KR20210003398A - 위치 정보를 추정하는 단말 장치, 위치 정보 추정 방법 및 그 시스템 - Google Patents

위치 정보를 추정하는 단말 장치, 위치 정보 추정 방법 및 그 시스템 Download PDF

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Abstract

액세스 포인트에서 생성되는 신호를 수신 가능하고, 관성 정보를 측정 가능한 단말 장치의 위치 정보 추정 방법에 있어서, 상기 관성 정보에 따라 관성 기반의 위치 정보를 추정하는 단계; 상기 단말 장치가 수신하는 신호의 강도에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하는 단계; 및 상기 관성 기반의 위치 정보 및 상기 신호 강도 기반의 위치 정보로부터 상기 단말 장치의 위치 정보를 추정하는 단계를 포함하는, 위치 정보 추정 방법을 제공한다.

Description

위치 정보를 추정하는 단말 장치, 위치 정보 추정 방법 및 그 시스템{TERMINAL APPARATUS FOR ESTIMATING POSITION INFORMATION, POSITION INFORMATION ESTIMATION METHOD, AND SYSTEM THEREOF}
본 발명은 위치 정보 추정 방법 및 이를 수행하기 위한 단말 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 정확한 실내 위치 측정을 위한 위치 정보 추정 방법 및 이를 수행하기 위한 단말 장치에 관한 것이다.
일반적으로 사용자의 위치를 인식하는 시스템은, 다수의 인공위성과 지상의 수신 장비를 이용하는 위성 항법 시스템(GNSS: Global Navigation Satellite System)이다.
그러나, 이러한 방식을 사용하는 시스템은 관측 환경에 따라 동일한 신호가 다수의 경로를 통해 수신 장비에 도달하게 되어 신호가 변조되는 상황이 발생하기도 한다. 이러한 상황이 발생한 경우에는, 관측 결과에 크고 작은 오차가 발생하게 되어 정확한 위치 인식이 불가능해지기도 한다.
이에 따라, 신호의 수신이 어려운 실내 환경에서 사용자의 위치를 정확히 인식할 수 있는 방안이 필요한 실정이다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 서로 다른 방식으로 위치 정보를 측정하는 단말 장치, 위치 정보 추정 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는 서로 다른 방식으로 측정된 위치 정보로부터 정확한 위치 정보를 추정하는 단말 장치, 위치 정보 추정 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 일측면은, 액세스 포인트에서 생성되는 신호를 수신 가능하고, 관성 정보를 측정 가능한 단말 장치의 위치 정보 추정 방법에 있어서, 상기 관성 정보에 따라 관성 기반의 위치 정보를 추정하는 단계; 상기 단말 장치가 수신하는 신호의 강도에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하는 단계; 및 상기 관성 기반의 위치 정보 및 상기 신호 강도 기반의 위치 정보로부터 상기 단말 장치의 위치 정보를 추정하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 단말 장치의 위치 정보를 추정하는 단계는, 상기 단말 장치의 위치 정보에 관련되는 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 기 설정된 공분산 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산하는 단계; 이전에 추정된 단말 장치의 위치 정보 추정 값 또는 단말 장치의 위치 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값에 따라 단말 장치의 위치 정보 예측 값을 계산하는 단계; 상기 공분산 예측 값에 따라 공분산 추정 값 또는 칼만 이득 값 중 적어도 하나의 값을 계산하는 단계; 및 상기 단말 장치의 위치 정보 예측 값, 칼만 이득 값 및 상기 신호 강도 기반의 위치 정보로부터 계산된 측정 값에 따라 단말 장치의 위치 정보 추정 값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 관성 기반의 위치 정보를 추정하는 단계는, 상기 관성 정보로부터 상기 단말 장치의 상하 운동 정보 또는 회전 운동 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 운동 정보를 추정하는 단계; 상기 운동 정보에 따라 상기 단말 장치의 이동 거리 정보를 생성하는 단계; 및 상기 운동 정보에 따라 상기 단말 장치의 이동 방향 정보를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 운동 정보를 추정하는 단계는, 상기 운동 정보에 관련되는 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 기 설정된 공분산 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산하는 단계; 이전에 추정된 운동 정보 추정 값 또는 운동 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값에 따라 운동 정보 예측 값을 계산하는 단계; 상기 공분산 예측 값에 따라 공분산 추정 값 또는 칼만 이득 값 중 적어도 하나의 값을 계산하는 단계; 및 상기 운동 정보 예측 값, 칼만 이득 값 및 상기 관성 정보로부터 계산된 측정 값에 따라 운동 정보 추정 값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 이동 방향 정보를 추정하는 단계는, 상기 이동 방향 정보에 관련되는 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 기 설정된 공분산 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산하는 단계; 이전에 추정된 이동 방향 정보 추정 값 또는 이동 방향 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값에 따라 이동 방향 정보 예측 값을 계산하는 단계; 상기 공분산 예측 값에 따라 공분산 추정 값 또는 칼만 이득 값 중 적어도 하나의 값을 계산하는 단계; 및 상기 이동 방향 정보 예측 값, 칼만 이득 값 및 상기 관성 정보로부터 계산된 측정 값에 따라 이동 방향 정보 추정 값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하는 단계는, 상기 액세스 포인트의 위치에 따라 상기 단말 장치의 상대적인 위치를 계산하여 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보를 생성하는 단계; 및 특정 공간에서 기 설정되는 격자의 각 영역에서 액세스 포인트 신호의 강도로부터 생성되는 핑거프린트 데이터 베이스에 따라 상기 단말 장치의 위치를 계산하여 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하는 단계는, 상기 신호 강도 기반의 위치 정보에 관련되는 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 기 설정된 공분산 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산하는 단계; 이전에 추정된 신호 강도 기반의 위치 정보 추정 값 또는 신호 강도 기반의 위치 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보 예측 값을 계산하는 단계; 상기 공분산 예측 값에 따라 공분산 추정 값 또는 칼만 이득 값 중 적어도 하나의 값을 계산하는 단계; 및 상기 신호 강도 기반의 위치 정보 예측 값, 칼만 이득 값 및 상기 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보로부터 계산된 측정 값에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보 추정 값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일측면은, 액세스 포인트에서 생성되는 신호를 수신하는 통신부; 관성 정보를 측정하는 센서부, 상기 관성 정보로부터 관성 기반의 위치 정보를 추정하고, 상기 통신부가 수신하는 신호의 강도에 따라 신호 강도 기반 위치 정보를 추정하고, 상기 관성 기반의 위치 정보 및 상기 신호 강도 기반의 위치 정보로부터 상기 단말 장치의 위치 정보를 추정하는 제어부를 포함한다.
