산을 산출하는 가속도 데이터 처리부; GPS 수신기로부터 획득된 GPS 데이터를 이용하여 상기 보행자의 보행 거리를 산출하는 이동 거리 산출부; 및 산출된 상기 걸음 주파수, 상기 가속도 분산 및 상기 보행 거리를 이용하여 상기 보행자의 보폭을 추정하는 보폭 추정부를 포함한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 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.
이하, 본 발명의 실시예들에 의한 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법 및 시스템을 설명하기 위한 블록도 또는 처리 흐름도에 대한 도면들을 참고하여 본 발명에 대해 설명하도록 한다. 이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 첨부된 도면을 참조하여 보다 상세히 설명한다.
도 1a는 일반적인 보폭과 걸음 주파수와의 관계를 보여주며, 도 1b는 일반적인 보폭과 가속도계 출력의 분산과의 관계를 보여준다.
도 1a를 참조하면, 걸음 주파수와 보폭은 일반적으로 선형 관계를 나타낼 수 있다. 이는 걸음 주파수가 커질수록 보행자의 보폭(Step length)이 증가하는 것이며, 다음의 수학식으로 나타낼 수 있다.
Figure 112008007050509-PAT00001
여기서, sWF(i)는 가속도 분산을 기반으로 추정한 i-번째 보행자 보폭 데이터이며, a 및 b는 선형 추정에 의한 1차 선형 방정식의 계수이며, vWF(i)는 i-번째 걸음 인덱스에서의 보행자 보폭 데이터의 노이즈를 말한다. 이와 함께, WF(i)는 i- 번째 걸음 인덱스에서의 보행자 보폭에서의 걸음 주파수이며, σWF(i) 는 걸음 주파수의 노이즈 분산을 의미한다.
도 1b를 참조하면, 가속도계 출력과 보폭 또한 일반적으로 선형 관계로 나타낼 수 있다. 가속도 분산이 증가할수록 보행자의 보폭이 증가한다는 물리적 의미가 있으며, 이는 다음의 수학식으로 나타낼 수 있다.
Figure 112008007050509-PAT00002
여기서, sAV(i)는 가속도 분산을 기반으로 추정한 i-번째 보행자 보폭 데이터이며, c 및 d는 선형 추정에 의한 1차 선형 방정식의 계수이며, vAV(i) 는 i-번째 걸음 인덱스에서의 보행자 보폭 데이터의 노이즈를 말한다. 이와 함께, AV(i)는 는 i-번째 걸음 인덱스에서의 보행자 보폭에서의 가속도 분산이며, σAV(i) 는 가속도 분산에 대한 노이즈 분산을 의미한다. 한편, 본 발명의 일 실시예에서는 수학식 1 및 2의 a, b, c 및 d를 보폭 추정 계수(Step length estimation coefficient)라 칭하기로 한다.
수학식 1 및 수학식 2에서와 같이 보행자 보폭은 각각 걸음 주파수(Walking frequency; WF) 및 가속도 분산(Acceleration variance; AV)을 이용하여 추정될 수 있다.
한편, 보폭 Sp는 다음 수학과 같이 걸음 주파수를 이용하여 추정하는 보폭 sWF(i)과 가속도 분산을 이용하여 추정한 보폭 sAV(i)와의 선형 관계로 모델링 할 수 있다.
Figure 112008007050509-PAT00003
여기서, k1 및 k2는 각각 걸음 주파수를 이용하여 추정하는 보폭 sWF(i)과 가속도 분산을 이용하여 추정한 보폭 sAV(i)에 대한 비례 계수로서, k1 및 k2의 합은 1이 된다. k1 및 k2는 각각 수학식 1 및 2에서 계산되는 분산의 크기의 비를 나타내는 수로서, 해당 분산의 크기가 작을수록 비례 계수는 커질 수 있다.
위의 수학식 1 및 2를 수학식 3에 대입하여 정리하면 다음 수학식과 같이 걸음 주파수와 가속도 분산을 이용한 보폭 추정식을 유도할 수 있다.
Figure 112008007050509-PAT00004
상기와 같이, 걸음 주파수(WF)와 가속도 분산(AV) 및 각각의 보폭간 비례 상수(a, b, c, d)를 구한 후에 비례 계수 k1 및 k2를 각각 곱하여 보폭을 추정할 수 있다. 수학식 4의 보폭 모델을 이용할 때, n 개의 걸음이 검출되었을 경우에 보행자의 이동 거리 L을 추정하면 다음 수학식과 같다.
