KR20230000064A - 측위 장치 및 방법 - Google Patents

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김선우
문지선
박준하
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한양대학교 산학협력단
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Abstract

본 실시예들은 측위 장치 및 방법에 관한 것으로서, 특히 광대역 무선 통신 모듈로 측정한 거리 측정치와 보행자 추측 항법에 이한 추정 위치를 융합하여 실내에서 단말의 위치를 정확하게 추정하는 측위 장치 및 방법을 제공할 수 있다. 구체적으로, 광대역 무선 통신 모듈로 측정한 거리 측정치와 최적화 알고리즘을 활용하여 단말의 좌표를 보정함으로써, 기존의 측위 기술보다 측위 성능이 향상된 측위 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

Description

측위 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING LOCATION}
본 실시예들은 측위 장치 및 방법에 관한 것이다.
모바일 단말의 보급과 정보통신의 발달로 언제 어디서든 인터넷을 이용할 수 있는 환경이 되었다. 모바일 단말은 초소형 PC를 넘어선 GPS, 무선랜, 3G 및 4G 네트워크, 블루투스, 조도 및 근접 센서, 카메라 등의 각종 센서 및 네트워크 기능이 탑재됨으로써, 일반 PC에 비해 높은 활용도와 휴대성을 가질 수 있으며, 이를 통해 사용자는 언제 어디서나 교통정보, 상품정보, 내비게이션 서비스, SNS, 긴급 구조 서비스, 날씨, 생활정보 등의 위치적 관계에 기반한 다양한 서비스를 제공받고 있다. 이러한 위치 기반 서비스는 일반적으로 위치 정보 추정 또는 측위 기술을 기초로 하고 있다.
종래 실내 측위를 위해 사용되는 측위 기술들은 각각의 특성에 따라 장단점을 가지고 있다. 구체적으로, 광대역 무선 통신(UWB)을 이용한 실내 측위 기술의 경우는 정밀도가 매우 우수하나 UWB 태그(tag)로부터의 신호를 송수신하는 UWB 엥커(Anchor)의 위치와 설치 개수에 따라 측위 오차는 매우 다양하게 발생하는 문제점을 가지고 있다. 또한, 보행자 추측 항법(PDR)을 이용한 실내 측위 기술의 경우는 비교적 구축비용이 적고, 환경의 제약 없이 위치추적이 가능하나 다양한 센서(관성 센서, 압력 센서 등)를 활용하기 때문에, 시간에 따라 PDR 좌표의 오차가 누적된다는 문제점을 가지고 있다.
따라서 이러한 문제점들을 해결하기 위한 방법으로 광대역 무선 통신과 보행자 추측 항법을 활용하여 실내 측위의 정확도를 향상하고 오차를 줄일 수 있는 측위 장치 및 방법을 필요로 하고 있다.
이러한 배경에서, 본 실시예들은 광대역 무선 통신(Ultra Wide Band, UWB) 모듈로 측정한 거리 측정치와 보행자 추측 항법(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)에 의한 추정 위치를 융합하여 실내에서 단말의 위치를 정확하게 추정하는 측위 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
일 측면에서, 본 실시예들은 광대역 무선 통신(Ultra Wide Band, UWB) 모듈을 구비하는 복수 개의 단말에서 각각의 좌표를 이용하여 단말 사이의 거리 측정치를 산출하는 거리 산출부, 거리 측정치의 우도(likelihood)를 이용하여 목적 함수를 생성하고, 목적 함수에 기초하여 측위 대상 단말의 기준 위치를 추정하는 위치 추정부 및 기준 위치를 기준으로 보행자 추측 항법(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)에 의하여 측위 대상 단말의 최종 위치를 결정하는 위치 결정부를 포함하는 측위 장치를 제공할 수 있다.
다른 측면에서, 본 실시예들은 광대역 무선 통신(Ultra Wide Band, UWB) 모듈을 구비하는 복수 개의 단말에서 각각의 좌표를 이용하여 단말 사이의 거리 측정치를 산출하는 거리 산출 단계, 거리 측정치의 우도(likelihood)를 이용하여 목적 함수를 생성하고, 목적 함수에 기초하여 측위 대상 단말의 기준 위치를 추정하는 위치 추정 단계 및 기준 위치를 기준으로 보행자 추측 항법(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)에 의하여 측위 대상 단말의 최종 위치를 결정하는 위치 결정 단계를 포함하는 측위 방법을 제공할 수 있다.