또한, 상기 제어부는, 상기 단말 장치의 위치 정보에 관련되는 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 기 설정된 공분산 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산하고, 이전에 추정된 단말 장치의 위치 정보 추정 값 또는 단말 장치의 위치 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값에 따라 단말 장치의 위치 정보 예측 값을 계산하고, 상기 공분산 예측 값에 따라 공분산 추정 값 또는 칼만 이득 값 중 적어도 하나의 값을 계산하고, 상기 단말 장치의 위치 정보 예측 값, 칼만 이득 값 및 상기 신호 강도 기반의 위치 정보로부터 계산된 측정 값에 따라 단말 장치의 위치 정보 추정 값을 계산할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 관성 정보로부터 상기 단말 장치의 상하 운동 정보 또는 회전 운동 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 운동 정보를 추정하고, 상기 운동 정보에 따라 상기 단말 장치의 이동 거리 정보를 생성하고, 상기 운동 정보에 따라 상기 단말 장치의 이동 방향 정보를 추정할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 운동 정보에 관련되는 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 기 설정된 공분산 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산하고, 이전에 추정된 운동 정보 추정 값 또는 운동 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값에 따라 운동 정보 예측 값을 계산하고, 상기 공분산 예측 값에 따라 공분산 추정 값 또는 칼만 이득 값 중 적어도 하나의 값을 계산하고, 상기 운동 정보 예측 값, 칼만 이득 값 및 상기 관성 정보로부터 계산된 측정 값에 따라 운동 정보 추정 값을 계산할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 이동 방향 정보에 관련되는 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 기 설정된 공분산 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산하고, 이전에 추정된 이동 방향 정보 추정 값 또는 이동 방향 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값에 따라 이동 방향 정보 예측 값을 계산하고, 상기 공분산 예측 값에 따라 공분산 추정 값 또는 칼만 이득 값 중 적어도 하나의 값을 계산하고, 상기 이동 방향 정보 예측 값, 칼만 이득 값 및 상기 관성 정보로부터 계산된 측정 값에 따라 이동 방향 정보 추정 값을 계산할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 액세스 포인트의 위치에 따라 상기 단말 장치의 상대적인 위치를 계산하여 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보를 생성하고, 특정 공간에서 기 설정되는 격자의 각 영역에서 액세스 포인트 신호의 강도로부터 생성되는 핑거프린트 데이터 베이스에 따라 상기 단말 장치의 위치를 계산하여 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보를 생성하고, 상기 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보 및 상기 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보로부터 상기 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 신호 강도 기반의 위치 정보에 관련되는 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 기 설정된 공분산 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산하고, 이전에 추정된 신호 강도 기반의 위치 정보 추정 값 또는 신호 강도 기반의 위치 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보 예측 값을 계산하고, 상기 공분산 예측 값에 따라 공분산 추정 값 또는 칼만 이득 값 중 적어도 하나의 값을 계산하고, 상기 신호 강도 기반의 위치 정보 예측 값, 칼만 이득 값 및 상기 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보로부터 계산된 측정 값에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보 추정 값을 계산할 수 있다.
본 발명의 또 다른 일측면은, 신호를 생성하는 액세스 포인트; 상기 액세스 포인트에서 생성하는 신호에 따라 핑거프린트 데이터 베이스를 구축하는 데이터 베이스 장치; 및 상기 액세스 포인트에서 생성하는 신호 및 상기 핑거프린트 데이터 베이스를 수신하여 신호의 강도 또는 상기 핑거프린트 데이터 베이스 중 적어도 하나의 정보에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하고, 관성 정보를 측정하여 상기 관성 정보로부터 관성 기반의 위치 정보를 추정하고, 상기 신호 강도 기반의 위치 정보 및 관성 기반의 위치 정보로부터 보정된 위치 정보를 추정하는 단말 장치를 포함한다.
본 발명에 따르면, 위치 정보를 추정하는 단말 장치, 위치 정보 추정 방법 및 그 시스템을 제공함으로써, 서로 다른 방식으로 위치 정보를 측정할 수 있다.
본 발명에 따르면, 위치 정보를 추정하는 단말 장치, 위치 정보 추정 방법 및 그 시스템을 제공함으로써, 서로 다른 방식으로 측정된 위치 정보로부터 정확한 위치 정보를 추정할 수 있다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 추정 시스템의 개략도이다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 단말 장치의 제어블록도이다.
도3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 추정 방법의 순서도이다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 따른 관성 기반의 위치 정보를 추정하는 단계의 세부 순서도이다.
도5는 본 발명의 일 실시예에 따른 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하는 단계의 세부 순서도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구한들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 추정 시스템의 개략도이다.
위치 정보 추정 시스템(1)은 단말 장치(10), 액세스 포인트(20) 및 데이터 베이스 장치(30)를 포함할 수 있다.
단말 장치(10)는 단말 장치(10)에 작용하는 관성을 측정하고, 측정된 관성에 따라 위치 정보를 추정할 수 있다.
이에 따라, 단말 장치(10)는 사용자의 움직임에 따라 단말 장치(10)에 작용하는 관성을 측정하여 관성 정보를 생성할 수 있으며, 단말 장치(10)는 관성 정보로부터 관성 기반의 위치 정보를 추정할 수 있다.
단말 장치(10)는 외부에서 발생하는 신호를 수신할 수 있고, 수신하는 신호의 강도에 따라 위치 정보를 추정할 수 있다.
이에 따라, 단말 장치(10)는 액세스 포인트(20)에서 생성되는 신호를 수신할 수 있으며, 단말 장치(10)는 수신하는 신호의 강도에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정할 수 있다.
단말 장치(10)는 관성에 따라 추정된 위치 정보 및 신호의 강도에 따라 추정된 위치 정보로부터 보정된 위치 정보를 추정할 수 있다.
이와 관련하여, 단말 장치(10)는 관성 정보를 측정하고, 액세스 포인트(20)에서 생성되는 신호를 수신하는 장치일 수 있다. 예를 들어, 단말 장치(10)는 스마트 폰, 태블릿, 스마트 워치 등의 장치를 포함할 수 있다.
액세스 포인트(20)는 실내 위치를 더 정확히 추정하기 위해 복수 개가 설치되어 위치 정보 추정에 사용될 수 있다. 이러한 경우, 단말 장치(10)는 복수의 액세스 포인트(20)로부터 수신하는 신호의 강도를 비교하여 위치 정보를 생성할 수 있다.
이를 위해, 액세스 포인트(20)는 무선 신호를 생성할 수 있다. 여기에서, 무선 신호는 정보 또는 데이터 등을 무선으로 전달할 수 있는 네트워크에 접속 가능하도록 하는 신호를 의미할 수 있다. 예를 들어, 액세스 포인트(20)는 무선 LAN, Wi-Fi 등의 무선 신호를 생성할 수 있는 장치를 포함할 수 있다.
이와 관련하여, 단말 장치(10)는 RSSI(RSSI: Received Signal Strength Indication) 기반의 위치 정보를 측정할 수 있다. 이때, RSSI는 단말 장치(10)가 수신하는 모든 신호의 강도를 측정하고, 수신하는 모든 신호의 강도에 대한 평균 신호 강도를 나타내는 지수를 생성하는 것으로 이해할 수 있다.
