KR20150046819A - 단말의 위치 정보를 획득하는 방법 및 그에 따른 단말, 그에 따른 시스템 - Google Patents

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Abstract

단말의 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보를 획득하고, 단말이 제1 위치에서 제2 위치까지 이동하는 동안 발생된 단말의 누적 회전각을 획득하고, 제1 위치 정보 및 회전각에 기초하여, 제2 위치 정보의 사전 추정값을 획득하고, 사전 추정값 및 획득된 제2 위치 정보에 기초하여, 제2 위치 정보의 사후 추정값을 획득하는 것을 특징으로 하는 위치 정보 획득 방법이 개시된다.

Description

단말의 위치 정보를 획득하는 방법 및 그에 따른 단말, 그에 따른 시스템 {Method for obtaining a location information of mobile, terminal thereof, and system thereof}
본 발명은 단말의 위치 정보를 보정하는 방법 및 그에 따른 단말, 그에 따른 시스템에 대한 것이다.
구체적으로, 본원 발명은 다른 측정값을 이용하여 단말의 위치 정보를 보정하는 방법 및 그에 따른 단말, 그에 따른 시스템에 대한 것이다.
단말은 Wifi나 초음파, Zigbee, GPS 등의 기술을 이용하여 단말의 실내에서의 위치 정보를 측정할 수 있다. 그런데 실내에서 측정된 단말의 위치 정보는 실제 단말의 위치와 비교해볼 때 오차가 매우 크므로, 측정된 위치 정보의 정확도를 높이기 위해 측정값을 보정하는 것이 필요하다.
측정값의 오차를 보정하기 위해 다양한 필터링 기법들이 존재하며, 실내 위치 인식에서는 주로 확장 칼만 필터 및 파티클 필터가 이용될 수 있다.
확장 칼만 필터를 이용하는 경우, 선형 모델에 대하여 이론적으로 최적의 해를 구할 수 있으므로, 단말을 선형 모델로 구현하는 경우, 높은 정확도로 위치 정보를 획득할 수 있다. 그러나, 대부분의 단말은 비선형 형태로 움직이고, 측정치에 포함된 잡음도 가우시안 분포에서 벗어나므로, 서브 옵티말(suboptimal)한 필터인 확장 칼만 필터를 이용하여 단말의 위치 측정값을 보정하더라도, 단말의 위치 정보를 정확하게 보정하기는 어렵다.
본원 발명은 단말의 회전 정보를 이용하여 단말의 다이나믹 모델(dynamic model)의 정확도를 높임으로써 단말의 위치 정보를 보정하는 방법 및 그에 따른 단말, 그에 따른 시스템에 대한 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 위치 정보 획득 방법은, 단말의 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보를 획득하는 단계; 상기 단말이 상기 제1 위치에서 상기 제2 위치까지 이동하는 동안 발생된 상기 단말의 누적 회전각을 획득하는 단계; 상기 제1 위치 정보 및 상기 회전각에 기초하여, 상기 제2 위치 정보의 사전 추정값을 획득하는 단계; 상기 사전 추정값 및 상기 획득된 제2 위치 정보에 기초하여, 상기 제2 위치 정보의 사후 추정값을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 추정값을 획득하는 단계는 상기 회전각에 기초하여, 상기 제1 위치 정보에 좌표 변환을 적용함으로써 상기 제2 위치 정보의 사전 추정값을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 위치 정보 획득 방법은, 상기 단말이 상기 제1 위치에서 상기 제2 위치까지 이동하는 동안 상기 단말의 이동 속력을 획득하는 단계를 더 포함하고, 상기 추정값을 획득하는 단계는 상기 이동 속력, 상기 제1 위치 정보 및 상기 회전각에 기초하여, 상기 제2 위치 정보의 사전 추정값을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 회전각을 획득하는 단계는 상기 획득된 제2 위치 정보에 기초하여, 상기 단말이 열린 공간에 위치하는지, 통로에 위치하는지 여부를 판단하는 단계; 상기 판단 결과에 따라, 상기 방향각을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 방향각을 획득하는 단계는 상기 단말이 통로에 위치하는 경우, 상기 통로의 방향 정보에 기초하여, 상기 방향각을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 추정값을 획득하는 단계는 상기 획득된 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보에 기초하여 상기 방향각의 오차 범위를 획득하는 단계; 상기 획득한 방향각이 상기 오차 범위 내에 위치하는지 판단하는 단계; 상기 판단 결과에 따라, 상기 방향각에 기초하여 상기 제2 위치 정보의 사후 추정값을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 보정하는 단계는 상기 회전각의 유효성을 결정하는 단계; 및 상기 회전각의 유효성에 따라 속도 공분산의 값을 결정하는 단계를 포함하고, 상기 속도 공분산은, 상기 회전각 값이 상기 제2 위치 정보를 보정할 때 영향을 미치는 정도인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말의 실내 위치 정보를 높은 정확도로 획득할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 확장 칼만 필터를 이용하여 단말의 실내 위치 정보를 높은 정확도로 보정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말의 내부 구조를 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 획득된 단말의 위치 정보의 일 예를 나타낸 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말의 위치 정보를 획득하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말의 회전각을 좌표 변환하는 방법을 나타낸 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말의 회전각을 좌표 변환하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말이 통로에 위치하는지 여부에 따라 단말의 위치 정보를 획득하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말의 회전각의 오차 범위를 구하는 일 예를 나타낸 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 통로 정보에 기초하여 단말의 방향각을 획득하는 일 실시예를 나타낸 예시도이다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.
이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말의 내부 구조를 나타낸 블록도이다.
단말(100)은, 사용자가 이용하는 다양한 형태의 장치일 수 있다. 예를 들면, PC(Personal Computer), 노트북 컴퓨터, 휴대폰(mobile phone), 태블릿 PC, 내비게이션(navigation) 단말기, 스마트폰(smart phone), PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player) 및 디지털방송 수신기를 포함할 수 있다. 물론 이는 예시에 불과할 뿐이며, 상술한 예 이외에도 현재 개발되어 상용화되었거나 향후 개발될 모든 통신이 가능한 장치를 포함하는 개념으로 해석되어야 한다.
도 1을 참조하면, 단말(100)은, 제어부(110), 관성 센서부(120) 및 위치 획득부(130)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성요소가 모두가 필수구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 단말(100)이 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해서도 단말(100)이 구현될 수 있다.
제어부(110)는 통상적으로 단말(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(110)는 단말(100)의 위치 정보를 획득하고, 획득한 위치 정보를 단말(100)의 센서에 의해 획득한 정보에 기초하여 실제 단말(100)의 위치 값에 가깝도록 보정할 수 있다. 즉, 제어부(110)는 관성 센서부(120) 및 위치 획득부(130)를 전반적으로 제어할 수 있다.