본 실시예들에 의하면, 광대역 무선 통신(Ultra Wide Band, UWB) 모듈로 측정한 거리 측정치와 보행자 추측 항법(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)에 의한 추정 위치를 융합하여 실내에서 단말의 위치를 정확하게 추정하는 측위 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 측위 장치가 적용될 수 있는 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 측위 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 측위 장치가 측위 대상의 위치를 결정하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 측위 장치가 PDR 좌표를 획득하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 측위 방법에 대한 흐름도이다.
본 개시는 측위 장치 및 방법에 관한 것이다.
이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성 요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가질 수 있다. 또한, 본 실시예들을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 기술 사상의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다. 본 명세서 상에서 언급된 "포함한다", "갖는다", "이루어진다" 등이 사용되는 경우 "~만"이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성 요소를 단수로 표현한 경우에 특별한 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함할 수 있다.
또한, 본 개시의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질, 차례, 순서 또는 개수 등이 한정되지 않는다.
구성 요소들의 위치 관계에 대한 설명에 있어서, 둘 이상의 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속" 등이 된다고 기재된 경우, 둘 이상의 구성 요소가 직접적으로 "연결", "결합" 또는 "접속" 될 수 있지만, 둘 이상의 구성 요소와 다른 구성 요소가 더 "개재"되어 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 여기서, 다른 구성 요소는 서로 "연결", "결합" 또는 "접속" 되는 둘 이상의 구성 요소 중 하나 이상에 포함될 수도 있다.
구성 요소들이나, 동작 방법이나 제작 방법 등과 관련한 시간적 흐름 관계에 대한 설명에 있어서, 예를 들어, "~후에", "~에 이어서", "~다음에", "~전에" 등으로 시간적 선후 관계 또는 흐름적 선후 관계가 설명되는 경우, "바로" 또는 "직접"이 사용되지 않는 이상 연속적이지 않은 경우도 포함할 수 있다.
한편, 구성 요소에 대한 수치 또는 그 대응 정보(예: 레벨 등)가 언급된 경우, 별도의 명시적 기재가 없더라도, 수치 또는 그 대응 정보는 각종 요인(예: 공정상의 요인, 내부 또는 외부 충격, 노이즈 등)에 의해 발생할 수 있는 오차 범위를 포함하는 것으로 해석될 수 있다.
본 명세서에서의 광대역 무선 통신(Ultra-Wide Band, UWB)은 매우 낮은 전력을 사용하여 초광대역의 주파수 대역으로 디지털 데이터를 전송하는 무선 전송기술로써, 매우 낮은 전력으로 초고속, 고성능의 무선 네트워크를 구축하여 신뢰성 있는 통신이 가능한 무선 통신기술일 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 측위 장치가 적용될 수 있는 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 개시의 일 실시예에 따른 측위 대상(110)의 위치를 추정하기 위한 측위 장치(100)가 적용될 수 있는 시스템에 관한 것으로, 측위 장치(100)는 실내 공간 내에 복수 개의 단말(110,120,130,140)이 존재하는 경우에 측위 대상(110)의 위치를 추정할 수 있다. 여기서, 측위 대상(110)는 단말(110)을 일 예로 설명하나, 같은 실내 공간 내에 존재하는 다른 단말(120,130,140)중 하나 일 수도 있다.
일 예에 따라, 측위 장치(100) 및 복수 개의 단말(110,120,130,140)은 광대역 무선 통신 모듈 및 PDR 장비를 직접 포함하거나 유선 또는 무선 네트워크를 통해 상호 연결된 형태로 구성될 수 있다. 여기서, 측위 장치(100)는 단말일 수 있고, 별도의 장치 형태일 수도 있다. 예를 들어, 측위 장치(100)는 광대역 무선 통신 모듈을 구비하는 복수 개의 단말(110,120,130,140)로부터 수신되는 광대역 무선 신호를 각 단말(110,120,130,140)로 선택적으로 반사함으로써 태그 정보 등을 각 단말(110,120,130,140)로 전송할 수 있다. 따라서, 측위 장치(100)는 광대역 무선 통신 모듈을 이용하여 각각의 단말 사이의 거리 측정치를 산출할 수 있다. 이 때, 도 1에서
Figure pat00001
는 시간 t일 때, 단말(110)에서 단말(120)을 측정한 거리 측정치를 의미할 수 있다.