Figure 112008007050509-PAT00005
수학식 4의 보폭 추정 계수(a, b, c, d) 또는 α, β 및 γ의 값을 이용함으로써 i-번째 걸음에서의 보폭을 계산할 수 있고, 수학식 5에 의하여는 보행자의 총 이동 거리를 구할 수 있다. 한편, 보폭 추정 계수 a, b, c, 및 d를 산출하는 것을 '보폭 추정 계수 학습(Step length estimation parameter learning)'이라고 하며, 이는 각 보행자에 따라 다른 값을 가질 수 있다. 또한 보폭 추정 계수 a, b, c, 및 d는 각 보행자의 보행 상태 예를 들어, 느린 걸음, 보통 걸음 및 빠른 걸음에 따라 각각 다른 값을 가질 수 있다.
한편, 수학식 5와 같이 보행자의 이동 거리를 구하기 위하여는 수학식 4의 보폭 추정 계수 a, b, c, 및 d를 미리 알아야 한다. 보폭 추정 계수 a, b, c, 및 d 는 미리 정의된 직선 경로에서 걸음 속도를 달리하면서 다양한 데이터 셋을 획득한다. 이와 같이, 사전에 획득한 데이터 셋으로부터 각 셋마다 평균 걸음 주파수와 평균 가속도 분산을 계산하고, 이를 보행거리(L)을 걸음 횟수로 나누어 평균 보폭을 구할 수 있다.
하지만, 상기의 방법은 미리 보행자의 이동 거리(L)를 알고 있는 상황하에서 반복되는 데이터 셋을 획득하여 신뢰성 있는 보폭 추정 계수 a, b, c, 및 d를 구할 수 있다. 따라서, 각 보행자마다 미리 이동 거리(L)이 정해져 있는 직선 경로에서 반복 보행에 의하여 데이터 셋을 확보하여야 하는 어려움이 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법의 흐름도를 보여준다.
도 2를 참조하면, 먼저 보행자가 가속도 센서를 장착한 상태로 주행하면서 가속도 센서에 의하여 가속도 데이터를 획득하여 보행자의 보행에 따른 걸음 주파수와 가속도 분산을 산출한다(S200). 여기서, 가속도 데이터는 가속도 센서로부터 얻어지는 가속도의 출력값이다. 실시간으로 획득되는 가속도 데이터를 이용하여 보행자의 걸음 주파수와 가속도 분산을 산출할 수 있다.
걸음 주파수는 가속도 데이터를 이용하여 걸음 횟수를 카운트함으로써 획득될 수 있다. 가속도 데이터를 이용하여 걸음을 검출하는 방법은 가속도 센서 출력의 극값을 한 걸음으로 검출하는 극값검출 기법(Peak Detection Method), 가속도 센서 출력의 변화율이 순간적으로 0에 가까운 순간을 한 걸음으로 정의하는 평형영역검출 기법(Flat Zone Detection Method), 또는 가속도 센서 출력값이 0을 지나는 순간을 한 걸음으로 인식하는 영점교차검출 방법(Zero Crossing Method) 등의 다양한 방법이 적용될 수 있다. 또한, 걸음 검출에 있어 실질적인 가속도 센서의 노이즈에 의하여 발생하는 신호를 제거하기 위하여 이동구간합(Sliding Window Summing)이라는 신호처리 기법을 이용하여 가속도 센서의 출력 신호를 부드럽게 처리할 수 있다.
가속도 분산(Variance of acceleration) 또한 가속도 데이터로부터 산출될 수 있다. 가속도 분산은 각 걸음마다 가속도 평균값에 대하여 편차에 제곱의 합으로 계산될 수 있다. 따라서, 가속도 분산이 클수록, 가속도 평균에 대하여 편차가 크게 나타나는 것을 의미할 수 있고, 이는 보행자가 빠른 걸음 상태로 판단될 수 있다.
보행자가 보행하면서, GPS(Global Positioning System) 수신기를 통하여 GPS 데이터를 획득하여 보행자의 이동 거리를 산출한다(S210). GPS 수신기에 의하여 GPS 데이터 획득은 보행자의 위치 정보를 얻을 수 있고, 따라서 실시간으로 GPS 데이터를 획득하면 실시간으로 보행자의 위치 정보를 알 수 있기에 보행자의 이동 거리를 계산할 수 있다. 또는, 보행자의 걸음 검출의 시작점부터 걸음 검출의 끝점을 판단하여, 시작점과 끝점에서의 GPS 데이터를 이용함으로써 보행자의 이동 거리를 계산할 수 있다.
보행자가 보행을 하면서 직선 보행 여부를 판단한다(S220). 보행자가 직선으로 보행하지 않는다고 판단되면, 획득된 가속도 데이터와 GPS 데이터를 다시 획득한다. 지자기 센서 또는 방향 센서 등에 의하여 보행자의 보행 방향의 변화를 감지 할 수 있다. 또는 수신된 GPS 데이터를 바탕으로 보행자의 보행 방향이 동일한 방향 범위로 인정되는 소정의 임계치 범위 내라고 판단되는 경우에 보행자가 직선 보행 중으로 판단할 수도 있다.
