KR20230020385A - 초정밀 객체-포지셔닝 시스템 및 이를 이용한 자기 위치 측정 방법 - Google Patents
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Abstract
객체-포지셔닝 시스템은 복수의 기준 디바이스; 알려지지 않은 위치에 있는 하나 이상의 대상 디바이스로서, 하나 이상의 무선 신호 세트를 통해 상기 복수의 기준 디바이스와 통신하는, 하나 이상의 대상 디바이스; 적어도 하나의 처리 유닛; 및 복수의 기준 디바이스의 적어도 하나의 서브세트, 하나 이상의 대상 디바이스의 적어도 하나의 서브세트, 및 그 사이에 객체-포지셔닝 관련 데이터를 파퓰레이팅 하기 위한 적어도 하나의 처리 유닛의 적어도 하나의 서브세트와 각각 통신하는 하나 이상의 신호-재전송 디바이스를 포함한다. 상기 적어도 하나의 처리 유닛은, 상기 하나 이상의 대상 디바이스 각각에 대해, 상기 기준 및 대상 디바이스들 사이에서 통신된 무선 신호 세트를 기초로 하여 상기 대상 노드와 상기 복수의 기준 디바이스 각각 사이의 거리를 결정하고; 상기 결정된 거리를 기초로 하여 상기 대상 디바이스의 위치를 결정하도록 구성된다.
Description
관련 출원에 대한 교차 참조
본 출원은 2020년 3월 12일자로 출원된 미국 가특허 출원 제62/988,833호의 이익을 주장하며, 그 내용은 그 전체가 인용에 의해 본원에 포함된다.
개시 분야
본 발명은 일반적으로 객체-포지셔닝 시스템(object-positioning system)에 관한 것으로, 특히 초정밀 포지셔닝 시스템 및 이를 이용하여 기준 노드(reference node) 및 대상 노드(target node)의 위치를 측정하는 방법에 관한 것이다.
실내/실외 포지셔닝 시스템이 알려져 있다. 예를 들어, 실외 포지셔닝 시스템의 한 유형은 미국의 세계 포지셔닝 시스템(GPS), 러시아의 세계 항법 위성 시스템(GLONASS), 유럽 연합의 갈릴레오(Galileo) 포지셔닝 시스템, 및 중국의 베이더우(BeiDou) 항법 위성 시스템과 같은 세계 항법 위성 시스템(GNSS)이다.
실내/실외 포지셔닝 시스템의 다른 예로는 수신 신호 강도(RSS)를 사용하는 포지셔닝 시스템, 객체-포지셔닝을 위한 모션 센서(예: 가속도계) 및 회전 센서(예: 자이로스코프)를 사용하는 관성 항법 시스템(INS), 가속도계를 보수계로 그리고 자력계를 보행자 탐색용 나침반으로 사용하는 사용한 보행자 추측 항법(PDR), 미국 워싱턴주 벨뷰에 소재한 밸브 코퍼레이션에서 개발한 SteamVR® 광학 위치 추적 기술(SteamVR은 밸브 코퍼레이션의 등록 상표임), 미국 캘리포니아주 어바인에 소재한 Oculus VR에 의해 개발된 오쿨러스 별자리 추적 기술(Oculus constellation tracking technology) 및 미국 오리건주 코밸리스에 소재한 NaturalPoint, Inc.에서 개발한 OPTITRACK® 카메라-기반 포지셔닝 시스템(OPTITRACK은 NaturalPoint, Inc.의 등록 상표임)을 포함한다.
다른 유형의 포지셔닝 시스템은 아일랜드 더블린에 소재한 DecaWave Limited에서 개발한 초광대역(UWB) 기반 시스템이고 이는 대상 객체의 위치를 결정하기 위한 양방향 거리 측정(two-way ranging), 도착 시간 차이(TDoA), 또는 UWB 신호의 도착 위상차(PDoA)를 사용한다.
위에서 설명한 포지셔닝 시스템이 성공적으로 배치되고 사용되었지만, 여전히 다음과 같은 다양한 문제에 직면해 있다.
*
다중 경로;
*
힘든 설정 및 보정 절차;
*
고비용; 및
*
낮은 정확도.
따라서, 새로운 고정밀 포지셔닝 시스템 및 이를 이용한 객체의 위치 측정 방법을 제공하는 것이 요망된다.
본 개시의 일 양태에 따르면, 서로 무선 및/또는 유선 통신하는 복수의 디바이스 또는 노드를 포함하는 초정밀 협력 객체-포지셔닝 시스템이 제공된다. 일부 노드는 알려진 위치에 있으며 기준 노드 또는 앵커로 사용될 수 있다. 일부 다른 노드는 알려지지 않은 위치에 있을 수 있으며 대상 노드로 표시될 수 있다. 상기 시스템은 복수의 노드들 사이에 전송된 무선 신호 및 하나 이상의 대상 노드의 위치를 결정하기 위한 기준 노드의 위치를 사용한다.