관성 센서부(120)는 관성 센서인 가속도 센서, 지자기 센서 및 자이로 센서를 포함할 수 있다. 가속도 센서는 단말(100)의 움직임에 의해 발생될 수 있는 가속도를 측정할 수 있다. 또한, 자이로 센서는 단말(100)의 움직임으로부터 각속도를 측정할 수 있다. 또한, 지자기 센서는 지자기를 검출함으로써 단말(100)의 방향각을 측정할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말(100)은 가속도 센서에 의해 측정된 가속도 정보에 기초하여 평면상 회전각 정보를 획득하기 위한 좌표 변환 행렬을 획득할 수 있다. 그리고, 단말(100)은 좌표 변환 행렬을 이용하여 자이로 센서에 의해 측정된 소정 시간 동안 단말(100)이 회전한 회전각을 평면상 발생된 회전량을 기준으로 획득할 수 있다. 단말(100)의 회전각을 구하는 방법에 대하여는 도 4 내지 도 5에서 더 자세히 설명하기로 한다.
위치 획득부(130)는 단말(100)의 위치 정보를 획득할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 있어서 위치 획득부(130)는 WPS(WiFi Positioning System)을 이용하여 단말(100)의 위치 정보를 주기적으로 획득할 수 있다. 실내 위치를 인식하기 위해 WPS를 이용하는 경우, 실제 단말(100)의 위치와 비교해볼 때, 측정값의 오차 범위는 많게는 수십 미터까지 생길 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말(100)의 제어부(110)는 위치 획득부(130)에 의해 획득된 단말(100)의 위치 정보를 확장 칼만 필터를 이용하여 위치 정보를 보정할 수 있다.
칼만 필터는 정확히 이동체의 이동에 대한 선형 모델을 가지는 이동체의 이동 정보에 대하여 뛰어난 노이즈 제거 성능을 가진다. 비선형 모델에 대한 측정값의 보정은 확장 칼만 필터가 이용될 수 있다.
확장 칼만 필터의 알고리즘을 자세히 설명하면, 확률적으로 노이즈를 최대한 제거하여 보정하고자 하는 값의 추정값과 오차 공분산을 예측할 수 있다. 이하 설명에서, 추정값은 사전 추정값으로, 확장 칼만 필터 알고리즘에 따라 보정된 값은 사후 추정값으로 지칭하기로 한다. 사전 추정값은 이동체의 움직임 모델을 나타내는 상태 변수 천이 행렬(state transition matrix)과 초기값에 기초하여 획득될 수 있다. 그리고, 실제 측정된 값, 사전 추정값 및 칼만 게인으로부터 실제 이동체의 위치 정보를 기준으로 최소한의 오차를 가지는 이동체의 위치에 대한 사후 추정값이 획득될 수 있다.
이동체의 다이나믹 모델, 즉 이동체의 이동이 수학적으로 정확히 표현할 수 없는 경우에는, 파티클 필터가 사용될 수 있으나, 파티클 필터를 사용하는 경우, 최소한 500개 이상의 파티클을 사용하여야 하므로, 연산량이 칼만 필터를 사용하는 것보다 훨씬 많다. 또한, 파티클 필터를 사용하는 것은 칼만 필터를 사용하는 것보다 다양한 환경에서 동작될 수 있는 안정성 측면에서 불리하다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 상술된 상태 변수 천이 행렬을 구함으로써 이동체의 불확정 다이나믹 모델을 선형화하여 획득하고, 확장 칼만 필터를 통해 노이즈가 감소된 이동체의 위치 정보를 획득할 수 있다. 상태 변수 천이 행렬에 대하여는 이하 도 2와 관련하여 더 자세히 설명하기로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말(100)은 클라우드 컴퓨팅 장치와 연결될 수 있다. 클라우드 컴퓨팅이란 인터넷 기술을 활용하여 가상화된 IT 자원, 예를 들어, 하드웨어(서버, 스토리지, 네트워크 등), 소프트웨어(데이터베이스, 보안, 웹 서버 등), 서비스, 데이터 등을 온 디맨드(on demand) 방식으로 서비스하는 기술을 의미한다.
단말(100)은 단말(100)의 위치를 획득, 추정 또는 보정하는데 필요한, 하드웨어, 소프트웨어, 서비스, 데이터 중에서 하나 이상을 포함하는 컴퓨팅 자원을 클라우드 컴퓨팅 장치로부터 제공받을 수 있다.
도 2a 및 도 2b는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 획득된 단말의 위치 정보의 일 예를 나타낸 예시도이다. 도 2a는 공간상 이동체의 위치를 나타낸 예시도이고, 도 2b는 시간 흐름에 따라 이동체의 위치 정보를 나타낸 타임 테이블이다.
도 2a를 참조하면, 단말(100) 위치의 초기값인 xk-1의 위치, 단말(100)의 현재 위치로 측정된 zk의 위치, 상태 변수 천이 행렬에 의해 사전 추정된 값인 x'k의 위치, zk 및 x'k 로부터 획득된 사후 추정값인 xk의 위치가 도시되어 있다.
단말(100) 위치의 초기값인 xk -1은 정확도가 높은 값을 가지는 단말(100)의 위치 값으로 설정될 수 있다. 예를 들면, 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 확장 칼만 필터로부터 획득된 사후 추정된 값인 단말(100)의 위치 값은 새로운 측정된 측정치의 사후 추정값을 획득하기 위해 이용될 수 있는 단말(100) 위치의 초기값이 될 수 있다.
단말(100)의 현재 위치로 측정된 위치 측정값 zk는, WPS기술에 의해 측정된 값일 수 있다. 그러나, 이에 한하지 않고, zk는 단말(100)의 위치를 측정할 때 오차를 가질 수 있는 단말(100)의 위치 측정값을 포함할 수 있다.
또한, 단말(100)의 위치 측정값 zk는 PDR(Pedestrian Dead reckoning) 기술에 의해 측정될 수 있는 단말(100)의 이동 속력과 방향 정보에 기초하여 획득된 단말(100)의 위치 정보를 포함할 수 있다. 이때 방향 정보는 단말(100)의 관성 센서 또는 Wi-Fi로부터 획득될 수 있다. 단말(100)은 이동 속력과 방향 정보에 기초하여 의사 속도 측정치를 획득하고, 의사 속도 측정치로부터 단말(100)의 위치 측정값 zk 을 획득할 수 있다. 의사 속도 측정치는 시점 k에서 k-1동안 측정된 단말(100)의 이동 속력과 방향 정보를 결합한 값을 의미할 수 있다. 이때 방향 정보는 기준 방향, 예를 들면 북쪽 방향을 중심으로 한 단말(100)의 절대적인 방향각 값을 포함할 수 있다.