또한, 측위 장치(100)는 측위 대상(110)과 메모리 등의 저장부, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서 등의 하드웨어, 명령어 세트를 포함하는 소프트웨어 내지 이들의 조합 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 기반으로 구성될 수 있다.
일 예에 따라 측위 대상(110)은 광대역 무선 신호(UWB)를 발생시키는 단말일 수 있다. 예를 들어, 측위 대상(110)은 광대역 무선 신호와 같이 시간 분해능이 매우 우수한 전파를 이용하는 통신 네트워크를 포함하며, 측위 장치(100)와 통신을 수행하기 위한 브라우저를 구비하고 있는 단말일 수 있다. 따라서, 측위 대상(110)은 통신망에 연결되어 측위 장치(100)와 다른 단말과의 통신이 가능하면 단말 이외의 컴퓨터, PDA 등일 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.
다른 예에 따라 측위 대상(110)은 PDR 장치를 포함하는 단말일 수 있다. 예를 들어, 측위 대상(110)은 복수 개의 센서들을 구비한 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU)를 부착하여 측위 정보를 송출할 수 있다. 이때, 관성측정장치(IMU)는 비행기 또는 군사용 무기 제어나 시뮬레이션 장치의 자세 측정으로 사용되는 장치로, 측위 대상(110)의 이동 거리 및 이동 방향 추정이 가능할 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 측위 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 개시의 일 실시예에 따른 측위 장치(100)는 광대역 무선 통신(Ultra-Wide Band, UWB) 모듈을 구비하는 복수 개의 단말에서 각각의 좌표를 이용하여 상기 단말 사이의 거리 측정치를 산출하는 거리 산출부(210), 거리 측정치의 우도(likelihood)를 이용하여 목적 함수를 생성하고, 목적 함수에 기초하여 측위 대상 단말의 기준 위치를 추정하는 위치 추정부(220) 및 기준 위치를 기준으로 보행자 추측 항법(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)에 의하여 측위 대상 단말의 최종 위치를 결정하는 위치 결정부(230)를 포함할 수 있다.
일 예에 따라 거리 산출부(210)는 광대역 무선 통신 모듈을 구비하는 복수 개의 단말에서 각각의 좌표를 이용하여 단말 사이의 거리 측정치를 산출할 수 있다. 예를 들어, 거리 산출부(210)는 각각의 좌표를 이용하여 유클리드(Euclidean) 거리를 계산하고 거리 측정 오차를 반영하여 거리 측정치를 산출할 수 있다. 여기서, 거리 측정 오차의 분산은 가우시안 분포일 수 있다. 구체적인 예를 들면, 거리 산출부(210)는 두 단말의 위치를 2차원 벡터로 된 좌표로 정의하고 두 좌표간의 거리인 유클리드 거리를 계산할 수 있다. 그리고, 거리 산출부(210)는 평균이 0이고, 분산이
Figure pat00002
인 가우시안 분포를 가지는 거리 측정 오차를 유클리드 거리에 반영하여 단말 사이의 거리 측정치를 산출할 수 있다.
일 예에 따라 위치 추정부(220)는 거리 측정치의 우도(likelihood)를 이용하여 목적 함수를 생성할 수 있다. 예를 들어, 위치 추정부(220)는 측위 대상 단말에서 복수 개의 단말에 대한 거리 측정치의 우도를 각각 산출하고, 우도의 로그 합으로 목적 함수를 생성할 수 있다. 구체적인 예를 들면, 위치 추정부(220)는 산출된 거리 측정치마다 다른 값을 갖는 두 단말의 좌표들을 판단할 수 있는 조건부 확률인 우도를 산출할 수 있다. 위치 추정부(220)는 모든 단말에 대해 산출된 우도에 로그를 취하고 이를 합한 형태로 목적 함수를 생성할 수 있다. 따라서, 위치 추정부(220)는 산출된 거리 측정치를 초래한 미지의 변수인 좌표를 우도 함수를 통해 추정할 수 있다.