단말 장치(10)에서 위치 정보를 생성하고, 추정하는 방법에 대해서는 이하에서 자세히 설명하도록 한다.
한편, 데이터 베이스 장치(30)는 복수의 액세스 포인트(20)의 신호를 측정할 수 있는 공간에서 설정된 위치 영역에서 측정되는 RSSI를 저장하여 핑거프린트 데이터 베이스를 구축하는 서버 장치일 수 있다.
핑거프린트 데이터 베이스를 구축하기 위해 저장되는 정보는 액세스 포인트(20)의 신호를 측정할 수 있는 공간에서 설정되는 복수의 위치 영역 정보, 복수의 위치 영역에서 각각 측정되는 RSSI 정보 등이 포함될 수 있다.
한편, 핑거프린트 데이터 베이스는 사전에 데이터 베이스 장치(30)에 구축되어 제공될 수 있으며, 액세스 포인트(20)의 증설 또는 이동 등의 환경 변화에 따라 핑거프린트 데이터 베이스를 재구축할 수 있다.
이에 따라, 단말 장치(10)는 단말 장치가 수신하는 신호의 강도와 핑거 프린트 데이터 베이스의 위치 정보를 결정하는 신호의 강도를 비교하여 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보를 생성할 수 있다.
한편, 도1을 참조하면, 단말 장치(10)는 복수의 액세스 포인트(20) 및 데이터 베이스 장치(30)로부터 무선 네트워크를 통해 정보를 제공받는 것으로 이해할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 추정 시스템(1)은 이하에서 설명할 단말 장치(10) 및 위치 정보 추정 방법과 실질적으로 동일한 구성 상에서 설명될 수 있다. 이에 따라, 위치 정보 추정 시스템(1)은 단말 장치(10) 및 위치 정보 추정 방법과 동일한 구성요소에 대해 이하의 설명에 따라 보충될 수 있다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 단말 장치의 제어블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 추정 방법을 수행하기 위한 단말 장치(10)는 통신부(11), 센서부(12) 및 제어부(13)를 포함할 수 있다.
통신부(11)는 액세스 포인트(20)에서 생성되는 신호를 수신할 수 있다.
이때, 통신부(11)는 액세스 포인트(20)에서 생성되는 신호의 특성 정보를 판단할 수 있으며, 신호의 특성 정보는 신호의 주파수, 신호의 강도 등을 포함할 수 있다.
한편, 통신부(11)는 복수의 액세스 포인트(20)에서 생성되는 복수의 신호를 액세스 포인트(20)의 고유 정보에 따라 구분하고, 각각의 액세스 포인트(20)에서 생성되는 신호를 수신하고, RSSI 등을 포함하는 신호의 특성을 판단할 수 있다.
이때, 액세스 포인트(20)의 고유 정보는 SSID(SSID: Service Set Identifier), MAC 주소 등을 포함할 수 있으며, 이를 통해, 서로 다른 액세스 포인트(20)에서 생성되는 신호를 구분할 수 있다.
한편, 통신부(11)는 데이터 베이스 장치(30)로부터 핑거프린트 데이터 베이스를 수신할 수 있다.
센서부(12)는 단말 장치(10)의 3차원 위치 변화를 측정하는 센서, 단말 장치(10)의 3차원 회전을 측정하는 센서 및 단말 장치(10)에 작용하는 자기장의 세기 또는 방향을 측정하는 센서를 포함할 수 있다.
예를 들어, 센서부(12)는 가속도 센서, 자이로스코프 센서 및 자기장 센서 등을 포함할 수 있다. 여기에서, 가속도 센서는 단말 장치(10)의 3차원 위치 변화를 측정하고, 자이로스코프 센서는 단말 장치(10)의 3차원 회전을 측정하고, 자기장 센서는 단말 장치(10)에 작용하는 자기장의 세기 또는 방향을 측정하는 것일 수 있다.
여기에서, 3차원은 단말 장치(10)에 대해 X축, Y축 및 Z축을 포함하고, 각 축은 임의의 한 점에서 서로 직교하는 특성을 나타내는 것일 수 있다.
이에 따라, 센서부(12)는 사용자에 의해 발생하는 단말 장치(10)의 관성 정보를 측정할 수 있다.
여기에서, 관성 정보는 단말 장치(10)의 3차원 위치 변화에 대한 정보를 포함하는 이동 정보, 단말 장치(10)의 3차원 기울기에 대한 정보를 포함하는 회전 정보 및 단말 장치(10)에 작용하는 자기장의 세기 또는 방향에 대한 정보를 포함하는 자력 정보를 포함할 수 있다.
제어부(13)는 관성 정보로부터 단말 장치(10)의 운동 정보를 추정할 수 있다. 여기에서, 운동 정보는 단말 장치(10)로부터 측정되는 정보인 관성 정보로부터 위치 정보를 산출하기 위해 관성 정보를 수학적으로 변환시킨 것으로 이해할 수 있다.
제어부(13)는 센서부(12)에서 가속도 센서 등으로 측정하는 이동 정보로부터 단말 장치(10)의 회전 각도를 수학식 1과 같이 계산할 수 있다.
한편, 계속해서 설명할 복수의 수학식은 특별한 언급이 없더라도 제어부(13)를 통해 계산될 수 있음은 물론이다. 그러나, 본 발명은 이러한 수학식에 의해 한정되지 않으며, 수학식은 본 발명의 취지를 명확히 설명하기 위한 것으로 이해할 수 있다.
Figure pat00001
여기에서, Pitch angle은 단말 장치(10) 내의 Y축에 대한 회전 각도를 나타낼 수 있으며, Roll angle은 단말 장치(10) 내의 X축에 대한 회전 각도를 나타낼 수 있다. 한편, 단말 장치(10) 내의 Z축에 대한 회전 각도인 Yaw angle은 회전 정보를 측정하는 자이로스코프 센서 등이 측정한 정보를 참조할 수 있다.
한편, 제어부(13)는 이동 정보에 따라 계산된 회전 각도로부터 쿼터니언 값을 수학식 2와 같이 계산할 수 있다.
Figure pat00002
이에 따라, 제어부(13)는 쿼터니언 값 및 회전 정보로부터 단말 장치(10)의 운동 정보를 수학식 3에 따라 추정할 수 있다.
Figure pat00003
수학식 3에서 실제 측정 값은 이동 정보로부터 계산된 쿼터니언 값과 사전에 설정되는 잡음 정보에 따라 계산되는 값을 가리키는 것으로 이해할 수 있으며, 시스템 입력 값은 이동 정보로부터 계산된 쿼터니언 값을 가리키는 것으로 이해할 수 있다. 또한, 운동 정보 시스템 모델은 자이로스코프 센서 등에서 측정되는 회전 정보를 나타낼 수 있다.
한편, 복수의 공분산 행렬 및 복수의 항등 행렬은 사전에 설정된 것일 수 있다.