상태 변수 천이 행렬에 의해 추정된 사전 추정값 x'k의 위치는, 단말(100) 위치의 초기값인 xk -1 과 상태 변수 천이 행렬로부터 획득될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 상태 변수 천이 행렬은 단말(100)의 누적 회전각으로부터 획득될 수 있다. 즉, 단말(100) 위치의 초기값인 xk - 1 에서 단말(100)의 다음 측정치 zk까지 단말(100)이 이동할 때 감지된 누적 회전각으로부터 상태 변수 천이 행렬이 획득될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 이용될 수 있는 확장 칼만 필터 식은 수학식 1 및 2와 같다.
[수학식 1]
x'k=Fk -1*xk -1
Pk=Fk -1*Pk -1*(Fk -1)T+Qk -1
[수학식 2]
Kk=Pk*Hk T(HkPkHk T+Rk)-1
xk=x'k+Kk*(zk-Hkx'k)
Pk=(I-KkHk)*Pk
수학식 1은 단말의 측정된 위치 정보를 이용하여 위치 정보의 사전 추정값(x'k)과 오차 공분산의 예측값(Pk)을 구하기 위한 것이다.
수학식 2는, 위치 정보의 사전 추정값과 측정값(zk)을 이용하여 확장 칼만 필터의 식에서 위치 정보의 보정된 사후 추정값(xk)과 오차 공분산(Pk)을 구하기 위한 것이다. Kk는 칼만 게인을 의미한다.
상태 변수 천이 행렬(F)는 좌표상 어느 한 점의 위치를 구하기 위해, 이미 알고 있는 점의 위치를 기준으로 상태 변수가 시간에 따라 어떻게 변화되는지를 나타내는 행렬이다. 상태 변수 천이 행렬은 수학식 1의 x'k=Fk -1*xk - 1 에서, 단말(100)의 현재 위치의 추정값(xk-1)을 구하는데 이용될 수 있다. 다음 수학식 3은 상태 변수 천이 행렬을 나타낸 것이다.
[수학식 3]
Figure pat00001
[수학식 4]
Figure pat00002
[수학식 5]
Figure pat00003
[수학식 6]
Figure pat00004
수학식 3 내지 5를 참조하면, xk - 1 에서 속도 성분들이 회전각 값인 α값에 의해 좌표 변환 형식에 따라 x'k 로 표현될 수 있음을 알 수 있다. 즉, 수학식 4 내지 5에 의해, 이전 시점에서의 이동체의 사후 추정값(xk-1)으로부터 현재 시점에서의 이동체의 사전 추정값(x'k)이 획득될 수 있다.
수학식 6은 2차원 좌표 변환 행렬을 나타낸 것으로, 수학식 3의 상태 변수 천이 행렬은 수학식 6의 2차원 좌표 변환 행렬을 참조하여 구성될 수 있다. 즉, 수학식 3의 상태 변수 천이 행렬은 이동체의 위치와 속력에 대해 k-1 시점에서 k 시점으로 2차원 좌표 변환하기 위한 행렬과 대응될 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시 예에 의하면, 수학식 3의 상태 변수 천이 행렬은 수학식 6의 2차원 좌표 변환 행렬과 같이 구성됨으로써 임의의 궤적을 따라 이동하는 이동체의 다이나믹 모델을 선형화하여 수학적으로 표현할 수 있다. 또한, 단말(100)은 이동체의 다이나믹 모델을 선형화하여 확장 칼만 필터를 적용함으로써, 단말(100)의 측정된 위치값을 보다 정확히 보정할 수 있다.
측정값 zk 및 사전 추정값 x'k 로부터 보정된 값인 사후 추정값 xk의 위치는, 확장 칼만 필터식인 수학식 2에 의해 보정된 값으로써, 단말(100) 위치의 측정값 및 사전 추정값으로부터 확장 칼만 필터에 의해 오차가 제거된 값일 수 있다. 확장 칼만 필터에 의해 오차가 제거된 xk의 위치는 실제 단말(100)의 위치와 와 가장 가까운 위치로서 획득될 수 있다.
도 2b를 참조하면, 이전 시점(k-1)에서의 이동체의 사후 추정값(xk-1)으로부터 현재 시점(k)에서의 이동체의 사전 추정값(x'k)이 획득될 수 있다.
그리고, 현재 시점(k)에서의 이동체의 사전 추정값(x'k) 및 측정값(zk)으로부터 현재 시점(k)에서의 이동체의 사후 추정값(xk)이 획득될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말의 위치 정보를 획득하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3을 참조하면, 단계 S301에서 단말(100)은 단말(100)의 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보를 획득할 수 있다.
제1 위치 정보는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 확장 칼만 필터에 의해 오차가 제거된 이전 시점에서의 단말(100)의 위치일 수 있다. 제1 위치 정보는 측정된 위치 정보의 오차가 보정된 값이거나, 높은 정확도로 획득된, 실제 단말(100)의 위치에 가까운 위치 정보일 수 있다. 예를 들면, 제1 위치 정보는 단말(100)이 실내에 위치하기 전 실외에서 측정된 단말(100)의 위치일 수 있다. 실외에서 측정된 단말(100)의 위치는 실내에서보다 실제 단말(100)의 위치에 가깝게 획득할 수 있으므로, 제1 위치 정보로 둘 수 있다.
또한, 제2 위치 정보는, 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말(100)의 위치 측정부(130)에 의해 측정된 오차 범위가 큰 단말(100)의 위치 정보일 수 있다.
제1 위치 정보 또는 제2 위치 정보의 측정값은 적외선(diffuse-infrared), 초음파, 블루투스, UWB, RFID, WPS 등을 포함하는 다양한 무선 통신 기술을 이용한 실내 측위 방법에 따라 측정된 적어도 하나의 값일 수 있다.
WPS 기술에 의하면, 위치 측정 서버는 단말(100)의 위치 정보 요청을 수신함에 따라, 하나 이상의 액세스 포인트에서 단말(100)로 전송된 RF 신호 강도를 측정할 수 있다. 그리고 위치 측정 서버는 신호 감쇠로 인한 신호 전달 거리를 측정함으로써 단말(100)의 위치 정보를 획득하고, 획득한 단말(100)의 위치 정보를 단말(100)로 전송할 수 있다. 또는, 단말(100)은 현재 위치에서 수신된 RF 신호 강도와 위치 측정 서버로부터 수신한 RF 신호 강도 지도(DB map; database map)를 비교함으로써, 단말(100)의 위치 정보를 획득할 수 있다. WPS 기술에 의해 측정된 위치 측정값은 오차 범위가 수 미터에서 수십 미터에 이를 수 있다.