또한, GPS 수신기를 이용하여 보행자의 위치를 감지하는데 사용되는 위성 셋이 동일한지 여부를 판단할 수 있다(S230). GPS 수신기는 NMEA(Nation Marine Electronics Association) 메시지를 수신할 수 있다. NMEA 메시지 중에서 현재 위치를 감지하는데 사용되는 위성 셋의 정보를 가지는 NMEA GPGSA 메시지를 이용함으로써 보행자의 이동 거리를 감지하는데 사용되는 위성 셋이 변동되는지를 판단할 수 있다. 왜냐하면, 보행자의 이동 거리를 감지는 GPS 수신기에 의하여 일 지점에서 다른 지점의 위치를 빼 줌으로써 이동 거리를 구할 수 있는데, 보행자가 이동하는 도중에 GPS 수신기에서 수신하는 위성 셋이 달라지면 위치 추정에 오류가 발생할 수 있기 때문이다. 일반적으로 GPS를 통해 측정된 위치에 포함된 오차 원인은 위성 시각 오차, 수신기 시각 오차, 위성 궤도 오차, 전리층 오차 등에 의해 유발될 수 있다. 만약 위치 추정 계산에 사용되는 위성이 동일하다면 위치 데이터의 차분을 통하여 이러한 공통적인 오차 성분을 제거할 수 있게 된다. 따라서 본 발명의 일 실시예에서는 GPS 위성 셋이 변하지 않는 구간 동안 위치 데이터 차분을 통해 정확한 이동거리를 측정할 수 있게 되며, NMEA GPGSA 메시지를 이용하여 위치 추정에 사용되는 위성 셋이 동일한 경우에는 가속도 데이터와 GPS 데이터를 이용하여 걸음 주파수, 가속도 분산 및 보행자의 이동 거리(Lk)를 산출할 수 있다.
보행자가 보행을 계속하는 중에 GPS 수신기에서 보행자의 위치 정보를 획득하는 위성 셋이 변경되는 경우에는 가속도 데이터와 GPS 데이터를 다시 획득한다.
보행자가 보행을 계속하면서, 가속도 센서에 의해 수집되는 가속도 데이터와 GPS 수신기에 의해 획득된 GPS 데이터를 이용하여 걸음 주파수, 가속도 분산 및 보행자의 이동 거리를 구할 수 있다. 구해진 걸음 주파수, 가속도 분산 및 보행자의 이동 거리에 대하여 걸음 주파수 행렬 및 가속도 분산 행렬이 구해질 수 있다(S240). 걸음 주파수 행렬은 소정의 데이터 셋에 대하여 평균 걸음 주파수 성분(element)을 포함하며, 가속도 분산 행렬은 소정의 데이터 셋에 대하여 평균 가속도 분산 성분(element)을 포함한다. 상기 걸음 주파수 행렬 및 가속도 분산 행렬의 산출에 대한 자세한 설명은 후술하기로 한다.
걸음 주파수 행렬 및 가속도 분산 행렬의 산출되면, 산출된 걸음 주파수 행렬 및 가속도 분산 행렬을 이용하여 보폭 추정 계수 a, b, c 및 d를 산출한다(S250). 보폭 추정 계수 a, b, c 및 d가 산출되면, 보행자의 보폭은 수학식 4에 의해 추정될 수 있다. 따라서, 보폭 추정 계수가 산출되면, 실시간으로 보행자의 보폭이 추정될 수 있다.
상기와 같이 본 발명의 일 실시예에 따르면 보행자 마다 각각 다른 보폭 추정 계수 a, b, c, 및 d를 실시간으로 추정할 수 있고, 이를 이용하여 각 보행자의 보폭을 알 수 있다. 또한 지면 상태, 신발 또는 날씨 등에 의하여 영향을 받아 변할 수 있는 각 보행자의 보폭을 용이하게 추정할 수 있다. 이와 함께, 각 보행자의 보폭을 추정하기 위하여 사전에 미리 정해진 구간에서 수회 반복하는 실험 없이 실 시간으로 보행자가 보행을 통하여 각 보행자의 보폭을 추정할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법에서 GPS 수신기에 의해 획득한 보행자의 이동 거리와 보행자의 보폭에 대한 관계를 보여준다.
도 3을 참조하면, 보행자가 도로 또는 거리를 보행하면서 i-번째 걸음
Figure 112008007050509-PAT00006
을 옮긴다.
Figure 112008007050509-PAT00007
에서, sP는 보행자의 보폭(Step length)를 나타내며, 위 첨자 k는 k-번째 데이터 셋을 말한다.
보행자가 계속적으로 보행을 하면서 복수개의 데이터 셋을 획득한다. 예를 들어, k-번째 데이터 셋을 획득하는 경우에 GPS 수신기를 이용하여 k-번째 데이터 셋을 획득하는 동안 보행자가 이동한 거리(Lk)를 알 수 있다. 이와 함께, 보행자의 몸에 장착되어 있는 가속도 센서의 출력 값을 이용하여 걸음(Step)을 검출할 수 있다.