이에 따라, 제어부(13)에서 수학식 3를 계산하는 과정을 이하에서 자세히 설명하도록 한다.
제어부(13)는 예측 단계에서 공분산 예측 값 및 위치 정보 예측 값을 계산할 수 있다.
제어부(13)는 운동 정보에 관련되는 이전 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값, 사전에 설정된 공분산 행렬 및 운동 정보 시스템 모델에 따라 공분산 예측 값을 계산할 수 있다.
여기에서, 이전 공분산 추정 값은 수학식 3를 하나의 프로세스로 이해하는 경우에, 현재 진행 중인 프로세스의 이전에 진행된 프로세스에서 계산된 공분산 추정 값을 가리키는 것으로 이해할 수 있으며, 공분산 초기 값은 프로세스가 처음 진행되는 경우에 사용되는 사전에 설정된 값일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 공분산 행렬은 수학식 4와 같은 형태로 나타날 수 있다.
Figure pat00004
또한, 제어부(13)는 이전 운동 정보 추정 값 또는 운동 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값, 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값, 사전에 설정된 항등 행렬 및 운동 정보 시스템 모델에 따라 운동 정보 예측 값을 계산할 수 있다.
여기에서, 운동 정보 시스템 모델은 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00005
여기에서, 이전 운동 정보 추정 값은 수학식 3를 하나의 프로세스로 이해하는 경우에, 현재 진행 중인 프로세스의 이전에 진행된 프로세스에서 계산된 운동 정보 추정 값을 가리키는 것으로 이해할 수 있으며, 운동 정보 초기 값은 프로세스가 처음 진행되는 경우에 사용되는 사전에 설정된 값일 수 있다.
제어부(13)는 추정 단계에서 칼만 이득, 공분산 추정 값 및 운동 정보 추정 값을 계산할 수 있다.
제어부(13)는 공분산 예측 값, 사전에 설정된 공분산 행렬 및 항등 행렬에 따라 칼만 이득을 계산할 수 있다. 여기에서, 공분산 행렬은 수학식 6과 같은 형태로 나타날 수 있다.
Figure pat00006
제어부(13)는 공분산 예측 값, 칼만 이득 및 사전에 설정된 항등 행렬에 따라 공분산 추정 값을 계산할 수 있다.
제어부(13)는 운동 정보 예측 값, 칼만 이득, 실제 측정 값 및 사전에 설정된 항등 행렬에 따라 운동 정보 추정 값을 계산할 수 있다.
이때, 실제 측정 값은 수학식 7과 같은 형태로 나타낼 수 있다.
Figure pat00007
이에 따라, 수학식 3에서 사용되는 값 중에 이전 공분산 추정 값, 공분산 초기 값, 이전 운동 정보 추정 값, 운동 정보 초기 값 및 사전에 설정된 값을 제외한 값은 동일한 프로세스 내에서 계산된 값일 수 있다.
제어부(13)는 추정된 운동 정보로부터 단말 장치(10)의 이동 거리 정보를 생성하고, 이동 방향 정보를 추정할 수 있다.
여기에서, 이동 거리 정보는 사용자가 한 걸음을 걸은 경우에 대한 이동 거리를 나타내는 정보일 수 있으며, 이동 방향 정보는 사용자의 걸음이 향하는 방향을 나타내는 정보일 수 있다.
제어부(13)는 추정된 운동 정보로부터 단말 장치(10)의 이동 거리 정보를 수학식 8에 따라 생성할 수 있다.
Figure pat00008
여기에서, 상하 운동 정보 변화량은 추정된 운동 정보에 포함되는 단말 장치 내의 Y축에 대한 회전 정보의 최대값과 최소값의 차이를 나타내는 값일 수 있다.
한편, 각각의 매개 변수는 사용자의 특성을 나타내는 값으로, 단말 장치(10)를 사용하는 사용자에 따라 다른 값으로 나타날 수 있다. 또한, 단말 장치(10)는 사용자의 특성에 맞는 매개 변수를 제공하기 위해 사용자가 단말 장치(10)를 소지한 상태로 사전에 설정된 시간 동안 이동하도록 유도할 수 있으며, 이를 통해 추정되는 상하 운동 정보 변화량을 비롯한 운동 정보에 따라 사전에 다양하게 설정된 매개 변수 중 하나의 값이 제어부(13)에 입력될 수 있다.
제어부(13)는 추정된 운동 정보로부터 단말 장치(10)의 이동 방향 정보를 수학식 9에 따라 추정할 수 있다.
Figure pat00009
수학식 9에서 실제 측정 값은 추정된 운동 정보 및 사전에 설정되는 잡음 정보에 따라 계산되는 값으로 이해할 수 있으며, 시스템 입력 값은 이동 정보로부터 계산되는 회전 각도 및 자력 정보로부터 계산되는 값을 가리키는 것으로 이해할 수 있다.
한편, 사전 설정 행렬, 복수의 공분산 및 복수의 항등 행렬은 사전에 설정된 것일 수 있다.
이에 따라, 제어부(13)에서 수학식 9를 계산하는 과정을 이하에서 자세히 설명하도록 한다.
제어부(13)는 예측 단계에서 공분산 예측 값 및 이동 방향 정보 예측 값을 계산할 수 있다.
제어부(13)는 이동 방향 정보에 관련되는 이전 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값, 사전에 설정된 공분산 및 항등 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산할 수 있다.
여기에서, 이전 공분산 추정 값은 수학식 9를 하나의 프로세스로 이해하는 경우에, 현재 진행 중인 프로세스의 이전에 진행된 프로세스에서 계산된 공분산 추정 값을 가리키는 것으로 이해할 수 있으며, 공분산 초기 값은 프로세스가 처음 진행되는 경우에 사용되는 사전에 설정된 값일 수 있다.
또한, 제어부(13)는 이전 이동 방향 정보 추정 값 또는 이동 방향 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값, 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값 및 사전에 설정된 항등 행렬에 따라 이동 방향 정보 예측 값을 계산할 수 있다.
여기에서, 시스템 입력 값은 수학식 10과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00010
이때, 전역 좌표계는 이동 정보로부터 계산되는 회전 각도 및 센서부(12)에서 측정되는 자력 정보로부터 수학식 11에 따라 계산될 수 있다.
Figure pat00011
여기에서, 이전 이동 방향 정보 추정 값은 수학식 9를 하나의 프로세스로 이해하는 경우에, 현재 진행 중인 프로세스의 이전에 진행된 프로세스에서 계산된 이동 방향 정보 추정 값을 가리키는 것으로 이해할 수 있으며, 이동 방향 정보 초기 값은 프로세스가 처음 진행되는 경우에 사용되는 사전에 설정된 값일 수 있다.
제어부(13)는 추정 단계에서 칼만 이득, 공분산 추정 값 및 이동 방향 정보 추정 값을 계산할 수 있다.