일 예에 따라 위치 추정부(220)는 생성된 목적 함수에 기초하여 측위 대상 단말의 기준 위치를 추정할 수 있다. 예를 들어, 위치 추정부(220)는 생성된 목적 함수를 최소화하여 거리 측정치의 우도가 최대값을 가지는 측위 대상 단말의 좌표를 기준 위치로 추정할 수 있다. 또한, 위치 추정부(220)는 생성된 목적 함수를 기반으로 최적화 알고리즘을 반복적으로 수행하여 수렴하는 측위 대상 단말의 좌표를 기준 위치로 추정할 수 있다. 여기서, 최적화 알고리즘은 ADMM(alternating direction method of multipliers) 알고리즘일 수 있으나 이에 한정되지는 않는다.
다른 일 예에 따라 위치 추정부(220)는 보행자 추측 항법(Pedestrian Dead Reckoning, PDR) 모델을 이용하여 측위 대상 단말의 PDR 좌표를 획득하여 목적 함수의 초기값으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 위치 추정부(220)는 이전 시간에서 측위 대상 단말의 PDR 좌표를 기준으로 PDR 측위 오차와 이전 시간으로부터 현재 시간까지의 PDR 이동 거리를 반영하여 현재 PDR 좌표를 획득할 수 있다. 구체적인 예를 들면, 위치 추정부(220)는 이전 시간에서 측위 대상 단말의 PDR 좌표에 평균이 0이고, 분산이
Figure pat00003
인 가우시안 분포를 가지는 PDR 측위 오차와 PDR 장비로 측정한 측위 대상 단말의 x축, y축 이동 거리를 합산하여 현재 PDR 좌표를 획득할 수 있다. 따라서, 위치 추정부(220)는 획득한 현재 PDR 좌표를 목적 함수의 초기값으로 설정하고 목적 함수에 기초하여 기준 위치를 추정할 수 있다.
일 예에 따라 위치 결정부(230)는 기준 위치를 기준으로 보행자 추측 항법(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)에 의하여 측위 대상 단말의 최종 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 위치 결정부(230)는 기준 위치의 좌표를 기준으로 PDR 측위 오차와 현재 시간으로부터 다음 시간까지의 PDR 이동 거리를 반영하여 측위 대상 단말의 다음 PDR 좌표를 획득할 수 있다. 그리고, 위치 결정부(230)는 획득한 다음 PDR 좌표를 최종 위치로 결정할 수 있다. 구체적인 예를 들면, 위치 결정부(230)는 보행자 추측 항법 모델로 획득한 현재 PDR 좌표를 목적 함수의 초기값으로 설정하여 추정한 기준 위치를 보행자 추측 항법 모델에 다시 적용하여 최종 위치를 결정할 수 있다. 즉, 위치 결정부(230)는 보행자 추측 항법 모델에 적용되는 기준 위치를 목적 함수로 추정된 추정 위치를 기준으로 하여 최종 위치를 결정할 수 있다. 따라서, 위치 결정부(230)는 PDR 장비의 추정 위치와 UWB 모듈을 통한 단말 사이의 거리 측정치를 융합하여 최종 위치를 결정할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 측위 장치가 측위 대상의 위치를 결정하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3을 참조하여, 본 개시의 일 실시예에 따른 측위 장치가 측위 대상의 최종 위치를 결정하는 동작에 대한 일 예를 설명한다.
일 예로, 거리 산출부(210)는 광대역 무선 통신 모듈을 구비하는 복수 개의 단말에서 각각의 단말 사이의 거리 측정치를 산출할 수 있다(S310). 예를 들어, 거리 산출부(210)는 복수 개의 단말에서 각각의 좌표를 이용하여 두 단말 사이의 거리를 획득할 수 있다. 이 때, 시간 t 에서 단말 m과 단말 n 사이의 거리는 수학식 1과 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00004
여기서,
Figure pat00005
는 유클리드 거리를 나타낼 수 있고,
Figure pat00006
는 시간 t에서 단말 m의 위치를 나타내는 2차원 벡터일 수 있다.
다른 예를 들어, 거리 산출부(210)는 UWB 거리 측정 모델을 이용하여 거리 측정치를 산출할 수 있다. 구체적으로 거리 산출부(210)는 단말 사이의 유클리드 거리에 거리 측정 오차를 반영하여 거리 측정치를 산출할 수 있다. 시간 t인 경우, 단말 m에서 단말 n을 측정한 UWB 거리 측정 모델은 수학식 2와 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00007
여기서,
Figure pat00008
는 거리 측정 오차일 수 있다. 이는 평균이 0이고 분산이
Figure pat00009
인 가우시안 분포일 수 있다.
