KR20220060766A - 관성센서를 이용한 보행항법 기반 상대/절대좌표 매칭 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 관성센서를 이용한 보행항법 기반 상대/절대좌표 매칭 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 관성센서를 이용한 가속도 데이터 및 각속도 데이터를 분석하여 사용자의 동작 유형, 휴대 유형, 이동 유형, 및 회전 유형에 따른 보행항법에 대한 상대좌표를 절대좌표로 매칭하여 실시간으로 정확한 위치를 도출할 수 있는 관성센서를 이용한 보행항법 기반 상대/절대좌표 매칭 시스템 및 방법에 관한 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은, 측정주기에 따라 가속도 및 각속도 센서 데이터를 검출하는 하나 이상의 관성센서(IMU: Inertial Measurement Unit)를 포함하는 센서부; 상기 센서의 검출값을 이용하여 이동 장치의 현재의 상대 위치 좌표를 생성하는 적어도 하나의 제 1 분산 필터부; 상기 센서의 검출값을 이용하여 상기 이동 장치의 현재의 절대 위치 좌표를 생성하는 적어도 하나의 제 2 분산 필터부; 상기 제 1 분산 필터부의 상대 위치 좌표를 제 2 분산 필터부의 절대 위치좌표로 매칭하는 매칭 필터부; 상기 매칭된 좌표를 융합하여 실시간 위치 인식을 수행하는 융합 필터부; 및 상기 인식된 위치를 좌표로서 도출하기 위한 좌표 도출부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은, 측정주기에 따라 가속도 및 각속도 센서 데이터를 검출하는 하나 이상의 관성센서(IMU: Inertial Measurement Unit)를 포함하는 센서부; 상기 센서의 검출값을 이용하여 이동 장치의 현재의 상대 위치 좌표를 생성하는 적어도 하나의 제 1 분산 필터부; 상기 센서의 검출값을 이용하여 상기 이동 장치의 현재의 절대 위치 좌표를 생성하는 적어도 하나의 제 2 분산 필터부; 상기 제 1 분산 필터부의 상대 위치 좌표를 제 2 분산 필터부의 절대 위치좌표로 매칭하는 매칭 필터부; 상기 매칭된 좌표를 융합하여 실시간 위치 인식을 수행하는 융합 필터부; 및 상기 인식된 위치를 좌표로서 도출하기 위한 좌표 도출부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 관성센서를 이용한 보행항법 기반 상대/절대좌표 매칭 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 관성센서를 이용한 가속도 데이터 및 각속도 데이터를 분석하여 사용자의 동작 유형, 휴대 유형, 이동 유형, 및 회전 유형에 따른 보행항법에 대한 상대좌표를 절대좌표로 매칭하여 실시간으로 정확한 위치를 도출할 수 있는 관성센서를 이용한 보행항법 기반 상대/절대좌표 매칭 시스템 및 방법에 관한 것이다.
위치 인식은 이동 장치가 스스로 공간 지각 능력을 가지는 기술로, 이동 장치의 자율 이동 기능 구현이나 증강현실(Augmented Reality; AR) 구현 등에 핵심이 되는 기술이다. 여기서, 이동 장치는 인간이 조종하지 않고 인간의 눈에 해당하는 센서가 컴퓨터와 같은 판단 기능을 갖추고 있어 자립적으로 돌아다닐 수 있는 이동 로봇(로봇 청소기, 보행 로봇 등)이나 자율 이동 기능을 가지고 있지는 않지만 손에 들고 조작할 수 있을 정도의 작은 크기를 갖고 있어 인간이 휴대하고 이동하면서 조작할 수 있는 모바일 기기(휴대폰과 같은 이동 통신 기기 등) 등을 포함한다.
대부분의 위치 인식 기술은 바퀴를 가진 이동 로봇 분야에서 발전되어 왔다. 이러한 기술들은 칼만 필터(Kalman Filter) 또는 파티클 필터(Particle Filter)를 핵심 알고리즘으로 이용하는 단일 필터 구조를 가지며, 동시 자기 위치 인식 및 지도 작성(Simultaneous Localization And Mapping; SLAM)이라는 방식으로 구현된다. 예측(prediction) 단계와 갱신(update) 단계를 반복적으로 수행하여 이동 위치를 추정하는데, 예측 단계에서는 이동 모델(Motion Model)을 이용하여 다음 단계에서의 위치를 예측하고, 갱신 단계에서는 센서의 정보를 받아들여 예측한 이동 위치 정보를 갱신한다.