적외선을 이용하여 단말(100)의 실내 위치를 측정하는 기술에 의하면, 실내 곳곳에 부착된 적외선 센서가 고유 ID 코드를 가진 단말(100)을 인식함으로써 단말(100)의 위치가 측정될 수 있다.
초음파를 이용하여 단말(100)의 실내 위치를 측정하는 기술에 의하면, 빠른 RF 신호와 상대적으로 느린 초음파의 전송 속도차를 이용하여 단말(100)의 위치가 측정될 수 있다.
블루투스를 이용하여 단말(100)의 실내 위치를 측정하는 기술에 의하면, 블루투스 신호의 강도에 기초하여 블루투스로 연결된 단말들 간 거리가 측정될 수 있다.
RFID를 이용하여 단말(100)의 실내 위치를 측정하는 기술에 의하면, 리더가 송출한 신호를 수신한 단말(100)은 단말(100)의 태그에 할당된 고유 ID를 포함하는 신호를 회신함으로써, 리더가 단말(100)과의 거리를 측정할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말(100)에 의해 위치가 측정된 값, 예를 들면, WPS 기술에 의해 측정된 단말(100)의 위치 측정 값은 PDR 기술에 의해 측정된 이동 거리에 기초하여 그 유효성이 판단될 수 있다. 즉, WPS 기술에 의해 측정된 단말(100)의 위치와 이전 단말(100)의 위치 값간의 차이가 PDR 기술에 의해 측정된 이동거리와 비교해볼 때 차이가 크면, WPS 기술에 의해 측정된 적어도 하나의 위치값이 유효하지 않은 것으로 판단될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 실내 측위 방법에 의해 측정될 수 있는 적어도 하나의 위치 값 간의 차이가 적은 경우, 적어도 하나의 위치 값들의 정확도가 높은 것으로 판단될 수 있다. 이때, 측정치들의 정확도가 높은 만큼 확장 칼만 필터에서 위치 공분산의 크기를 줄일 수 있다.
PDR 기술은, 관성 센서를 이용하여 단말(100)의 속력, 이동거리를 측정할 수 있는 기술이다. PDR 기술에 의하면, 단말(100)의 속력은 비교적 높은 정확도로 측정될 수 있다. 단말(100)의 이동 거리는, 주기적으로 측정된 속력 값에 이동 시간을 곱한 값을 누적하여 더함으로써 획득될 수 있다.
단계 S303에서, 단말(100)은 단말(100)이 제1 위치 내지 제2 위치까지 이동하는 동안, 발생된 단말(100)의 회전각을 획득할 수 있다. 단말(100)은 회전각 또는 회전 각속도와 같이 회전에 관련된 기준값을 넘는 데이터가 연속적으로 발생된 경우, 회전이 발생되었다고 판단되고, 회전각을 측정할 수 있다. 그리고, 단말(100)은 단말(100)이 제1 위치 내지 제2 위치까지 이동하는 동안 측정된 회전각을 획득할 수 있다.
단말(100)은 자이로 센서에 의해 획득된 각속도에 시간을 곱한 값이나, 지자기 센서에 의해 획득된 방향각 정보로부터 단말(100)의 회전각을 획득할 수 있다.
단계 S305에서, 단말(100)은 단계 S303에서 획득된 누적 회전각과 단계 S301에서 획득된 제1 위치 정보에 기초하여 제2 위치 정보의 사전 추정값을 획득할 수 있다. 이때, 단말(100)은 상태 변수 천이 행렬을 이용하여 회전각을 대입시킴으로써 제2 위치 정보의 사전(priori) 추정값을 획득할 수 있다. 단계 S305는 상술된 수학식 1과 대응될 수 있다.
단계 S307에서, 단말(100)은 단계 S305에서 획득한 사전(priori) 추정값과 단계 S301에서 획득한 제2 위치 정보에 기초하여 확장 칼만 필터에 의해 보정된 단말(100)의 위치에 대한 사후(posteriori) 추정값을 획득할 수 있다. 단계 S307은 상술될 수학식 2와 대응될 수 있다. 이때 제2 위치 정보는 단말(100)의 WPS 기술 또는 PDS 기술 등 적어도 하나의 실내 위치 측정 방법에 의해 획득된 적어도 하나의 위치 측정값을 포함할 수 있다. 예를 들면, 단말(100)은 적어도 하나의 단말(100)의 위치 측정값을 평균한 값에 기초하여 사후 추정값을 획득할 수 있다. 도 4a는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말의 회전각을 좌표 변환하는 방법을 나타낸 예시도이다.
도 4a를 참조하면, 동체 좌표계에서 기준 좌표계로 변환하기 위한 좌표 변환 행렬이 도시되어 있다.
3차원 좌표 변환 행렬은 벡터의 좌표축을 회전하여 다른 좌표로 변환하기 위한 행렬로 이를 구하는 자세한 과정은 본 명세서의 범위를 넘으므로 생략하기로 한다.
동체 좌표계는 단말(100)을 기준으로 한 좌표계이고, 기준 좌표계는 중력 가속도 방향을 z축으로 한 좌표계이다. 즉, 기준 좌표계는 x, y축이 수평면과 평행한 면을 이루는 좌표계이다. 단말(100)은 단말(100)의 동체를 기준으로 하는 동체 좌표계를 3차원 좌표 변환 행렬을 통해 기준 좌표계로 변환함으로써 수평면상의 좌표로 변환할 수 있다.
3차원 좌표 변환 행렬을 구하기 위해서는 단말(100)의 기울어진 정도인 롤(roll) 각, 피치(pitch) 각, 요(yaw) 각을 구하는 것이 필요하다. 롤 각은 단말(100)의 x 축을 중심으로 회전된 값을 의미하고, 피치 각은 단말(100)의 y 축을 중심으로 회전된 값을 의미한다. 요 각은 단말(100)의 z 축을 중심으로 회전된 값을 의미한다.
이때 단말(100)을 z 축을 중심으로 회전되는 경우, 즉, 사용자가 단말(100)을 옆으로 기울여서 드는 경우는 없는 것으로 보고, 사용자가 단말(100)을 들고 가는 기본 자세를 기준으로 단말(100)의 요 각은 0도로 둘 수 있다. 특히, 요 각은 지구 자전 각속도를 센싱할 수 있는 정밀 자이로스코프가 있어야 획득할 수 있으므로, 요 각을 0도로 두는 경우, 정밀 자이로스코프 없이도 단말(100)의 회전각을 측정할 수 있다.