제어부(13)는 공분산 예측 값, 사전 설정 행렬 및 사전에 설정되는 공분산에 따라 칼만 이득을 계산할 수 있다. 여기에서, 사전 설정 행렬은 수학식 12와 같은 형태로 나타날 수 있다.
Figure pat00012
제어부(13)는 공분산 예측 값, 칼만 이득 및 사전 설정 행렬에 따라 공분산 추정 값을 계산할 수 있다.
제어부(13)는 이동 방향 정보 예측 값, 칼만 이득, 실제 측정 값 및 사전 설정 행렬에 따라 이동 방향 정보 추정 값을 계산할 수 있다.
이때, 실제 측정 값은 수학식 13과 같은 형태로 나타낼 수 있다.
Figure pat00013
이에 따라, 수학식 9에서 사용되는 값 중에 이전 공분산 추정 값, 공분산 초기 값, 이전 이동 방향 정보 추정 값, 이동 방향 정보 초기 값 및 사전에 설정된 값을 제외한 값은 동일한 프로세스 내에서 계산된 값일 수 있다.
제어부(13)는 이동 방향 정보 및 이동 거리 정보로부터 수학식 14에 따라 관성 정보 기반의 위치 정보를 계산할 수 있다.
Figure pat00014
제어부(13)는 통신부(11)에서 수신하는 액세스 포인트(20) 신호의 강도에 따라 서로 다른 방식으로 위치 정보를 생성할 있다. 이때, 서로 다른 방식으로 생성되는 위치 정보는 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보 및 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보를 포함할 수 있다.
제어부(13)는 단말 장치(10)와 액세스 포인트(20) 간의 거리를 복수의 액세스 포인트(20)에 대해서 각각 계산하고, 계산된 복수의 거리를 비교하여 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보를 생성할 수 있다.
액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보를 생성하는 방법은 이하에서 자세히 설명하도록 한다.
이를 위해, 제어부(13)는 단말 장치(10)와 액세스 포인트(20) 간의 거리를 단말 장치(10)가 수신하는 액세스 포인트(20)의 신호 강도로부터 계산할 수 있으며, 이는 수학식 15 내지 수학식 20으로 나타낼 수 있다.
Figure pat00015
여기에서, 자유 공간 경로 손실은 액세스 포인트(20)의 신호를 수신할 수 있는 공간 내에서 단말 장치(10)와 액세스 포인트(20) 간의 거리에 따라 어느 정도의 신호가 손실되는지를 나타내는 것일 수 있다.
단말 장치(10)와 액세스 포인트(20) 간의 거리는 수학식 16을 통해 나타낼 수 있다.
Figure pat00016
또한, 수학식 16을 풀이하여 수학식 17로 나타낼 수 있다.
Figure pat00017
여기에서, 제어부(13)는 단말 장치가 수신하는 신호를 생성하는 복수의 액세스 포인트 중 기준이 되는 하나의 액세스 포인트(20)를 결정하고, 이를 제외한 복수의 액세스 포인트(20)를 기준 액세스 포인트와 비교하는 상대 액세스 포인트로 결정할 수 있다.
제어부(13)는 수학식 16 또는 17에 기준 액세스 포인트 또는 상대 액세스 포인트를 적용하여 서로 다른 두 개의 수학식을 생성할 수 있으며, 두 개의 수학식의 차이를 수학식 18로 나타낼 수 있다.
Figure pat00018
이때, 기준 액세스 포인트의 번호 및 상대 액세스 포인트의 번호는 수학식의 이해를 위해 임의로 결정된 것이며, 각각의 번호는 다른 형태로 결정될 수 있음은 물론이다.
제어부(13)는 하나의 기준 액세스 포인트와 복수의 상대 액세스 포인트를 수학식 18에 적용하여 복수의 수학식을 생성할 수 있으며, 복수의 수학식을 행렬의 형태인 수학식 19와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00019
수학식 19는 단말 장치의 위치 정보를 변수로 하는 일반적인 선형 방정식의 형태로 이해할 수 있다. 이에 따라, 단말 장치의 위치 정보와 곱 연산으로 나타나는 비례 상수 부분과 상수항으로 나타나는 상수 부분으로 명명할 수 있다. 이때, 비례 상수 부분 또는 상수 부분은 단순히 본 발명의 일 실시예를 설명하기 위해 명명된 것으로 이해할 수 있음은 물론이다.
제어부(13)는 수학식 19로부터 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보를 생성할 수 있다. 이를 위해, 제어부(13)는 수학식 19에 최소 평균 제곱오차(MMSE: Minimum Mean Square Error) 추정을 활용할 수 있다.
최소 평균 제곱오차는 확률 및 통계 분야에서 활용되는 기초적인 추정 방법 중 하나의 방법으로, 수학식 20과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00020
이와 같이, 제어부(13)는 액세스 포인트(20)의 신호 강도로부터 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보를 2차원 좌표의 형태로 계산할 수 있다.
제어부(13)는 통신부(11)에서 판단하는 RSSI와 데이터 베이스 장치(30)에서 수신하는 핑거프린트 데이터 베이스를 비교하여 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보를 생성할 수 있다.
핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보를 생성하는 방법은 이하에서 자세히 설명하도록 한다.
이를 위해, 제어부(13)는 통신부(11)에서 판단하는 RSSI와 핑거프린트 데이터 베이스에 위치 영역 별로 저장된 RSSI를 비교하여 단말 장치(10)와 위치 영역 간의 거리를 수학식 21과 같이 계산할 수 있다.
Figure pat00021
이에 따라, 제어부(13)는 단말 장치(10)와 위치 영역 간의 거리가 최소인 위치 영역을 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보로 생성할 수 있으며, 이는 수학식 22로 나타낼 수 있다.
Figure pat00022
제어부(13)는 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보와 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보로부터 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정할 수 있다.
이러한 위치 정보 추정은 이하에서 설명할 수학식 23에 따라 제어부(13)에서 수행될 수 있다. 한편, 수학식 23을 설명하는 동안, 신호 강도 기반의 위치 정보를 간략하게 위치 정보로 기재하도록 한다.
Figure pat00023
수학식 23에서 위치 정보는 신호 강도 기반의 위치 정보를 가리키는 것으로 이해할 수 있다. 또한, 실제 측정 값은 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보와 잡음 정보로부터 계산되는 값을 가리키는 것으로 이해할 수 있으며, 시스템 입력 값은 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보를 가리키는 것으로 이해할 수 있다.
한편, 복수의 공분산 행렬 및 복수의 항등 행렬은 사전에 설정된 것일 수 있다.
이에 따라, 제어부(13)에서 수학식 23을 계산하는 과정을 이하에서 자세히 설명하도록 한다.
제어부(13)는 예측 단계에서 공분산 예측 값 및 위치 정보 예측 값을 계산할 수 있다.
제어부(13)는 신호 강도 기반의 위치 정보에 관련되는 이전 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값, 사전에 설정된 공분산 행렬 및 항등 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산할 수 있다.