보행자는 가속도 센서에 의한 가속도 데이터를 이용하여 걸음이 검출한다. 걸음이 검출되면, 단위 시간에 따른 걸음 횟수인 걸음 주파수(WF)이 계산될 수 있고, 가속도 센서 출력값을 이용하여 가속도 분산(AV)이 계산될 수 있다.
보행자가 보행을 통하여 획득한 복수개의 데이터 셋에 대하여 보폭 추정 계수 a, b, c, 및 d를 산출하는 과정은 다음의 과정에 따른다.
Figure 112008007050509-PAT00008
여기서, nk는 k-번째 데이터 셋의 보행자의 걸음 횟수이며, Lk는 k-번째 데이터 셋을 획득하는 동안 보행자가 이동한 거리이다.
위의 수학식을 행렬 형태로 표시하면 다음 수학식과 같다.
Figure 112008007050509-PAT00009
여기서,
Figure 112008007050509-PAT00010
는 걸음 주파수 행렬이며,
Figure 112008007050509-PAT00011
는 가속도 분산 행렬이다. GPS 수신기에 의하여 획득한 GPS 데이터를 이용하여 보행자가 이동한 거리(Lk)를 알 수 있으므로, 각 데이터 셋에 대한 평균 보폭(
Figure 112008007050509-PAT00012
)을 구할 수 있다. 따라서, 보폭 추정 계수 a, b, c, 및 d는 다음 수학식과 같이 최소 자승법(Least Square Method)을 이용하여 구할 수 있다.
Figure 112008007050509-PAT00013
상기와 같이, GPS 수신기를 이용하여 보행자의 보행 동안에 이동한 거리를 산출하고 가속도 센서의 출력값에 의하여 걸음 주파수 및 가속도 분산을 이용함으로써 보행자의 보폭 추정 계수를 추정할 수 있다. 추정된 보폭 추정 계수를 이용함으로써 보행자의 보폭을 걸음 주파수 및 가속도 분산의 함수로서 구할 수 있다. 따라서, 사전에 정해진 이동 거리에 대하여 보행자가 수회 반복하여 실험하는 번잡함을 피하면서, 보행자가 실시간으로 보행하면서 데이터를 획득하여 보행자의 보폭을 추정할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법에서 GPS 수신기와 보행자 항법 시스템의 가속도 센서와의 샘플링 시간 불일치에 대한 관계를 보여준다.
일반적으로 GPS 신호의 샘플링 주파수와 가속도 센서의 샘플링 주파수에는 차이가 있다. 따라서, 가속도 센서를 이용하여 걸음 횟수를 구하더라도, 해당 걸음 횟수에 대한 정확한 거리를 GPS 수신기에서 감지한 GPS 신호를 이용하여 산출할 경우에는 샘플링 주기의 불일치로 인하여 오차가 발생할 수 있다. 따라서, GPS 신호의 샘플링 주파수와 걸음 주파수의 차이를 고려하여 보행자의 이동 거리를 산출할 필요가 있다.
도 4를 참조하면, GPS 수신기로부터 획득된 일정시간의 GPS 데이터를 이용하여 이동 거리를 구하기 위하여는
Figure 112008007050509-PAT00014
간의 거리차와
Figure 112008007050509-PAT00015
간의 거리차를 추정할 필요가 있다. 상기 거리를 각각
Figure 112008007050509-PAT00016
와
Figure 112008007050509-PAT00017
라고 하면, 한 걸음 사이에 보행자의 속도는 일정하다는 가정하에 다음과 같은 수학식을 전개해 나갈 수 있다.
Figure 112008007050509-PAT00018
여기서,
Figure 112008007050509-PAT00019
는 GPS 데이터 셋이 시작하는 시점에서의 시간 인덱스이고,
Figure 112008007050509-PAT00020
는 GPS 데이터 셋이 끝나는 시점에서의 시간 인덱스이며,
Figure 112008007050509-PAT00021
는 GPS 시간 인덱스
Figure 112008007050509-PAT00022
직후에 발생한 PNS(보행자 항법 시스템) 센서의 시간 인덱스이며,
Figure 112008007050509-PAT00023
는 GPS 시간 인덱스
Figure 112008007050509-PAT00024
직후에 발생한 PNS 센서의 시간 인덱스이다.
Figure 112008007050509-PAT00025
는 GPS k 시점과 (k-1) 시점 간의 이동 거리이며,
Figure 112008007050509-PAT00026
는 PNS k 시점과 (k-1) 시점 간의 이동 거리이다. 한편, rs 및 re는 각각
Figure 112008007050509-PAT00027
간의 거리차와
Figure 112008007050509-PAT00028
간의 거리차의 추정을 위한 계수이다.