또한, 일반적으로, PDR(Pedestrian Dead Reckoning, 보행항법) 기술분야의 경우 IEZ(INS-EKF-ZUPT) 또는 SHS(Step and Heading System)을 이용하게 되는데, 여기서 IEZ은 여러 보행 항법 기술과 마찬가지로 보행시 발생하는 오차들의 누적으로 인해 시간이 지남에 따라 오차가 커진다는 단점이 존재한다.
또한, IMU(Inertial Measurement Unit) 모듈은 관성측정장치로, 가속도, 회전, 기울어짐 등을 인식하여 보행자의 움직임을 인식하기 위한 장치이다. IMU 모듈은 움직임 인식을 위해 자이로센서, 가속도센서 및 지자계 센서를 포함하는데, IMU 모듈을 이용하여 물체의 위치와 움직임을 측정하기 위해서는 자이로센서의 측정값을 적분하거나, 가속도센서의 측정값을 이중 적분하여 구한다.
이렇듯 IMU 모듈을 이용하여 시간에 대해 적분하여 값들을 구하기 때문에 시간이 지날수록 오차는 커지게 된다. 따라서 시간에 따라 IMU 모듈의 오차를 보정해줘야 하고, 오차를 줄이기 위해서는 센서의 측정시간 간격을 줄이거나 영 속도 측정 알고리즘 등으로 보정해야 한다.
따라서, 정확한 위치 인식 기술을 통해 IMU 모듈에 의해 검출되는 정보를 근거로 도출되는 상대좌표를 절대좌표로 매칭하는 알고리즘과, 더 나아가, 예측 단계와 갱신 단계를 반복적으로 수행하는 상대/절대좌표 매칭을 기반으로 이동 위치 좌표를 추정하여 정확한 위치 좌표가 도출되도록 하는 관성센서를 이용한 보행항법 기반 상대/절대좌표 매칭 기술 개발이 필요한 상황이다.
본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 정확한 위치 인식 기술을 통해 IMU 모듈에 의해 검출되는 정보를 근거로 도출되는 상대좌표를 절대좌표로 매칭하는 알고리즘과, 더 나아가, 예측 단계와 갱신 단계를 반복적으로 수행하는 상대/절대좌표 매칭을 기반으로 이동 위치 좌표를 추정하여 정확한 위치 좌표가 도출되도록 하는 관성센서를 이용한 보행항법 기반 상대/절대좌표 매칭 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은, 측정주기에 따라 가속도 및 각속도 센서 데이터를 검출하는 하나 이상의 관성센서(IMU: Inertial Measurement Unit)를 포함하는 센서부; 상기 센서의 검출값을 이용하여 이동 장치의 현재의 상대 위치 좌표를 생성하는 적어도 하나의 제 1 분산 필터부; 상기 센서의 검출값을 이용하여 상기 이동 장치의 현재의 절대 위치 좌표를 생성하는 적어도 하나의 제 2 분산 필터부; 상기 제 1 분산 필터부의 상대 위치 좌표를 제 2 분산 필터부의 절대 위치좌표로 매칭하는 매칭 필터부; 상기 매칭된 좌표를 융합하여 실시간 위치 인식을 수행하는 융합 필터부; 및 상기 인식된 위치를 좌표로서 도출하기 위한 좌표 도출부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 한편으로 본 발명은, 측정주기에 따라 가속도 및 각속도 센서 데이터를 생성하는 하나 이상의 관성센서에 의해 가속도 및 각속도를 검출하는 속도 검출단계와; 상기 측정된 검출값을 이용하여 이동 장치의 현재의 상대 위치 좌표를 생성하는 상대 위치 좌표 생성단계와; 상기 센서의 검출값을 이용하여 상기 이동 장치의 현재의 절대 위치 좌표를 생성하는 절대 위치 좌표 생성단계와; 상기 제 1 분산 필터부의 상대 위치 좌표를 제 2 분산 필터부의 절대 위치좌표로 매칭하는 좌표 매칭단계와; 상기 매칭된 좌표를 융합하여 실시간 위치 인식을 수행하는 위친 인식단계와; 상기 인식된 위치를 좌표로서 도출하는 좌표 도출단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이상과 같은 본 발명에 따른 관성센서를 이용한 보행항법 기반 상대/절대좌표 매칭 시스템 및 방법에 있어서, 종래 문제점을 벗어나 정확한 위치 인식 기술을 통해 IMU 모듈에 의해 검출되는 정보를 근거로 도출되는 상대좌표를 절대좌표로 매칭하는 알고리즘과, 더 나아가, 예측 단계와 갱신 단계를 반복적으로 수행하는 상대/절대좌표 매칭을 기반으로 이동 위치 좌표를 추정하여 정확한 위치 좌표가 도출될 수 있도록 한다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
본 발명에 따른 시스템은, 측정주기에 따라 가속도 및 각속도 센서 데이터를 검출하는 하나 이상의 관성센서(IMU: Inertial Measurement Unit)를 포함하는 센서부, 상기 센서의 검출값을 이용하여 이동 장치의 현재의 상대 위치 좌표를 생성하는 적어도 하나의 제 1 분산 필터부, 상기 센서의 검출값을 이용하여 상기 이동 장치의 현재의 절대 위치 좌표를 생성하는 적어도 하나의 제 2 분산 필터부, 상기 제 1 분산 필터부의 상대 위치 좌표를 제 2 분산 필터부의 절대 위치좌표로 매칭하는 매칭 필터부, 상기 매칭된 좌표를 융합하여 실시간 위치 인식을 수행하는 융합 필터부 및 상기 인식된 위치를 좌표로서 도출하기 위한 좌표 도출부를 포함하여 이루어진다.