여기에서, 이전 공분산 추정 값은 수학식 23을 하나의 프로세스로 이해하는 경우에, 현재 진행 중인 프로세스의 이전에 진행된 프로세스에서 계산된 공분산 추정 값을 가리키는 것으로 이해할 수 있으며, 공분산 초기 값은 프로세스가 처음 진행되는 경우에 사용되는 사전에 설정된 값일 수 있다.
또한, 제어부(13)는 이전 위치 정보 추정 값 또는 신호 강도 기반의 위치 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값, 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값 및 사전에 설정된 항등 행렬에 따라 위치 정보 예측 값을 계산할 수 있다.
여기에서, 이전 위치 정보 추정 값은 수학식 23을 하나의 프로세스로 이해하는 경우에, 현재 진행 중인 프로세스의 이전에 진행된 프로세스에서 계산된 위치 정보 추정 값을 가리키는 것으로 이해할 수 있으며, 신호 강도 기반의 위치 정보 초기 값은 프로세스가 처음 진행되는 경우에 사용되는 사전에 설정된 값일 수 있다.
제어부(13)는 추정 단계에서 칼만 이득, 공분산 추정 값 및 위치 정보 추정 값을 계산할 수 있다.
제어부(13)는 공분산 예측 값, 사전에 설정된 공분산 행렬 및 항등 행렬에 따라 칼만 이득을 계산할 수 있다.
제어부(13)는 공분산 예측 값, 칼만 이득 및 사전에 설정된 항등 행렬에 따라 공분산 추정 값을 계산할 수 있다.
제어부(13)는 위치 정보 예측 값, 칼만 이득, 실제 측정 값 및 사전에 설정된 항등 행렬에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보 추정 값을 계산할 수 있다.
여기에서, 실제 측정 값은 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보 및 이에 대한 잡음 정보로부터 수학식 24에 따라 계산될 수 있다.
Figure pat00024
이에 따라, 수학식 23에서 사용되는 값 중에 이전 공분산 추정 값, 공분산 초기 값, 이전 위치 정보 추정 값, 신호 강도 기반의 위치 정보 초기 값 및 사전에 설정된 값을 제외한 값은 동일한 프로세스 내에서 계산된 값일 수 있다.
제어부(13)는 관성 기반의 위치 정보 및 신호 강도 기반의 위치 정보로부터 단말 장치(10)의 위치 정보를 수학식 25에 따라 추정할 수 있다.
Figure pat00025
수학식 25에서 실제 측정 값은 추정된 신호 강도 기반의 위치 정보 및 사전에 설정되는 잡음 정보에 따라 계산되는 값으로 이해할 수 있으며, 시스템 입력 값은 관성 정보 기반의 위치 정보 및 운동 정보로부터 계산되는 값을 가리키는 것으로 이해할 수 있다.
한편, 수학식 25에서 공분산 행렬 및 항등 행렬은 사전에 설정된 것일 수 있다.
이에 따라, 제어부(13)에서 수학식 25를 계산하는 과정을 이하에서 자세히 설명하도록 한다. 한편, 수학식 25를 설명하는 과정에서 단말 장치(10)의 위치 정보를 간단하게 위치 정보로 기재하도록 한다.
제어부(13)는 예측 단계에서 공분산 예측 값 및 단말 장치(10)의 위치 정보 예측 값을 계산할 수 있다.
제어부(13)는 단말 장치(10)의 위치 정보에 관련되는 이전 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값, 사전에 설정된 공분산 및 항등 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산할 수 있다.
여기에서, 이전 공분산 추정 값은 수학식 25를 하나의 프로세스로 이해하는 경우에, 현재 진행 중인 프로세스의 이전에 진행된 프로세스에서 계산된 공분산 추정 값을 가리키는 것으로 이해할 수 있으며, 공분산 초기 값은 프로세스가 처음 진행되는 경우에 사용되는 사전에 설정된 값일 수 있다.
또한, 제어부(13)는 이전 위치 정보 추정 값 또는 위치 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값, 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값 및 사전에 설정된 항등 행렬에 따라 위치 정보 예측 값을 계산할 수 있다.
여기에서, 시스템 입력 값은 수학식 26와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00026
제어부(13)는 추정 단계에서 칼만 이득, 공분산 추정 값 및 위치 정보 추정 값을 계산할 수 있다.
제어부(13)는 공분산 예측 값, 사전에 설정된 공분산 행렬 및 사전에 설정되는 항등 행렬에 따라 칼만 이득을 계산할 수 있다.
제어부(13)는 공분산 예측 값, 칼만 이득 및 사전에 설정된 항등 행렬에 따라 공분산 추정 값을 계산할 수 있다.
제어부(13)는 위치 정보 예측 값, 칼만 이득, 실제 측정 값 및 사전에 설정된 항등 행렬에 따라 이동 방향 정보 추정 값을 계산할 수 있다.
이때, 실제 측정 값은 수학식 27과 같은 형태로 나타낼 수 있다.
Figure pat00027
이에 따라, 수학식 25에서 사용되는 값 중에 이전 공분산 추정 값, 공분산 초기 값, 이전 위치 정보 추정 값, 위치 정보 초기 값 및 사전에 설정된 값을 제외한 값은 동일한 프로세스 내에서 계산된 값일 수 있다.
도3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 추정 방법의 순서도이다.
위치 정보 추정 방법은 관성 기반의 위치 정보를 추정하는 단계(S100), 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하는 단계(S200) 및 단말 장치의 위치 정보를 추정하는 단계(S300)를 포함할 수 있다.
관성 기반의 위치 정보를 추정하는 단계(S100)는 관성 정보를 측정할 수 있는 단말 장치로부터 측정되는 관성 정보에 따라 관성 기반의 위치 정보를 추정할 수 있다.
여기에서, 관성 정보는 단말 장치(10)의 3차원 위치 변화에 대한 정보를 포함하는 이동 정보, 단말 장치(10)의 3차원 기울기에 대한 정보를 포함하는 회전 정보 및 단말 장치(10)에 작용하는 자기장의 세기 또는 방향에 대한 정보를 포함하는 자력 정보를 포함할 수 있다.
관성 기반의 위치 정보를 추정하는 단계(S100)의 세부적인 단계는 도4에서 상세히 설명하도록 한다.
관성 기반의 위치 정보를 추정하는 단계(S100)는 관성 정보로부터 이동 거리 정보 및 이동 방향 정보를 산출할 수 있다.
이에 따라, 관성 기반의 위치 정보를 추정하는 단계(S100)는 이동 거리 정보 및 이동 방향 정보로부터 관성 기반의 위치 정보를 추정할 수 있다.
신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하는 단계(S200)는 액세스 포인트(20)에서 생성되는 신호를 수신할 수 있는 단말 장치(10)에서 수신되는 신호의 강도에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정할 수 있다.
신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하는 단계(S200)는 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보와 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보를 생성할 수 있으며, 이로부터 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정할 수 있다.