여기서, rs 및 re는 다음 수학식에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112008007050509-PAT00029
여기서, TG 및 TP는 각각 GPS 수신기와 PNS(보행자 항법 시스템)의 센서에서의 샘플링 주기를 말한다. 원칙적으로, GPS 수신기에 의한 보행자의 이동 거리와 보행자 항법 시스템에 의하여 계산되는 보행자의 이동 거리를 항상 동일한 관계를 이용하여 수학식 (9)를 수학식 (1)에 대입하여 정리하면 다음 수학식이 전개될 수 있다.
Figure 112008007050509-PAT00030
상기 수학식 (11)에 대하여 한 걸음에 대한 평균을 구하여 걸음 주파수 행렬로 표현하면 다음 수학식과 같다.
Figure 112008007050509-PAT00031
이를 n 개의 데이터 셋에 대하여 표현하면 다음 수학식과 같다.
Figure 112008007050509-PAT00032
따라서, 보폭 추정 계수 a 및 b는 최소 자승법에 의하여 다음 수학식과 같이 계산될 수 있다.
Figure 112008007050509-PAT00033
이와 유사한 방법으로 GPS 수신기에 의한 보행자의 이동 거리와 보행자 항법 시스템에 의하여 계산되는 보행자의 이동 거리는 항상 동일하다는 관계를 이용하여 수학식 (9)를 수학식 (2)에 대입하여 정리하고, 최소 자승법을 적용하면 다음과 같이 보폭 추정 계수 c 및 d를 구할 수 있다.
Figure 112008007050509-PAT00034
여기서, 가속도 분산 행렬 ΘAV 는 다음과 같이 유도된 수학식에 의해 구해질 수 있다.
Figure 112008007050509-PAT00035
여기서,
Figure 112008007050509-PAT00036
는 j-번째 데이터 셋에서의 가속도 분산의 평균을 나타내는 값이며, 각 데이터 셋의 가속도 분산의 평균은 다음 수학식에 의해 구해질 수 있다.
Figure 112008007050509-PAT00037
따라서, 상기와 같이 GPS 수신기와 가속도 센서의 샘플링 시간이 불일치한 경우에 전개된 수학식 14 및 15를 이용하여 보폭 추정 계수 a, b, c 및 d를 구할 수 있다. 또한 일정한 구간 별로 GPS 수신기에 의하여 보행자의 이동 거리를 획득 하고, 상기 이동 거리 동안 가속도 센서에 의한 걸음 횟수 및 가속도 분산을 이용함으로써 미리 정의된 구간에서 반복 실험을 하지 아니하고도 보행자의 보폭을 추정할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 시스템의 블록도를 보여준다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 시스템(500)은 가속도 센서(510), GPS 수신부(520), 방향 감지 센서(530), 가속도 데이터 처리부(540), 이동 거리 산출부(550), 직진 보행 판단부(560) 및 보폭 추정부(600)를 포함할 수 있다.
가속도 센서(510)는 보행자에 장착되어 보행자의 걸음에 대한 가속도 데이터를 획득한다. 가속도 센서(510)는 보행자에 보행 방향의 수직인 방향에 대한 가속도 데이터 또는 서로 직교하는 3축에 대한 가속도 데이터를 감지하여 획득할 수 있다. 예를 들어, 가속도 센서(510)는 압전 소자(Piezoelectric materials)의 역학적 성질을 전기적 성질로 변환시키는 효과를 이용하는 압전형 가속도계, 압축력 이외에 전단력(shear force)를 가하는 경우에 있어서도 역학적 성질을 전기적 성질로 변환시켜 가속도를 측정할 수 있다. 이 외에도 진동형(Vibration), 변형 게이지형(Strain gauge), 동전형(Electrodynamic), 서보형(Servo-type)등의 다양한 종류의 가속도 센서에 의하여 가속도를 감지할 수 있다.
가속도 데이터 처리부(540)는 가속도 센서(510)에 의해 획득된 가속도 데이터를 이용하여 보행자의 걸음 주파수 및 가속도 분산을 계산한다. 가속도 데이터 처리부(540)는 가속도 데이터의 파형 또는 특징을 파악하여 보행자의 걸음을 인식하고, 걸음 횟수를 시간에 대하여 계산함으로써 걸음 주파수를 산출할 수 있다. 가속도 데이터 처리부(540)는 각 걸음마다 가속도 평균값에 대하여 편차에 제곱의 합으로 계산되는 가속도 분산도 가속도 데이터를 이용하여 산출할 수 있다. 가속도 데이터 처리부(540)는 소정의 거리 간격 또는 소정의 시간 간격에서 감지된 가속도 데이터를 이용하여 걸음 주파수 및 가속도 분산을 산출할 수 있고, 이를 반복함으로써 n-개의 가속도 데이터 셋에 대한 n-개의 걸음 주파수 및 가속도 분산을 산출할 수도 있다.