일 예로, 위치 추정부(220)는 거리 측정치의 우도(likelihood)를 이용하여 목적 함수를 생성할 수 있다(S320). 예를 들어, 위치 추정부(220)는 측위 대상 단말에서 복수 개의 단말에 대한 거리 측정치의 우도를 각각 산출할 수 있다. 이 때, 거리 측정치의 우도(likelihood)는 수학식 3과 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00010
또한, 위치 추정부(220)는 모든 단말n에 대한 거리 측정치 우도의 로그 합 형태로 목적 함수를 생성할 수 있다. 이 때, 단말 m의 목적 함수는 수학식 4와 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00011
일 예로, 위치 추정부(220)는 생성된 목적 함수에 기초하여 측위 대상 단말의 기준 위치를 추정할 수 있다(S330). 예를 들어, 위치 추정부(220)는 목적함수를 최소화하기 위해 최적화 알고리즘을 반복적으로 수행하여 수렴하는 좌표를 측위 대상 단말의 기준 위치로 추정할 수 있다. 이 때, 추정되는 측위 대상 단말의 기준 위치는 수학식 5와 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00012
여기서, k는 최적화 알고리즘이 반복 수행되는 경우의 반복 횟수일 수 있다.
일 예로, 위치 결정부(230)는 추정된 기준 위치를 기준으로 보행자 추측 항법 모델에 의하여 측위 대상 단말의 최종 위치를 결정할 수 있다(S340). 예를 들어, 위치 결정부(230)는 보행자 추측 항법 모델을 이용하여 측위 시스템이 동작하는 실내 공간 내 PDR 장비를 탑재한 단말 m 최종 위치를 결정할 수 있다. 이 때, 시간 t인 경우, 단말 m의 PDR 좌표는 2차원 상태 벡터로
Figure pat00013
으로 정의할 수 있다. 시간 t에 대한 단말 m의 보행자 추측 항법 모델은 수학식 6과 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00014
여기서,
Figure pat00015
는 PDR 측위 오차일 수 있다. 이는 평균이 0이고 분산이
Figure pat00016
인 가우시안 분포일 수 있다. 그리고,
Figure pat00017
는 시간 t-1과 t사이에 PDR 장비로 측정한 단말 m의 x축, y축 이동 거리일 수 있다.
다른 예를 들어, 위치 결정부(230)는 광대역 무선 통신 모듈을 통한 단말 사이의 거리 측정치와 PDR 장비를 통한 단말의 추정 위치에 기초하여 최종 위치를 결정할 수 있다. 여기서, 추정 위치는 보행자 추측 항법 모델에 사용되는 기준 위치를 의미할 수 있다. 구체적으로, 위치 결정부(230)는 시간 t와 t+1 사이에서 PDR 장비를 통한 추정 위치와 광대역 무선 통신 모듈을 통한 거리 측정치를 최적화 알고리즘 기반으로 최종 위치를 결정할 수 있다. 다만, 위치 결정부(230)는 PDR 장비를 통한 단말의 추정 위치
Figure pat00018
를 최적화 알고리즘 기반의 목적 함수의 초기값
Figure pat00019
으로 사용할 수 있다. 이 때, 초기값은 수학식 7과 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00020
또한, 위치 결정부(230)는 시간 t에서 최적화 알고리즘 기반의 추정 위치
Figure pat00021
를 시간 t의 기준 위치로 사용할 수 있다. 이 경우, 시간 t+1에 대한 단말 m의 보행자 추측 항법 모델은 수학식 8과 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00022
따라서, 측위 장치(100)는 수학식 8에 기초하여 획득한 시간 t+1에서 측위 대상 단말의 PDR 좌표를 최종 위치로 결정할 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 측위 장치가 PDR 좌표를 획득하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참조하여, 본 개시의 일 실시예에 따른 측위 장치가 다음 PDR 좌표를 획득하는 동작에 대한 일 예를 설명한다.