신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하는 단계(S200)는 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보를 예측하고, 예측된 신호 강도 기반의 위치 정보 및 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정할 수 있다.
신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하는 단계(S200)의 세부적인 단계는 도5에서 상세히 설명하도록 한다.
단말 장치의 위치 정보를 추정하는 단계(S300)는 관성 기반의 위치 정보 및 신호 강도 기반의 위치 정보로부터 단말 장치의 위치 정보를 추정할 수 있다.
단말 장치의 위치 정보를 추정하는 단계(S300)는 관성 정보 기반의 위치 정보에 따라 단말 장치의 위치 정보를 예측하고, 예측된 단말 장치의 위치 정보 및 신호 강도 기반의 위치 정보에 따라 단말 장치의 위치 정보를 추정할 수 있다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 따른 관성 기반의 위치 정보를 추정하는 단계의 세부 순서도이다.
관성 기반의 위치 정보를 추정하는 단계(S100)는 운동 정보를 추정하는 단계(S110), 이동 거리 정보를 생성하는 단계(S120) 및 이동 방향 정보를 추정하는 단계(S130)를 포함할 수 있다.
운동 정보를 추정하는 단계(S110)는 관성 정보로부터 단말 장치(10)의 운동 정보를 추정할 수 있다.
이를 위해, 운동 정보를 추정하는 단계(S110)는 가속도 센서 등으로 측정하는 이동 정보로부터 단말 장치(10)의 회전 각도를 계산할 수 있으며, 운동 정보를 추정하는 단계(S110)는 회전 각도로부터 쿼터니언 값을 계산할 수 있다.
이에 따라, 운동 정보를 추정하는 단계(S110)는 단말 장치(10)의 자이로스코프 센서 등에서 측정되는 회전 정보 및 앞서 계산된 쿼터니언 값에 따라 단말 장치(10)의 운동 정보를 추정할 수 있다.
이동 거리 정보를 생성하는 단계(S120)는 추정된 운동 정보의 변화량 및 사전에 설정된 매개 변수에 따라 이동 거리 정보를 계산할 수 있다.
이동 방향 정보를 추정하는 단계(S130)는 추정된 운동 정보, 이전에 계산된 회전 각도 및 단말 장치(10)의 자력 센서 등으로 측정되는 자력 정보로부터 이동 방향 정보를 추정할 수 있다.
이동 방향 정보를 추정하는 단계(S130)는 회전 각도 및 자력 정보에 따라 이동 방향 정보를 예측하고, 예측된 이동 방향 정보 및 추정된 운동 정보에 따라 이동 방향 정보를 추정할 수 있다.
도5은 본 발명의 일 실시예에 따른 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하는 단계의 세부 순서도이다.
신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하는 단계(S200)는 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보를 생성하는 단계(S210), 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보를 생성하는 단계(S220) 및 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하는 단계(S200)를 포함할 수 있다.
액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보를 생성하는 단계(S210)는 단말 장치(10)와 액세스 포인트(20) 간의 거리를 복수의 액세스 포인트(20)에 대해서 각각 계산하고, 계산된 복수의 거리를 비교하여 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보를 생성할 수 있다.
여기에서, 단말 장치(10)와 액세스 포인트(20) 간의 거리는 단말 장치(10)가 수신하는 액세스 포인트(20)의 신호 강도로부터 계산할 수 있다.
이에 따라, 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보를 생성하는 단계(S210)는 단말 장치가 수신하는 신호를 생성하는 복수의 액세스 포인트 중 기준이 되는 하나의 액세스 포인트(20)를 결정하고, 이를 제외한 복수의 액세스 포인트(20)를 기준 액세스 포인트와 비교하는 상대 액세스 포인트로 결정하여 각각의 액세스 포인트(20)에 대한 거리를 계산할 수 있다.
이를 통해, 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보를 생성하는 단계(S210)는 복수의 단말 장치(10)와 액세스 포인트(20) 간의 거리로부터 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보를 추정할 수 있다.
핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보를 생성하는 단계(S220)는 단말 장치(10)에서 판단하는 RSSI와 데이터 베이스 장치(30)에서 수신하는 핑거프린트 데이터 베이스를 비교하여 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보를 생성할 수 있다.
이를 위해, 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보를 생성하는 단계(S220)는 단말 장치(10)에서 판단하는 RSSI와 핑거프린트 데이터 베이스에 위치 영역 별로 저장된 RSSI를 비교하여 단말 장치(10)와 위치 영역 간의 거리를 계산할 수 있으며, 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보를 생성하는 단계(S220)는 단말 장치(10)와 위치 영역 간의 거리가 최소인 위치 영역을 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보로 생성할 수 있다.
1: 위치 정보 추정 방법
10: 단말 장치
20: 액세스 포인트
30: 데이터 베이스 장치

Claims (15)

  1. 액세스 포인트에서 생성되는 신호를 수신 가능하고, 관성 정보를 측정 가능한 단말 장치의 위치 정보 추정 방법에 있어서,
    상기 관성 정보에 따라 관성 기반의 위치 정보를 추정하는 단계;
    상기 단말 장치가 수신하는 신호의 강도에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하는 단계; 및
    상기 관성 기반의 위치 정보 및 상기 신호 강도 기반의 위치 정보로부터 상기 단말 장치의 위치 정보를 추정하는 단계를 포함하는, 위치 정보 추정 방법
  2. 제1항에 있어서, 상기 단말 장치의 위치 정보를 추정하는 단계는,
    상기 단말 장치의 위치 정보에 관련되는 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 기 설정된 공분산 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산하는 단계;
    이전에 추정된 단말 장치의 위치 정보 추정 값 또는 단말 장치의 위치 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값에 따라 단말 장치의 위치 정보 예측 값을 계산하는 단계;
    상기 공분산 예측 값에 따라 공분산 추정 값 또는 칼만 이득 값 중 적어도 하나의 값을 계산하는 단계; 및
    상기 단말 장치의 위치 정보 예측 값, 칼만 이득 값 및 상기 신호 강도 기반의 위치 정보로부터 계산된 측정 값에 따라 단말 장치의 위치 정보 추정 값을 계산하는 단계를 포함하는, 위치 정보 추정 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 관성 기반의 위치 정보를 추정하는 단계는,
    상기 관성 정보로부터 상기 단말 장치의 상하 운동 정보 또는 회전 운동 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 운동 정보를 추정하는 단계;
    상기 운동 정보에 따라 상기 단말 장치의 이동 거리 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 운동 정보에 따라 상기 단말 장치의 이동 방향 정보를 추정하는 단계를 포함하는, 위치 정보 추정 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 운동 정보를 추정하는 단계는,
    상기 운동 정보에 관련되는 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 기 설정된 공분산 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산하는 단계;
    이전에 추정된 운동 정보 추정 값 또는 운동 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값에 따라 운동 정보 예측 값을 계산하는 단계;
    상기 공분산 예측 값에 따라 공분산 추정 값 또는 칼만 이득 값 중 적어도 하나의 값을 계산하는 단계; 및
    상기 운동 정보 예측 값, 칼만 이득 값 및 상기 관성 정보로부터 계산된 측정 값에 따라 운동 정보 추정 값을 계산하는 단계를 포함하는, 위치 정보 추정 방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 이동 방향 정보를 추정하는 단계는,
    상기 이동 방향 정보에 관련되는 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 기 설정된 공분산 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산하는 단계;
    이전에 추정된 이동 방향 정보 추정 값 또는 이동 방향 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값에 따라 이동 방향 정보 예측 값을 계산하는 단계;
    상기 공분산 예측 값에 따라 공분산 추정 값 또는 칼만 이득 값 중 적어도 하나의 값을 계산하는 단계; 및
    상기 이동 방향 정보 예측 값, 칼만 이득 값 및 상기 관성 정보로부터 계산된 측정 값에 따라 이동 방향 정보 추정 값을 계산하는 단계를 포함하는, 위치 정보 추정 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하는 단계는,
    상기 액세스 포인트의 위치에 따라 상기 단말 장치의 상대적인 위치를 계산하여 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보를 생성하는 단계; 및
    특정 공간에서 기 설정되는 격자의 각 영역에서 액세스 포인트 신호의 강도로부터 생성되는 핑거프린트 데이터 베이스에 따라 상기 단말 장치의 위치를 계산하여 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 위치 정보 추정 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하는 단계는,
    상기 신호 강도 기반의 위치 정보에 관련되는 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 기 설정된 공분산 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산하는 단계;
    이전에 추정된 신호 강도 기반의 위치 정보 추정 값 또는 신호 강도 기반의 위치 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보 예측 값을 계산하는 단계;
    상기 공분산 예측 값에 따라 공분산 추정 값 또는 칼만 이득 값 중 적어도 하나의 값을 계산하는 단계; 및
    상기 신호 강도 기반의 위치 정보 예측 값, 칼만 이득 값 및 상기 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보로부터 계산된 측정 값에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보 추정 값을 계산하는 단계를 포함하는, 위치 정보 추정 방법.