GPS 수신부(520)는 GPS 위성 셋으로부터 각각 신호를 수신하며 보행자의 위치를 추정한다. GPS 수신부(520)는 GPS 위성 셋으로부터 NMEA 프로토콜을 이용하며, GPS 수신부(520)는 NMEA 프로토콜에 따른 메시지에서 GPGSA 메시지 항목을 참조하여 GPS 수신부(520)에서 보행자 위치 추정에 사용되는 위성 셋을 알 수 있다.
이동 거리 산출부(550)는 GPS 수신부(520)에 의하여 보행자의 위치 추정에 의하여 보행자의 이동 거리를 산출할 수 있다. 이동 거리 산출부(550)는 보행자의 일정 시점을 시작점으로 하여 소정의 거리를 보행한 후에 이를 끝점으로 하여 시작점과 끝점 사이의 거리를 구할 수 있다. 또한 이동 거리 산출부(550)는 NMEA 데이터 중에서 GPGSA 이용하여 상기 시작점과 끝점에서의 거리를 구하는데 사용된 위성 셋이 동일한지 여부를 판단할 수 있다. 위성 셋이 동일하면 상기 시작점과 끝점 사이의 거리 추정이 정확할 확률이 높아지지만, 위성 셋이 달라지는 경우에는 거리 추정의 정확성이 떨어질 수 있다. 따라서, 이동 거리 산출부(550)는 동일 셋의 위 성에 대하여 위치 추정을 한 데이터를 바탕으로 보행자의 이동 거리를 산출할 수 있다.
방향 감지 센서(530)는 보행자의 주행 방향을 감지한다. 본 발명의 일 실시예에서는 보행자가 직진 보행 중일 경우에 보폭을 추정하는 것이 상대적으로 정확성이 높을 수 있다. 왜냐하면, 보행자가 곡선을 따라 보행 중이거나 또는 보행자가 중간에 방향을 바꾸는 경우에는 이동 거리 산출부(550)가 보행자의 이동 거리를 정확히 계산하기가 쉽지 않기 때문이다.
방향 감지 센서(530)는 지자기 센서 또는 자이로 센서에 의하여 보행자의 보행 방향을 감지할 수 있다. 한편, 보행자의 보행 방향은 GPS 수신부(520)에 의하여도 감지될 수 있다.
직진 보행 판단부(560)는 보행자의 직진 보행 여부를 판단한다. 직진 보행 판단부(560)는 방향 감지 센서(530) 또는 GPS 수신부(520)에서 획득된 보행자의 보행 방향에 대한 데이터를 이용하여 보행자가 소정의 구간에서 직진 보행 중인지를 판단한다. 상기 직진 보행의 판단 여부는 상기 보행자의 보행 방향이 이전의 보행 방향에서 임계치를 넘어서가나 또는 보폭 추정을 위한 데이터를 획득한 때로부터 현재까지의 보행자의 이동 방향에 대비하여 현 시점의 보행자의 이동 방향이 임계치를 넘어서는 경우에는 직진 보행이 아니라고 판단할 수 있다.
직진 보행 판단부(560)는 직진 보행이 아니라고 판단되면, 본 발명의 일 실시예에 따른 보폭 추정 시스템(500)에 통지하여, 다시 가속도 센서(510)와 GPS 수신부(520)를 통하여 각각 가속도 데이터와 GPS 데이터를 획득하게 한다.
보폭 추정부(600)는 산출된 걸음 주파수, 가속도 분산 및 상기 보행 거리를 이용하여 보행자의 보폭을 추정한다. 보폭 추정부(600)는 걸음 주파수 및 가속도 분산을 이용하여 걸음 주파수 행렬 및 가속도 분산 행렬을 생성하고, 상기 보행 거리 및 상기 걸음 주파수 행렬 및 가속도 분산 행렬을 이용하여 보폭 추정 계수를 계산할 수 있다.
보폭 추정부(600)는 걸음 주파수 행렬 생성부(610), 가속도 분산 행렬 생성부(620) 및 보폭 추정 계수 산출부(630)를 포함할 수 있다.
걸음 주파수 행렬 생성부(610)는 걸음 주파수로부터 유도되는 걸음 주파수 행렬을 생성한다. 걸음 주파수 행렬 생성부(610)는 수학식 7 또는 수학식 13을 이용하여 걸음 주파수 행렬을 생성할 수 있다. 또한, 걸음 주파수 행렬 생성부(610)는 가속도 센서에 의하여 가속도 데이터를 획득하는 샘플링 시간과 GPS 수신기에 의하여 GPS 데이터를 획득하는 샘플링 시간이 불일치한 경우에 샘플링 시간 불일치를 고려한 수학식 13을 이용하여 걸음 주파수 행렬을 생성할 수 있다.