단말(100)의 롤 각, 피치 각, 요 각은 도 4에 도시된 바와 같이 가속도계에 의해 측정된 중력 가속도 값으로부터 획득될 수 있다. 단말(100)은 중력 가속도 값을 단말(100)의 동체를 기준으로 각각 x, y, z 축 방향으로 분할함으로써 gx, gy, gz 를 획득할 수 있다. 따라서, 단말(100)의 롤 각, 피치 각, 요 각은 중력 가속도 값의 x, y, z 성분들인, gx, gy, gz 를 이용하여 획득될 수 있다.
그리고, 3차원 좌표 변환 행렬은 가속도계에 의해 획득된 단말(100)의 롤 각, 피치 각, 요 각을 대입함으로써 구할 수 있다.
3차원 좌표 변환 행렬은 자이로 센서에 의해 감지된 동체 좌표계에서의 회전 각속도를 평면상(기준 좌표계) 발생된 회전 각속도로 변환하는데 사용될 수 있다. 자이로 센서에 의해 감지된 회전 각속도는 단말(100)의 동체를 기준으로 한 x, y, z 축 방향으로 감지된 각속도가 획득될 수 있다. 따라서, 단말(100)은 3차원 좌표 변환 행렬을 이용하여 기준 좌표계에서 표현된 회전 각속도의 z축을 기준으로 한 회전각 성분을 획득할 수 있다. 평면상 발생된 회전 각속도로 변환된 각속도 값에 대하여는 도 4b의 그래프를 참조하여, 더 자세히 설명하기로 한다.
도 4b는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 좌표 변환된 단말의 회전각을 나타낸 그래프이다.
도 4b를 참조하면, 단말(100)이 이동함에 따라, 단말(100)은 자이로스코프 출력의 크기를 평면상 발생된 회전 각속도로 변환함으로써 단말(100)의 회전각을 검출할 수 있다. 특히, 자이로스코프의 출력을 기준 좌표계로 변환함으로써, 단말(100)은 기준 좌표에서의 출력 값이 기준값 이상인 경우, 단말(100)의 회전 각속도를 변환 전보다 쉽게 검출할 수 있다. 이때 회전각은 상대적인 값으로써 단말(100)이 회전한 정도를 나타내며 단말(100)의 방향각을 구하는데 이용될 수 있다.
따라서, 단말(100)의 평면상 회전각 성분을 구하기 위해 3차원 좌표 변환 행렬을 사용함으로써, 노이즈 성분으로 작용될 수 있는 중력 가속도나 단말(100)의 이동 방향과는 다른 방향을 가지는 가속도 성분을 줄일 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말의 회전각을 좌표 변환하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 5를 참조하면, 단계 S501에서, 단말(100)은 도 4에서 상술한 바와 같이 단말(100)의 동체를 기준으로 하는 롤, 피치, 요 각을 가속도 센서를 이용하여 획득할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 상술한 바와 같이 요 각은 계산 편의상 0으로 둘 수 있다.
단계 S503에서, 단말(100)은 단계 S501에서 획득한 롤, 피치, 요 각을 이용하여 도 4에서 상술된 3차원 좌표 변환 행렬을 획득할 수 있다.
단계 S505에서, 단말(100)은 자이로 센서를 이용하여 단말(100)을 기준으로 하는 동체 좌표계에서의 x, y, z 축 각속도 Wx, Wy, Wz를 획득할 수 있다.
단계 S507에서, 단말(100)은 단계 S505에서 획득한 각속도를 단계 S503에서 획득한 3차원 좌표 변환 행렬을 이용하여 평면을 기준으로 한 회전 각속도로 변환함으로써, 평면과 수직한 z 축의 회전 각속도 W'z를 획득할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단계 S501 내지 단계 S507는 상술한 바와 같이 자이로 센서에서 일정 기준치를 넘는 데이터가 연속적으로 발생된 경우에, 단말(100)은 자이로 센서를 이용하여 회전 각속도 데이터를 획득할 수 있다.
그리고, 단말(100)은 가속도 센서에 의해 획득된 단말(100)의 롤, 피치, 요 각으로부터 3차원 좌표 변환 행렬을 구한 후, 3차원 좌표 변환 행렬을 이용하여 각속도 값을 기준 좌표계에서의 z축인 중력 가속도 축을 기준으로 한 회전 각속도 값으로 변환할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시 예에 의하면, 단말(100)은 자이로 센서의 회전 각속도 값을 좌표 변환함으로써 단말(100)이 지구 접평면 상에서 회전한 각을 획득할 수 있다. 그리고 단말(100)은 회전각 정보를 이용하여 단말(100)의 위치에 대한 측정값을 확장 칼만 필터로 보정할 수 있다.
더하여, 단말(100)의 회전각은 지자기 센서에 의해 측정된 방향각 정보를 더 참조하여 획득될 수 있다. 즉, 지자기 센서에 의해 측정된 방향각 정보 및 가속도 센서에 의해 측정된 가속도 정보 중 적어도 하나에 기초하여 단말(100)의 회전각 정보를 획득할 수 있다. 이에 대하여는 이하 도 6 내지 도 7에서 더 상세히 후술하기로 한다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말이 통로에 위치하는지 여부에 따라 단말의 위치 정보를 획득하는 방법을 나타낸 순서도이다. 도 6은 도 3의 단계 S307을 제2 위치 정보의 사후 추정값을 획득하는 단계를 더 상세히 설명하기 위한 순서도이다.
도 6을 참조하면, 단계 S601에서, 단말(100)은 단말(100)의 제1 위치 정보, 회전각 정보로부터 추정된 제2 위치 정보의 사전 추정치 및 제2 위치 정보를 획득할 수 있다. 제1 위치 정보는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 확장 칼만 필터에 의해 오차가 제거된 시점에서의 사후 추정된 단말(100)의 위치일 수 있다.
또한, 제2 위치 정보는, 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말(100)의 위치 측정부(130)에 의해 측정된 오차 범위가 큰 단말(100)의 위치일 수 있다. 제2 위치 정보는 실내 위치 측정 방법에 따라 측정된 적어도 하나의 위치 측정값을 포함할 수 있다.
단계 S603에서, 단말(100)은 제2 위치 정보에 기초하여 단말(100)이 현재 열린 공간(open space)에 위치하는지 판단할 수 있다. 이때 제2 위치 정보는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 확장 칼만 필터에 의해 오차가 보정되기 전, 단말(100)에서 측정된 값일 수 있다.
단말(100)은 제2 위치 정보의 측정값에 기초하여, 단말(100)이 현재 통로에 위치하는지 열린 공간에 위치하는지 판단함으로써, 단말(100)이 통로에 위치하는 경우, 통로의 방향 정보에 기초하여, 단말(100)의 방향 정보를 획득할 수 있다.