일 예로, 위치 추정부(220)는 보행자 추측 항법 모델로부터 획득한 추정 위치를 목적 함수의 초기값으로 설정할 수 있다(S410). 예를 들어, 위치 추정부(220)는 이전 시간(t-1)에서 측위 대상 단말의 PDR 좌표를 기준으로 PDR 측위 오차와 이전 시간(t-1)으로부터 현재 시간(t)까지의 PDR 이동 거리를 반영하여 현재 PDR 좌표를 획득할 수 있다. 즉, 위치 추정부(220)는 보행자 추측 항법 모델로부터 획득한 현재 PDR 좌표
Figure pat00023
를 목적 함수의 초기값
Figure pat00024
으로 설정할 수 있다.
위치 추정부(220)는 목적 함수를 기반으로 최적화 알고리즘을 반복적으로 수행하여 측위 대상 단말의 기준 위치를 추정할 수 있다(S420). 예를 들어, 위치 추정부(220)는 광대역 무선 통신 모듈을 통해 산출된 거리 측정치의 우도를 이용하여 생성된 목적 함수를 최소화하기 위해 최적화 알고리즘을 반복하여 수행할 수 있다. 따라서, 위치 추정부(220)는 목적 함수를 최소화하여 거리 측정치의 우도를 최대로 하는 단말 m의 좌표를 획득하여 측위 대상 단말의 기준 위치로 추정할 수 있다.
위치 추정부(220)는 최적화 알고리즘을 반복적으로 수행하여 획득하는 단말의 좌표가 수렴하는지 여부를 판단할 수 있다(S430). 예를 들어, 위치 추정부(220)는 목적 함수를 기반으로 최적화 알고리즘을 반복적으로 수행하여 단말 m의 좌표가 수렴한다고 판단되면, 해당 좌표를 측위 대상 단말의 기준 위치로 추정할 수 있다.
위치 결정부(330)는 추정된 기준 위치를 기준으로 보행자 추측 항법 모델에 의해 최종 위치를 결정할 수 있다(S440). 예를 들어, 위치 결정부(330)는 추정된 기준 위치의 좌표
Figure pat00025
를 기준으로 PDR 측위 오차와 현재 시간(t)으로부터 다음 시간(t+1)까지의 PDR 이동 거리를 반영하여 획득한 다음 시간(t+1)에서의 다음 PDR 좌표를 측위 대상 단말의 최종 위치로 결정할 수 있다.
이하에서는 도 1 내지 도 4를 참조하여 설명한 측위 장치가 수행할 수 있는 측위 방법에 대해서 설명한다. 도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 측위 방법에 대한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 본 개시의 일 실시예에 따른 측위 방법은 거리 산출 단계를 포함할 수 있다(S510). 일 예로, 측위 장치는 광대역 무선 통신 모듈을 구비하는 복수 개의 단말에서 각각의 좌표를 이용하여 단말 사이의 거리 측정치를 산출할 수 있다. 예를 들어, 측위 장치는 각각의 좌표를 이용하여 유클리드(Euclidean) 거리를 계산하고 거리 측정 오차를 반영하여 거리 측정치를 산출할 수 있다. 여기서, 거리 측정 오차의 분산은 가우시안 분포일 수 있다. 구체적인 예를 들면, 측위 장치는 두 단말의 위치를 2차원 벡터로 된 좌표로 정의하고 두 좌표간의 거리인 유클리드 거리를 계산할 수 있다. 그리고, 측위 장치는 평균이 0이고, 분산이
Figure pat00026
인 가우시안 분포를 가지는 거리 측정 오차를 유클리드 거리에 반영하여 단말 사이의 거리 측정치를 산출할 수 있다.
일 실시예에 따른 측위 방법은 위치 추정 단계를 포함할 수 있다(S520). 일 예로, 측위 장치는 거리 측정치의 우도(likelihood)를 이용하여 목적 함수를 생성할 수 있다. 예를 들어, 측위 장치는 측위 대상 단말에서 복수 개의 단말에 대한 거리 측정치의 우도를 각각 산출하고, 우도의 로그 합으로 목적 함수를 생성할 수 있다. 구체적인 예를 들면, 측위 장치는 산출된 거리 측정치마다 다른 값을 갖는 두 단말의 좌표들을 판단할 수 있는 조건부 확률인 우도를 산출할 수 있다. 측위 장치는 모든 단말에 대해 산출된 우도에 로그를 취하고 이를 합한 형태로 목적 함수를 생성할 수 있다. 따라서, 측위 장치는 산출된 거리 측정치를 초래한 미지의 변수인 좌표를 우도 함수를 통해 추정할 수 있다.