일부 실시예에서, 시스템은 또한 복수의 기준 및 대상 노드의 적어도 하나의 서브세트(subset)와 통신하는 복수의 중계기, 및 그 사이에 객체-포지셔닝 관련 데이터를 파퓰레이팅(populating) 하기 위한 적어도 하나의 처리 유닛을 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 시스템은 복수의 기준 및 대상 노드의 적어도 하나의 서브세트와 통신하는 하나 이상의 게이트웨이 디바이스 또는 노드, 적어도 하나의 신호-재전송 디바이스 또는 노드, 및 그 사이에 객체-포지셔닝 관련 데이터를 파퓰레이팅 하기 위한 적어도 하나의 처리 유닛을 더 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 시스템은 공통 좌표계 내에서 기준 및 대상 노드를 자기-위치 측정하기 위한 동시 위치 측정 및 맵핑(SLAM) 방법을 협력적으로 수행하는 하나 이상의 거리 측정기를 더 포함할 수 있다.
본 개시의 일 양태에 따르면, 알려진 위치에 있는 복수의 기준 노드; 알려지지 않은 위치에 있는 하나 이상의 대상 노드로서, 상기 하나 이상의 대상 노드는 하나 이상의 무선 신호 세트를 통해 복수의 기준 노드와 통신하는, 하나 이상의 대상 노드; 적어도 하나의 처리 유닛; 및 복수의 기준 노드의 적어도 서브 세트, 하나 이상의 대상 노드의 적어도 하나의 서브세트, 및 그 사이에 객체-포지셔닝 관련 데이터를 파퓰레이팅 하기 위한 적어도 하나의 처리 유닛의 적어도 하나의 서브세트와 각각 통신하는 하나 이상의 신호-재전송 노드를 포함하는, 객체-포지셔닝 시스템이 제공된다. 적어도 하나의 처리 유닛은: 하나 이상의 대상 노드 각각에 대해, 상기 기준 노드와 대상 노드 사이에서 통신되는 무선 신호 세트를 기초로 하여 대상 노드와 복수의 기준 노드 각각 사이의 거리를 결정하고; 결정된 거리를 기초로 하여 상기 대상 노드의 위치를 결정하도록 구성된다.
일부 실시예에서, 객체-포지셔닝 시스템은 복수의 기준 노드의 적어도 하나의 서브세트, 신호-재전송 노드의 적어도 하나의 서브세트, 및 그 사이에 객체-포지셔닝 관련 데이터를 파퓰레이팅 하기 위한 적어도 하나의 처리 유닛을 더 포함한다.
본 개시의 일 양태에 따르면, 적어도 하나의 처리 유닛; 이와 연관된 좌표계를 갖는 복수의 기준 노드로서, 상기 복수의 기준 노드는 알려지지 않은 위치에 위치되는, 복수의 기준 노드; 알려지지 않은 위치에 위치되는 하나 이상의 대상 노드를 포함하고, 상기 하나 이상의 대상 및 상기 복수의 기준 노드는 그 내용 전체가 인용에 의해 본원에 포함되는 출원인의 미국 특허 제 10,448,357호와 같은 거리 측정기를 더 포함하고, 상기 참조 및 대상 노드는 복수의 기준 노드의 전체 또는 서브세트 사이의 거리를 측정하고, 하나 이상의 대상 노드와 복수의 기준 노드의 전체 또는 서브세트 사이의 하나 이상의 거리 측정을 더 수행하도록 구성된다. 적어도 하나의 처리 유닛은: 복수의 기준 노드 사이의 거리 및 복수의 기준 노드와 하나 이상의 대상 노드 사이의 거리를 기초로 하여 상기 좌표계에서 위치가 알려지지 않은 기준 노드의 위치를 추정하고 결정된 거리를 기초로 하여 상기 좌표계에서 상기 기준 노드 및 대상 노드의 위치를 결정하도록 구성된다.
일부 실시예에서, 객체-포지셔닝 시스템은 복수의 기준 노드의 적어도 하나의 서브세트, 신호-재전송 노드의 적어도 하나의 서브세트, 및 그 사이의 객체-포지셔닝 관련 데이터를 파퓰레이팅 하기 위한 적어도 하나의 처리 유닛을 더 포함한다.