단계 S603에서, 단말(100)은 제2 위치 정보에 기초하여 단말(100)이 통로에 존재하는 것으로 판단한 경우, 단계 S619에서, 통로의 방향 정보를 획득할 수 있다. 자세히 설명하면, 단말(100)은 통로가 어느 방향으로 나있는지 여부를 포함하는 통로의 방향 정보를 획득할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 사용자가 단말(100)을 들고 실내에서 목적지를 향해 걸어가는 경우, 단말(100)의 실내 위치를 인식하여 단말(100)의 화면에 표시할 수 있다. 즉, 단말(100)은 통로에서 통로 방향을 따라 걸어가는 경우를 가정하여 단말(100)의 실내 위치를 인식할 수 있다. 따라서, 단말(100)은 통로가 나있는 방향에 따라 단말(100)의 방향 정보를 획득할 수 있다. 방향 정보는 기준 방향, 예를 들면 북쪽 방향을 중심으로 한 단말(100)의 절대적인 방향각 값을 포함할 수 있다. 이때, 단말(100)은 통로의 방향 정보에 기초하여 획득된 단말(100)의 방향 정보가 자이로 센서 또는 지자기 센서에 의해 획득된 단말(100)의 방향 정보보다 정확도가 높은 것으로 보고, 통로 방향에 따른 방향 정보를 우선적으로 고려할 수 있다.
단계 S621에서, 단말(100)은 단계 S619에서 획득한 통로의 방향 정보에 기초하여 제1 위치부터 제2 위치까지의 단말(100)의 방향 정보를 획득할 수 있다.
단계 S603에서, 단말(100)은 제2 위치 정보에 기초하여 단말(100)이 통로가 아닌 열린 공간에 존재하는 것으로 판단한 경우, 단계 S605에서, 제1 위치부터 제2 위치까지의 방향각을 획득할 수 있다. 이때 단말(100)은 관성 센서를 이용하여 관성 센서에서 획득된 값들을 이용하여 방향각을 획득할 수 있다. 예를 들어, 단말(100)은 자이로 센서에 의해 측정된 각속도 및 지자기 센서에 의해 측정된 방향각 중 적어도 하나를 이용하여 단말(100)의 기준 좌표계의 z 축을 중심으로 한 방향 정보를 획득할 수 있다. 단말(100)은 자이로 센서에 의해 측정된 각속도에 시간을 곱하면 방향각을 획득할 수 있다. 단말(100)은 획득한 방향각에 관성 센서로부터 구한 누적 회전각을 이용하여 현재의 방향각을 획득할 수 있다. 단말(100)은 제1 위치부터 제2 위치까지의 방향각의 평균값 또는 방향각의 최대 및 최소값의 중간값을 단말(100)의 방향각으로 획득할 수 있다.
단계 S607에서, 단말(100)은 단계 S605에서 획득한 방향각이 유효 범위 내에 속하는지 여부를 판단할 수 있다. 방향각이 유효 범위 내에 속하는지 여부를 판단하는 방법은 이하 도 7과 관련하여 더 자세히 설명하기로 한다.
단계 S605에서 획득한 방향각이 유효 범위 내에 속하지 않는 경우, 단말(100)은 측정된 단말의 제2 위치 값에 대하여 확장 칼만 필터를 적용할 때, 단말(100)의 방향각을 고려하지 않고 보정된 제2 위치 값을 구할 수 있다.
자세히 설명하면, 단말(100)은 단계 S615에서, 제1 위치에서 제2 위치까지의 이동 속력을 획득할 수 있다. 단말(100)의 이동 속력은 PDR 기술에 의해 검출될 수 있다.
단계 S617에서, 단말(100)은 단계 S601에서 획득한 제2 위치 정보에서의 사전 추정값 및 제2 위치 정보와 단계 S615에서 획득한 단말(100)의 이동 속력에 기초하여 제2 위치 정보의 사후 추정값을 획득할 수 있다. 이때, 단말(100)의 이동 속력은 제2 위치 정보의 사후 추정값을 획득하는데 선택적으로 이용될 수 있다. 즉, 단말(100)은, 확장 칼만 필터로 제2 위치 정보의 사후 추정값을 획득하는데 단말(100)의 이동 속력, 제2 위치 정보 및 제2 위치 정보의 사전 추정값 중 적어도 하나를 이용할 수 있다.
단계 S607에서, 단계 S605에서 획득한 방향각이 유효 범위 내에 속하는 경우, 단말(100)은 측정된 단말의 제2 위치 값에 대하여 확장 칼만 필터를 적용할 때, 단말(100)의 방향각을 고려하여 보정된 제2 위치 값을 구할 수 있다.
단계 S621에서 획득된 방향각은 통로의 방향 정보에 기초하여 획득될 수 있어, 단계 S605에서 관성 센서로부터 획득된 방향각에 비해 오차가 발생할 가능성이 비교적 낮다. 따라서, 단말(100)은 방향각의 유효 여부 판단 없이, 단계 S621에서 방향각을 지도상 통로의 방향을 결정하는데 이용할 수 있다.
단계 S609에서, 단말(100)은 제1 위치부터 제2 위치까지의 이동 속력을 획득할 수 있다. 단말(100)의 이동 속력은 PDR(pedestrian Dead reckoning) 기술에 의해 검출될 수 있다. 따라서, 단말(100)은 PDR 기술을 이용하여 이동 속력을 획득할 수 있다. 단계 S609와 단계 S615는 대응될 수 있다.
단계 S611에서, 단말(100)은 단계 S605에서 획득한 자이로 회전각, 지자기 방향각 및 단계 S621에서 획득한 통로의 방향 정보 중 적어도 하나에 기초하여 단말(100)의 방향각을 획득하고, 단말(100)의 이동 속력, 방향각 및 제1 위치 정보에 기초하여 제2 위치 정보의 사전 추정값을 획득할 수 있다. 즉, 단말(100)은 이동 속력 및 방향각으로부터 의사 속도 측정치를 구하고, 의사 속도 측정치와 제1 위치 정보에 기초하여 제2 위치 정보의 사전 추정값을 획득할 수 있다.
단계 S613에서, 단말(100)은, 단계 S611에서 획득한 제2 위치 정보의 사전 추정값 및 제1 위치 정보를 이용하여 제2 위치 정보가 획득된 시점에서의 확장 칼만 필터의 제2 위치 정보에 대한 사후 측정치를 획득할 수 있다.