일 예로, 측위 장치는 생성된 목적 함수에 기초하여 측위 대상 단말의 기준 위치를 추정할 수 있다. 예를 들어, 측위 장치는 생성된 목적 함수를 최소화하여 거리 측정치의 우도가 최대값을 가지는 측위 대상 단말의 좌표를 기준 위치로 추정할 수 있다. 또한, 측위 장치는 생성된 목적 함수를 기반으로 최적화 알고리즘을 반복적으로 수행하여 수렴하는 측위 대상 단말의 좌표를 기준 위치로 추정할 수 있다. 여기서, 최적화 알고리즘은 ADMM(alternating direction method of multipliers) 알고리즘일 수 있으나 이에 한정되지는 않는다.
다른 일 예로, 측위 장치는 보행자 추측 항법(Pedestrian Dead Reckoning, PDR) 모델을 이용하여 측위 대상 단말의 PDR 좌표를 획득하여 목적 함수의 초기값으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 측위 장치는 이전 시간에서 측위 대상 단말의 PDR 좌표를 기준으로 PDR 측위 오차와 이전 시간으로부터 현재 시간까지의 PDR 이동 거리를 반영하여 현재 PDR 좌표를 획득할 수 있다. 구체적인 예를 들면, 측위 장치는 이전 시간에서 측위 대상 단말의 PDR 좌표에 평균이 0이고, 분산이
Figure pat00027
인 가우시안 분포를 가지는 PDR 측위 오차와 PDR 장비로 측정한 측위 대상 단말의 x축, y축 이동 거리를 합산하여 현재 PDR 좌표를 획득할 수 있다. 측위 장치는 획득한 현재 PDR 좌표를 목적 함수의 초기값으로 설정할 수 있다.
일 실시예에 따른 측위 방법은 위치 결정 단계를 포함할 수 있다(S520). 일 예로, 측위 장치는 기준 위치를 기준으로 보행자 추측 항법(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)에 의하여 측위 대상 단말의 최종 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 측위 장치는 기준 위치의 좌표를 기준으로 PDR 측위 오차와 현재 시간으로부터 다음 시간까지의 PDR 이동 거리를 반영하여 측위 대상 단말의 다음 PDR 좌표를 획득할 수 있다. 그리고, 측위 장치는 획득한 다음 PDR 좌표를 최종 위치로 결정할 수 있다. 구체적인 예를 들면, 보행자 추측 항법 모델로 획득한 현재 PDR 좌표를 목적 함수의 초기값으로 설정하여 추정한 기준 위치를 보행자 추측 항법 모델에 다시 적용하여 최종 위치를 결정할 수 있다. 즉, 측위 장치는 보행자 추측 항법 모델에 적용되는 기준 위치를 목적 함수로 추정된 추정 위치를 기준으로 하여 최종 위치를 결정할 수 있다. 따라서, 측위 장치는 PDR 장비의 추정 위치와 UWB 모듈을 통한 단말 사이의 거리 측정치를 융합하여 최종 위치를 결정할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 개시에 의하면, 측위 장치 및 방법을 제공할 수 있다. 특히, 광대역 무선 통신 모듈로 측정한 거리 측정치와 보행자 추측 항법에 의한 추정 위치를 융합하여 실내에서 단말의 위치를 정확하게 추정하는 측위 장치 및 방법을 제공할 수 있다. 구체적으로, 광대역 무선 통신 모듈로 측정한 거리 측정치와 최적화 알고리즘을 활용하여 단말의 좌표를 보정함으로써, 기존의 측위 기술보다 측위 성능이 향상된 측위 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
이상의 설명은 본 개시의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 기술 사상의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 또한, 본 실시예들은 본 개시의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로 이러한 실시예에 의하여 본 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 개시의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 개시의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (14)

  1. 광대역 무선 통신(Ultra Wide Band, UWB) 모듈을 구비하는 복수 개의 단말에서 각각의 좌표를 이용하여 상기 단말 사이의 거리 측정치를 산출하는 거리 산출부;
    상기 거리 측정치의 우도(Likelihood)를 이용하여 목적 함수를 생성하고, 상기 목적 함수에 기초하여 측위 대상 단말의 기준 위치를 추정하는 위치 추정부; 및
    상기 기준 위치를 기준으로 보행자 추측 항법(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)에 의하여 상기 측위 대상 단말의 최종 위치를 결정하는 위치 결정부;를 포함하는 측위 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 거리 산출부는,