가속도 분산 행렬 생성부(620)는 가속도 분산으로부터 유도되는 가속도 분산 행렬을 생성한다. 가속도 분산 행렬 생성부(620)는 수학식 7 또는 수학식 16을 이용하여 가속도 분산 행렬을 생성할 수 있다. 또한 가속도 분산 행렬 생성부(620)는 획득되는 가속도 데이터 및 GPS 데이터의 샘플링이 불일치한 경우에, 불일치한 샘플링 시간에 따른 보행자의 이동 거리 불일치를 고려한 수학식 16을 적용하여 가속도 분산 행렬을 생성할 수 있다.
보폭 추정 계수 산출부(630)는 생성된 걸음 주파수 행렬과 가속도 분산 행렬 을 이용하여 보폭 추정 계수 a, b, c 및 d를 산출한다. 보폭 추정 계수는 최소 자승법에 의하는 수학식 8, 14 및 15 중에 하나를 이용하여 산출할 수 있다.
보폭 추정 계수가 산출되면, 상기 보폭 추정 계수는 수학식 4에 대입하면, 보행자의 실시간 보폭을 추정할 수 있다.
상기와 같이, 사전에 정해진 구간에서 보행자의 보폭을 추정하기 위한 실험이 없이도 보행자의 보폭을 실시간으로 추정할 수 있다. 또한, GPS 수신기(520)를 이용하여 보행자의 이동 거리를 구함으로써, 각 보행자마다 보행 패턴, 보행 지형, 보행 상태가 다른 경우에도 보폭을 추정할 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지로 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
도 1a는 일반적인 보폭과 걸음 주파수와의 관계를 보여주는 도면이다.
도 1b는 일반적인 보폭과 가속도계 출력의 분산과의 관계를 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법에서 GPS 수신기에 의해 획득한 보행자의 이동 거리와 보행자의 보폭에 대한 관계를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법에서 GPS 수신기와 보행자 항법 시스템의 가속도 센서와의 샘플링 시간 불일치에 대한 관계를 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 시스템의 블록도이다.
<도면의 주요 부분에 대한 설명>
510: 가속도 센서 520: GPS 수신부
530: 방향 감지 센서 540: 가속도 데이터 처리부
550: 이동 거리 산출부 560: 직진 보행 판단부
600: 보폭 추정부
610: 걸음 주파수 행렬 생성부
620: 가속도 분산 행렬 생성부
630: 보폭 추정 계수 산출부

Claims (16)

  1. 가속도 센서로부터 획득된 가속도 데이터를 이용하여 보행자의 걸음 주파수 및 가속도 분산을 산출하는 단계;
    GPS 수신기로부터 획득된 GPS 데이터를 이용하여 상기 보행자의 보행 거리를 산출하는 단계; 및
    산출된 상기 걸음 주파수, 상기 가속도 분산 및 상기 보행 거리를 이용하여 상기 보행자의 보폭을 추정하는 단계를 포함하는, 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 보행자의 보폭을 추정하는 단계는
    산출된 상기 걸음 주파수 및 상기 가속도 분산을 이용하여 걸음 주파수 행렬 및 가속도 분산 행렬을 생성하고, 상기 보행 거리 및 상기 걸음 주파수 행렬 및 가속도 분산 행렬을 이용하여 보폭 추정 계수를 산출하는 단계를 포함하는, 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 보행자의 보행 거리를 산출하는 단계는
    상기 보행자가 직진 방향으로 보행하는지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는, 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 보행자의 보행 거리를 산출하는 단계는
    상기 GPS 데이터 중에서 NMEA GPGSA 메시지 항목을 이용하여 상기 보행 거리 산출에 이용되는 위성 데이터 셋이 동일한지 판단하는 단계를 더 포함하며,
    상기 NMEA GPGSA 메시지 항목은 상기 GPS 수신기에 의해 수신되는 위성 데이터 셋 정보를 포함하는, 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 보행자의 걸음 주파수 및 가속도 분산을 산출하는 단계는
    상기 가속도 데이터의 값이 영을 지나는 순간을 한 걸음으로 인식하는 영점교차검출 기법(Zero Crossing Method), 상기 가속도 데이터의 극값을 한 걸음으로 검출하는 극값검출 기법(Peak Detection Method) 및 상기 가속도 데이터의 변화율이 순간적으로 0에 가까운 순간을 한 걸음으로 정의하는 평형영역검출 기법(Flat Zone Detection Method) 중 어느 하나에 의하여 걸음 주파수를 산출하는 단계를 포함하는, 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 보행자의 보폭을 추정하는 단계는
    상기 걸음 주파수로부터 유도되는 걸음 주파수 행렬 및 상기 가속도 분산으로부터 유도되는 가속도 분산 행렬을 구성하여 상기 보행자의 보폭 추정 계수를 산출하는 단계를 포함하는, 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법.