더하여, 단말(100)은 측정된 제2 위치 정보를 확장 칼만 필터를 이용하여 제2 위치 정보를 사후 추정치로 보정하기 전에, 단계 S601에서 획득한 사전 추정값 및 측정치 행렬(Hk)을 이용하여 단계 S601에서 획득한 제2 위치 정보의 측정값이 유효한지 판단할 수 있다. 자세히 설명하면, 제2 위치 정보의 측정값과 추정값 간의 차이값이 확장 칼만 필터에 포함된 측정값의 확률적 공분산 값에 따라 결정될 수 있는 기준치 이상의 값을 가지는 경우, 제2 위치 정보의 측정값은 유효하지 않은 것으로 판단될 수 있다. 예를 들어, 기준치는 위치 공분산 값의 3배수일 수 있다. 이때 단말(100)은 단계 S613에서, 제2 위치 정보의 추정값을 이용하여 제2 위치 정보를 보정하지 않고, 단계 S301로 되돌아가 단계를 반복 수행할 수 있다.
측정값의 확률적 위치 공분산 값은 수학식 2의 Rk 값의 행렬에 포함될 수 있는 값으로써, 위치 공분산 값이 클수록 위치 정보의 측정값과 추정값이 크게 반영된 위치 정보의 보정값이 획득될 수 있다.
상술된 단계 S601에서 획득한 측정값이 유효한지 판단하는 점은 아래 수학식 7과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 7]
zk-Hkx'k≤3σ
수학식 7을 참조하면, 제2 위치 정보의 측정값(zk)과 추정값(x'k) 및 측정치 행렬(Hk)의 곱 간의 차이값이 측정값의 확률적 위치 공분산 값(σ)의 3배 이상의 값을 가지는 경우, 제2 위치 정보의 측정값은 유효하지 않은 것으로 판단될 수 있다. Hk는 측정치 행렬로써 단위 행렬일 수 있다.
더하여, 수학식 7은 속도 공분산에 대해서도 동일한 방법을 통해 적용될 수 있다.
또한, WPS 등 무선 통신 기술에 의해 측정된 단말(100)의 제2 위치 정보의 정확도에 따라 위치 공분산 값이 적응적으로 변경될 수 있다. 즉, 단말(100)은 제2 위치 정보의 측정값의 정확도가 높을수록 위치 공분산 값을 줄일 수 있다.
더하여, 단말(100)의 제2 위치에서의 의사 속도 정보의 정확도에 따라 속도 공분산 값이 적응적으로 변경될 수 있다. 즉, 단말(100)은 제2 위치에서의 속도 정보의 측정값의 정확도가 높을수록 속도 공분산 값을 줄일 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말(100)의 이동 방향에 대한 방향 정보를 획득할 수 없는 경우, 방향 정보를 고려하지 않고, 단말(100)의 제2 위치 정보에 대한 사후 추정치가 획득될 수 있다. 예를 들면, 단말(100)은 실내 측정 방법에 따라 측정된 값을 포함하는 제2 위치 정보 또는 PDR 기술에 의해 측정된 단말(100)의 속력 정보에 기초하여 단말(100)의 제2 위치 정보에 대한 사후 추정치를 획득할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말의 회전각의 오차 범위를 구하는 일 예를 나타낸 예시도이다.
도 7을 참조하면, 단말(100)은 각 위치 정보에 대한 오차 범위(70, 71)에 대하여 PDR 기술에 의해 측정된 이동체의 누적거리(73)를 이용하여, 두 원(70,71)의 접선(71)을 구함으로써, 단말(100)의 진행 방향 오차의 최대값 θ(74)을 획득할 수 있다. 즉, 접선(71)과 이동체의 누적거리(73) 사이의 각도 값이 단말(100)의 진행 방향 오차의 최대값으로써 획득될 수 있다.
단말(100)은 지자기 센서에 의해 획득된 방향각 및 자이로 센서에 의해 획득된 방향각 중 적어도 하나를 이용하여 획득된 진행 방향각의 오차가 단말(100)의 진행 방향 오차의 최대값 θ(74) 이하 값을 가지는지 여부를 판단할 수 있다. 판단 결과에 따라, 단말(100)은 획득된 방향각을 의사 속도 측정값을 획득하는데 이용하여 단말(100)의 실내 위치 값을 구할 수 있다.
지자기 센서에 의해 측정된 방향각 정보는, 일정 시간 동안 측정된 값의 평균값을 구함으로써 획득될 수 있다.
또는, 지자기 센서에 의해 측정된 방향각 정보와 자이로 센서의 회전 각속도 정보와 일치 정도에 따라 단말(100)의 회전각의 유효성을 판단할 수 있다. 즉, 지자기 센서에 의해 측정된 방향각 정보와 자이로 센서의 회전 각속도 정보가 크게 다르면, 단말(100)의 회전각이 유효하지 않은 것으로 판단될 수 있다.
또한, 지자기 센서에 의해 측정된 방향각 정보와 자이로 센서의 회전 각속도 정보와 일치하는 정도가 클수록 칼만 필터를 적용할 때 포함된 속도 공분산의 값을 적응적으로 줄일 수 있다. 속도 공분산 값은 수학식 2에서, Rk 값의 행렬에 포함될 수 있다. 다시 말하면, 지자기 센서에 의해 측정된 방향각 정보와 자이로 센서의 회전 각속도 정보와 일치하는 정도가 클수록 단말(100)의 방향각의 유효성이 큰 것으로 보고, 속도 공분산 값이 작은 값을 가지도록 조절될 수 있다.
더하여, 지자기 센서는, 맵 상의 단말(100)이 위치한 건물의 기울어진 각도 정보를 더 참조하여 지자기의 방향각 정보를 보정할 수 있다. 즉, 지자기 센서는 건물이 자북, 편각 또는 진북에 대해 기울어진 각도 정보를 이용하여 기준 방향을 건물 기준으로 변경함으로써, 건물 내에서 단말(100)의 방향각 정보를 측정할 수 있다. 건물의 기울어진 각도 정보는 외부 장치로부터 획득될 수 있다. 예를 들면, 건물의 기울어진 각도 정보는 항공 사진, 위성 사진 정보, 이미 구축된 맵 정보 또는 실측된 정보 중 적어도 하나를 통해 획득될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 통로 정보에 기초하여 단말의 방향각을 획득하는 일 실시예를 나타낸 예시도이다.
도 8을 참조하면, 단말(100)이 교차점이 있거나 없는 통로에 위치한 경우 통로 방향에 따라 단말(100)의 방향각이 획득될 수 있다.