  8. 액세스 포인트에서 생성되는 신호를 수신하는 통신부;
    관성 정보를 측정하는 센서부;
    상기 관성 정보로부터 관성 기반의 위치 정보를 추정하고, 상기 통신부가 수신하는 신호의 강도에 따라 신호 강도 기반 위치 정보를 추정하고, 상기 관성 기반의 위치 정보 및 상기 신호 강도 기반의 위치 정보로부터 보정된 위치 정보를 추정하는 제어부를 포함하는, 단말 장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 단말 장치의 위치 정보에 관련되는 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 기 설정된 공분산 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산하고,
    이전에 추정된 단말 장치의 위치 정보 추정 값 또는 단말 장치의 위치 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값에 따라 단말 장치의 위치 정보 예측 값을 계산하고,
    상기 공분산 예측 값에 따라 공분산 추정 값 또는 칼만 이득 값 중 적어도 하나의 값을 계산하고,
    상기 단말 장치의 위치 정보 예측 값, 칼만 이득 값 및 상기 신호 강도 기반의 위치 정보로부터 계산된 측정 값에 따라 단말 장치의 위치 정보 추정 값을 계산하는, 단말 장치.
  10. 제8항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 관성 정보로부터 상기 단말 장치의 상하 운동 정보 또는 회전 운동 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 운동 정보를 추정하고,
    상기 운동 정보에 따라 상기 단말 장치의 이동 거리 정보를 생성하고,
    상기 운동 정보에 따라 상기 단말 장치의 이동 방향 정보를 추정하는, 단말 장치.
  11. 제10항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 운동 정보에 관련되는 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 기 설정된 공분산 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산하고,
    이전에 추정된 운동 정보 추정 값 또는 운동 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값에 따라 운동 정보 예측 값을 계산하고,
    상기 공분산 예측 값에 따라 공분산 추정 값 또는 칼만 이득 값 중 적어도 하나의 값을 계산하고,
    상기 운동 정보 예측 값, 칼만 이득 값 및 상기 관성 정보로부터 계산된 측정 값에 따라 운동 정보 추정 값을 계산하는, 단말 장치.
  12. 제10항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 이동 방향 정보에 관련되는 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 기 설정된 공분산 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산하고,
    이전에 추정된 이동 방향 정보 추정 값 또는 이동 방향 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값에 따라 이동 방향 정보 예측 값을 계산하고,
    상기 공분산 예측 값에 따라 공분산 추정 값 또는 칼만 이득 값 중 적어도 하나의 값을 계산하고,
    상기 이동 방향 정보 예측 값, 칼만 이득 값 및 상기 관성 정보로부터 계산된 측정 값에 따라 이동 방향 정보 추정 값을 계산하는, 단말 장치.
  13. 제8항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 액세스 포인트의 위치에 따라 상기 단말 장치의 상대적인 위치를 계산하여 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보를 생성하고,
    특정 공간에서 기 설정되는 격자의 각 영역에서 액세스 포인트 신호의 강도로부터 생성되는 핑거프린트 데이터 베이스에 따라 상기 단말 장치의 위치를 계산하여 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보를 생성하고,
    상기 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보 및 상기 핑거프린트 데이터 베이스 기반의 위치 정보로부터 상기 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하는, 단말 장치.
  14. 제13항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 신호 강도 기반의 위치 정보에 관련되는 공분산 추정 값 또는 공분산 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 기 설정된 공분산 행렬에 따라 공분산 예측 값을 계산하고,
    이전에 추정된 신호 강도 기반의 위치 정보 추정 값 또는 신호 강도 기반의 위치 정보 초기 값 중 적어도 하나의 값 및 외부로부터 입력 받는 시스템 입력 값에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보 예측 값을 계산하고,
    상기 공분산 예측 값에 따라 공분산 추정 값 또는 칼만 이득 값 중 적어도 하나의 값을 계산하고,
    상기 신호 강도 기반의 위치 정보 예측 값, 칼만 이득 값 및 상기 액세스 포인트 위치 기반의 위치 정보로부터 계산된 측정 값에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보 추정 값을 계산하는, 단말 장치.
  15. 신호를 생성하는 액세스 포인트;
    상기 액세스 포인트에서 생성하는 신호에 따라 핑거프린트 데이터 베이스를 구축하는 데이터 베이스 장치; 및
    상기 액세스 포인트에서 생성하는 신호 및 상기 핑거프린트 데이터 베이스를 수신하여 신호의 강도 또는 상기 핑거프린트 데이터 베이스 중 적어도 하나의 정보에 따라 신호 강도 기반의 위치 정보를 추정하고, 관성 정보를 측정하여 상기 관성 정보로부터 관성 기반의 위치 정보를 추정하고, 상기 신호 강도 기반의 위치 정보 및 관성 기반의 위치 정보로부터 보정된 위치 정보를 추정하는 단말 장치를 포함하는, 위치 정보 추정 시스템.

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