  7. 제 6항에 있어서, 상기 보행자의 보폭을 추정하는 단계는
    상기 가속도 센서에 의하여 상기 가속도 데이터를 획득하는 샘플링 시간과 상기 GPS 수신기에 의하여 상기 GPS 데이터를 획득하는 샘플링 시간이 불일치한 경우에 상기 샘플링 시간 불일치를 고려하여 상기 걸음 주파수 행렬 및 가속도 분산 행렬을 생성하는 단계를 포함하는, 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법.
  8. 가속도 센서로부터 획득된 가속도 데이터를 이용하여 보행자의 걸음 주파수 및 가속도 분산을 산출하는 단계;
    GPS 수신기로부터 획득된 GPS 데이터를 이용하여 상기 보행자의 보행 거리를 산출하는 단계;
    상기 산출된 걸음 주파수 및 가속도 분산을 이용하여 걸음 주파수 행렬 및 가속도 분산 행렬을 생성하는 단계;
    상기 걸음 주파수 행렬, 상기 가속도 분산 행렬 및 상기 보행 거리를 이용하여 보행자의 보폭 추정 계수를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 보폭 추정 계수를 이용하여 상기 보행자의 보폭을 추정하는 단계를 포함하는, 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법.
  9. 제 8항에 있어서, 상기 걸음 주파수 행렬 및 가속도 분산 행렬을 생성하는 단계는
    상기 걸음 주파수 및 가속도 분산을 복수로 획득하여,
    평균 걸음 주파수를 하나의 성분으로 하는 상기 걸음 주파수 행렬을 구성하며,
    평균 가속도 분산을 하나의 성분으로 하는 상기 가속도 분산 행렬을 생성하는 단계인, 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법.
  10. 제 8항에 있어서, 상기 걸음 주파수 행렬 및 가속도 분산 행렬을 생성하는 단계는
    상기 가속도 센서에 의하여 상기 가속도 데이터를 획득하는 샘플링 시간과 상기 GPS 수신기에 의하여 상기 GPS 데이터를 획득하는 샘플링 시간이 불일치한 경우에 상기 샘플링 시간 불일치를 고려하여 상기 걸음 주파수 행렬 및 가속도 분산 행렬을 생성하는 단계를 포함하는, 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법.
  11. 가속도 센서로부터 획득된 가속도 데이터를 이용하여 보행자의 걸음 주파수 및 가속도 분산을 산출하는 가속도 데이터 처리부;
    GPS 수신기로부터 획득된 GPS 데이터를 이용하여 상기 보행자의 보행 거리를 산출하는 이동 거리 산출부; 및
    산출된 상기 걸음 주파수, 상기 가속도 분산 및 상기 보행 거리를 이용하여 상기 보행자의 보폭을 추정하는 보폭 추정부를 포함하는, 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 시스템.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 보폭 추정부는
    상기 걸음 주파수로부터 유도되는 걸음 주파수 행렬을 생성하는 걸음 주파수 행렬 생성부;
    상기 가속도 분산 행렬로부터 유도되는 가속도 분산 행렬을 생성하는 가속도 분산 행렬 생성부; 및
    상기 걸음 주파수 행렬 및 상기 가속도 분산 행렬을 이용하여 상기 보행자의 보폭 추정 계수를 산출하는 보폭 추정 계수 산출부를 포함하는, 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 시스템.
  13. 제 11항에 있어서,
    방향 감지 센서 또는 상기 GPS 데이터를 이용하여 상기 보행자가 직진 보행인지를 판단하는 직진 보행 판단부를 더 포함하는, 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 시스템.
  14. 제 11항에 있어서, 상기 이동 거리 산출부는
    상기 GPS 데이터 중에서 NMEA GPGSA 메시지 항목을 이용하여 상기 보행 거리 산출에 이용되는 위성 데이터 셋이 동일한지를 판단하며,
    상기 NMEA GPGSA 메시지 항목은 상기 GPS 수신기에 의해 수신되는 위성 데이터 셋 정보를 포함하는, 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 시스템.
  15. 제 12항에 있어서,
    상기 걸음 주파수 행렬 생성부는 상기 가속도 센서에 의하여 상기 가속도 데이터를 획득하는 샘플링 시간과 상기 GPS 수신기에 의하여 상기 GPS 데이터를 획득하는 샘플링 시간이 불일치한 경우에 상기 샘플링 시간 불일치를 고려하여 상기 걸음 주파수 행렬을 생성하며,
    상기 가속도 분산 행렬 생성부는 상기 불일치한 샘플링 시간을 고려하여 상기 가속도 분산 행렬을 생성하는, 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 시스템.
  16. 제 12항에 있어서, 상기 보폭 추정 계수 산출부는
    상기 걸음 주파수 행렬 및 상기 가속도 분산 행렬에 최소 자승법(Least square method)을 적용하여 상기 보폭 추정 계수를 산출하는, 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 시스템.
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