단말(100)이 교차점이 없는 통로에 위치(802)한 경우, 단말(100)은 통로 방향에 따라 양 방향으로 이동할 수 있으므로, 단말(100)의 방향은 양 방향으로 표현될 수 있다. 따라서, 단말(100)의 이전 위치에 따라, 단말(100)의 방향은 양 방향 중 하나의 방향(802)으로 결정될 수 있다.
단말(100)이 교차점이 있는 통로에 위치(803, 807)한 경우, 단말(100)은 교차점에서의 통로 정보 및 단말(100)의 회전각 정보에 기초하여 단말(100)의 방향을 결정할 수 있다. 회전각 정보는 단말(100)의 관성 센서로부터 획득될 수 있다. 따라서, 단말(100)의 이전 위치 및 회전각 정보에 따라, 단말(100)의 방향은 교차점의 방향들 중 하나의 방향(804, 805, 806 중 하나, 808, 809 중 하나)으로 결정될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 단말의 실내 위치 정보를 높은 정확도로 획득할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 확장 칼만 필터를 이용하여 단말의 실내 위치 정보를 보정할 때, 참값에 가까운 위치로 보정할 수 있다.
본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터(정보 처리 기능을 갖는 장치를 모두 포함한다)가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 장치의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장 장치 등이 있다.
비록 상기 설명이 다양한 실시예들에 적용되는 본 발명의 신규한 특징들에 초점을 맞추어 설명되었지만, 본 기술 분야에 숙달된 기술을 가진 사람은 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 상기 설명된 장치 및 방법의 형태 및 세부 사항에서 다양한 삭제, 대체, 및 변경이 가능함을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 상기 설명에서보다는 첨부된 특허청구범위에 의해 정의된다. 특허청구범위의 균등 범위 안의 모든 변형은 본 발명의 범위에 포섭된다.

Claims (15)

  1. 단말의 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보를 획득하는 단계;
    상기 단말이 상기 제1 위치에서 상기 제2 위치까지 이동하는 동안 발생된 상기 단말의 누적 회전각을 획득하는 단계;
    상기 제1 위치 정보 및 상기 회전각에 기초하여, 상기 제2 위치 정보의 사전 추정값을 획득하는 단계;
    상기 사전 추정값 및 상기 획득된 제2 위치 정보에 기초하여, 상기 제2 위치 정보의 사후 추정값을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 정보 획득 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 추정값을 획득하는 단계는
    상기 회전각에 기초하여, 상기 제1 위치 정보에 좌표 변환을 적용함으로써 상기 제2 위치 정보의 사전 추정값을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 정보 획득 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 위치 정보 획득 방법은,
    상기 단말이 상기 제1 위치에서 상기 제2 위치까지 이동하는 동안 상기 단말의 이동 속력을 획득하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제2 위치 정보를 획득하는 단계는
    상기 이동 속력, 상기 제1 위치 정보 및 상기 회전각에 기초하여, 상기 제2 위치 정보를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 정보 획득 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 회전각을 획득하는 단계는
    상기 획득된 제2 위치 정보에 기초하여, 상기 단말이 열린 공간에 위치하는지, 통로에 위치하는지 여부를 판단하는 단계;
    상기 판단 결과에 따라, 상기 단말의 방향각을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 정보 획득 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 방향각을 획득하는 단계는
    상기 단말이 통로에 위치하는 경우, 상기 통로의 방향 정보에 기초하여, 상기 방향각을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 정보 획득 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 추정값을 획득하는 단계는
    상기 획득된 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보에 기초하여 방향각의 오차 범위를 획득하는 단계;
    상기 획득한 방향각이 상기 오차 범위 내에 위치하는지 판단하는 단계;
    상기 판단 결과에 따라, 상기 방향각에 기초하여 상기 제2 위치 정보의 사후 추정값을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 정보 획득 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 보정하는 단계는
    방향각의 유효성을 결정하는 단계; 및
    상기 방향각의 유효성에 따라 속도 공분산의 값을 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 속도 공분산은, 상기 방향각 값이 상기 제2 위치 정보의 사후 추정값을 획득할 때 영향을 미치는 정도인 것을 특징으로 하는 위치 정보 획득 방법.
  8. 단말의 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보를 획득하는 위치 획득부;
    상기 단말이 상기 제1 위치에서 상기 제2 위치까지 이동하는 동안 발생된 상기 단말의 누적 회전각을 획득하는 관성 센서부;
    상기 제1 위치 정보 및 상기 회전각에 기초하여, 상기 제2 위치 정보의 사전 추정값을 획득하고, 상기 사전 추정값 및 상기 획득된 제2 위치 정보에 기초하여, 상기 제2 위치 정보의 사후 추정값을 획득하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 단말.
  9. 제8항에 있어서, 상기 제어부는
    상기 회전각에 기초하여, 상기 제1 위치 정보에 좌표 변환을 적용함으로써 상기 제2 위치 정보의 사전 추정값을 획득하는 것을 특징으로 하는 단말.
  10. 제8항에 있어서, 상기 관성 센서부는
    상기 단말이 상기 제1 위치에서 상기 제2 위치까지 이동하는 동안 상기 단말의 이동 속력을 획득하고,
    상기 제어부는, 상기 이동 속력, 상기 제1 위치 정보 및 상기 회전각에 기초하여, 상기 제2 위치 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 단말.
  11. 제8항에 있어서, 상기 관성 센서부는
    상기 획득된 제2 위치 정보에 기초하여, 상기 단말이 열린 공간에 위치하는지, 통로에 위치하는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라, 상기 단말의 방향각을 획득하는 것을 특징으로 하는 단말.
  12. 제11항에 있어서, 상기 관성 센서부는
    상기 단말이 통로에 위치하는 경우, 상기 통로의 방향 정보에 기초하여, 상기 방향각을 획득하는 것을 특징으로 하는 단말.
  13. 제8항에 있어서, 상기 제어부는
    상기 획득된 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보에 기초하여 방향각의 오차 범위를 획득하고, 상기 획득한 방향각이 상기 오차 범위 내에 위치하는지 판단하고, 상기 판단 결과에 따라, 상기 방향각에 기초하여 상기 제2 위치 정보의 사후 추정값을 획득하는 것을 특징으로 하는 단말.
  14. 제8항에 있어서, 상기 제어부는
    상기 방향각의 유효성을 결정하고, 상기 방향각의 유효성에 따라 속도 공분산의 값을 결정하고,
    상기 속도 공분산은, 상기 방향각 값이 상기 제2 위치 정보의 사후 추정값을 획득할 때 영향을 미치는 정도인 것을 특징으로 하는 단말.
  15. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017026582A1 (ko) * 2015-08-10 2017-02-16 (주)휴빌론 이동 패턴을 이용한 측위 및 측위 데이터베이스 구축 방법 및 시스템
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