    상기 각각의 좌표를 이용하여 유클리드(Euclidean) 거기를 계산하고 거리 측정 오차를 반영하여 상기 거리 측정치를 산출하되,
    상기 거리 측정 오차의 분산은 가우시안 분포인 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치 추정부는,
    상기 측위 대상 단말에서 상기 복수 개의 단말에 대한 상기 거리 측정치의 우도를 각각 산출하고, 상기 우도의 로그 합으로 상기 목적 함수를 생성하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치 추정부는,
    이전 시간에서 상기 측위 대상 단말의 PDR 좌표를 기준으로 PDR 측위 오차와 상기 이전 시간으로부터 현재 시간까지의 PDR 이동 거리를 반영하여 현재 PDR 좌표를 획득하고, 상기 현재 PDR 좌표를 상기 목적 함수의 초기값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치 추정부는,
    상기 목적 함수를 최소화하여 상기 거리 측정치의 우도가 최대값을 가지는 상기 측위 대상 단말의 좌표를 상기 기준 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치 추정부는,
    상기 목적 함수를 기반으로 최적화 알고리즘을 반복적으로 수행하여 수렴하는 상기 측위 대상 단말의 좌표를 상기 기준 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 측위 장치
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치 결정부는,
    상기 기준 위치의 좌표를 기준으로 PDR 측위 오차와 현재 시간으로부터 다음 시간까지의 PDR 이동 거리를 반영하여 상기 측위 대상 단말의 다음 PDR 좌표를 획득하고, 상기 다음 PDR 좌표를 상기 최종 위치로 결정하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  8. 광대역 무선 통신(Ultra Wide Band, UWB) 모듈을 구비하는 복수 개의 단말에서 각각의 좌표를 이용하여 상기 단말 사이의 거리 측정치를 산출하는 거리 산출 단계;
    상기 거리 측정치의 우도(Likelihood)를 이용하여 목적 함수를 생성하고, 상기 목적 함수에 기초하여 측위 대상 단말의 기준 위치를 추정하는 위치 추정 단계; 및
    상기 기준 위치를 기준으로 보행자 추측 항법(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)에 의하여 상기 측위 대상 단말의 최종 위치를 결정하는 위치 결정 단계;를 포함하는 측위 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 거리 산출 단계는,
    상기 각각의 좌표를 이용하여 유클리드(Euclidean) 거리를 계산하고 거리 측정 오차를 반영하여 상기 거리 측정치를 산출하되,
    상기 거리 측정 오차의 분산은 가우시안 분포인 것을 특징으로 하는 측위 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 위치 추정 단계는,
    상기 측위 대상 단말에서 상기 복수 개의 단말에 대한 상기 거리 측정치의 우도를 각각 산출하고, 상기 우도의 로그 합으로 상기 목적 함수를 생성하는 것을 특징으로 하는 측위 방법.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 위치 추정 단계는,
    이전 시간에서 상기 측위 대상 단말의 PDR 좌표를 기준으로 PDR 측위 오차와 상기 이전 시간으로부터 현재 시간까지의 PDR 이동 거리를 반영하여 현재 PDR 좌표를 획득하고, 상기 현재 PDR 좌표를 상기 목적 함수의 초기값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 측위 방법.
  12. 제 8 항에 있어서,
    상기 위치 추정 단계는,
    상기 목적 함수를 최소화하여 상기 거리 측정치의 우도가 최대값을 가지는 상기 측위 대상 단말의 좌표를 상기 기준 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 측위 방법.
  13. 제 8 항에 있어서,
    상기 위치 추정 단계는,
    상기 목적 함수를 기반으로 최적화 알고리즘을 반복적으로 수행하여 수렴하는 상기 측위 대상 단말의 좌표를 상기 기준 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 측위 방법.
  14. 제 8 항에 있어서,
    상기 위치 결정 단계는,
    상기 기준 위치의 좌표를 기준으로 PDR 측위 오차와 현재 시간으로부터 다음 시간까지의 PDR 이동 거리를 반영하여 상기 측위 대상 단말의 다음 PDR 좌표를 획득하고, 상기 다음 PDR 좌표를 상기 최종 위치로 결정하는 것을 특징으로 하는 측위 방법.

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