추가적으로, 본 발명에 따른 방법은, 측정주기에 따라 가속도 및 각속도 센서 데이터를 생성하는 하나 이상의 관성센서에 의해 가속도 및 각속도를 검출하는 속도 검출단계와, 상기 측정된 검출값을 이용하여 이동 장치의 현재의 상대 위치 좌표를 생성하는 상대 위치 좌표 생성단계와, 상기 센서의 검출값을 이용하여 상기 이동 장치의 현재의 절대 위치 좌표를 생성하는 절대 위치 좌표 생성단계와, 상기 제 1 분산 필터부의 상대 위치 좌표를 제 2 분산 필터부의 절대 위치좌표로 매칭하는 좌표 매칭단계와, 상기 매칭된 좌표를 융합하여 실시간 위치 인식을 수행하는 위친 인식단계와, 상기 인식된 위치를 좌표로서 도출하는 좌표 도출단계를 포함하여 이루어진다.
또한, 본 발명은 한편, 다양한 전자적으로 정보를 처리하는 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 저장 매체에 기록될 수 있다. 여기서, 저장 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 저장 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것 들이거나 소프트웨어 분야 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 저장매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 또한 상술한 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 전자적으로 정보를 처리하는 장치, 예를 들어, 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 설명함에 있어 특정형상 및 방향을 위주로 설명하였으나, 본 발명은 그 발명에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람에 의하여 다양한 변형 및 변경이 가능하고, 이러한 변형 및 변경은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
Claims (2)
- 측정주기에 따라 가속도 및 각속도 센서 데이터를 검출하는 하나 이상의 관성센서(IMU: Inertial Measurement Unit)를 포함하는 센서부;
상기 센서의 검출값을 이용하여 이동 장치의 현재의 상대 위치 좌표를 생성하는 적어도 하나의 제 1 분산 필터부;
상기 센서의 검출값을 이용하여 상기 이동 장치의 현재의 절대 위치 좌표를 생성하는 적어도 하나의 제 2 분산 필터부;
상기 제 1 분산 필터부의 상대 위치 좌표를 제 2 분산 필터부의 절대 위치좌표로 매칭하는 매칭 필터부;
상기 매칭된 좌표를 융합하여 실시간 위치 인식을 수행하는 융합 필터부; 및
상기 인식된 위치를 좌표로서 도출하기 위한 좌표 도출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 관성센서를 이용한 보행항법 기반 상대/절대좌표 매칭 시스템.
- 측정주기에 따라 가속도 및 각속도 센서 데이터를 생성하는 하나 이상의 관성센서에 의해 가속도 및 각속도를 검출하는 속도 검출단계와;
상기 측정된 검출값을 이용하여 이동 장치의 현재의 상대 위치 좌표를 생성하는 상대 위치 좌표 생성단계와;
상기 센서의 검출값을 이용하여 상기 이동 장치의 현재의 절대 위치 좌표를 생성하는 절대 위치 좌표 생성단계와;
상기 제 1 분산 필터부의 상대 위치 좌표를 제 2 분산 필터부의 절대 위치좌표로 매칭하는 좌표 매칭단계와;
상기 매칭된 좌표를 융합하여 실시간 위치 인식을 수행하는 위친 인식단계와;
상기 인식된 위치를 좌표로서 도출하는 좌표 도출단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 관성센서를 이용한 보행항법 기반 상대/절대좌표 매칭 방법.
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Citations (1)
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