도 1은 본 개시내용의 일 실시예에 따른, 사이트 내의 하나 이상의 기준 디바이스 및 하나 이상의 대상 디바이스를 갖는 포지셔닝 시스템을 예시하는 개략도이고,
도 2는 도 1의 시스템의 기준 디바이스와 대상 디바이스 사이의 거리(range) 결정을 나타내는 개략도이고,
도 3은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 사이트 내의 하나 이상의 기준 디바이스, 하나 이상의 대상 디바이스, 및 복수의 중계기를 갖는 포지셔닝 시스템을 예시하는 개략도이고,
도 4는 본 개시의 또 다른 실시예에 따른, 사이트 내의 하나 이상의 기준 디바이스, 하나 이상의 대상 디바이스, 복수의 중계기, 및 하나 이상의 게이트웨이를 갖는 포지셔닝 시스템을 예시하는 개략도이고,
도 5a 및 도 5b는 동시 위치 측정 및 맵핑(SLAM) 방법의 단계를 나타내는 흐름도이고,
도 6은 음속 추정 공정의 단계를 나타내는 흐름도이고,
도 7a 내지 도 7c는 모바일 객체의 위치를 결정하기 위한 다중 측량 방법을 도시하는 개략도이고,
도 8a 및 도 8b는 모바일 노드의 위치 추정을 좁히는데 사용되는 다중 거리 측정을 도시하고, 도 8a는 결정된 영역 내의 위치 추정을 도시하고 도 8b는 최적화 후 단일 위치에서의 위치 추정을 도시하고,
도 9는 레일을 따라 여러 거리에서 2mm 정확도의 레이저 레인저에 대해 특성화된 설계의 거리 측정 성능을 도시하고,
도 10은 초음파 및 레이저 거리 측정 비교를 도시하고, 평균적으로 측정이 레이저 레인저의 정확도 내인 2밀리미터(mm)만큼 상이한 상태를 도시하고,
도 11a 및 도 11b는 측정 암 및 초음파 시스템에 대해 보고된 3차원(3D) 위치(도 11a) 및 각각의 3D 축선(도 11b)에 대한 초음파 위치 오차를 보여주고,
도 12a 내지 도 12d는 출원인의 실내 포지셔닝 시스템(IPS) 해법의 다양한 폼 팩터를 도시하며, 여기서
도 12a는 출원인의 코인-셀 구동 모바일/노드를 도시하고,
도 12b는 출원인의 범용 직렬 버스(USB) 또는 배터리 구동 앵커를 보여주고,
도 12c는 출원인의 USB 또는 배터리 구동 모바일을 보여주고,
도 12d는 출원인의 이더넷 전원 장치(POE) 앵커를 보여주고,
도 13은 앵커가 손목에 장착된 모바일을 사용하여 손을 추적하는 조립 스테이션 배치를 보여주고,
도 14는 POE 데이지-체인 앵커(POE daisy-chained anchors)를 사용하여 지상에서 7.2미터(m)의 천장 배치를 보여주고,
도 15는 천장에서 벽 배치 데이지 체인을 보여주고,
도 16a 및 도 16b는 사용자 인터페이스 모니터링 및 제어의 예를 도시하고,
도 17은 산업 표준 가상 현실(VR) 플랫폼과 출원인의 포지셔닝 통합 테스트를 보여주고,
도 18은 대규모 실내 포지셔닝 네트워크 시스템을 나타내는 개략도이고,
도 19, 도 20a, 및 도 20b는 네트워크 가입 동작의 시퀀스 다이어그램이고,
도 21은 초음파 타임슬롯을 나타내는 도면이고,
도 22는 무선 프로토콜 프레임 정의를 나타내는 개략도이고,
도 23은 무선 중계기 네트워크에 대한 타임슬롯을 도시하고,
도 24 및 도 24a 내지 도 25f는 시나리오 시퀀스 다이어그램을 도시하고,
도 26은 대시보드 웹사이트를 보여준다.
도 2는 도 1의 시스템의 기준 디바이스와 대상 디바이스 사이의 거리(range) 결정을 나타내는 개략도이고,
도 3은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 사이트 내의 하나 이상의 기준 디바이스, 하나 이상의 대상 디바이스, 및 복수의 중계기를 갖는 포지셔닝 시스템을 예시하는 개략도이고,
도 4는 본 개시의 또 다른 실시예에 따른, 사이트 내의 하나 이상의 기준 디바이스, 하나 이상의 대상 디바이스, 복수의 중계기, 및 하나 이상의 게이트웨이를 갖는 포지셔닝 시스템을 예시하는 개략도이고,
도 5a 및 도 5b는 동시 위치 측정 및 맵핑(SLAM) 방법의 단계를 나타내는 흐름도이고,
도 6은 음속 추정 공정의 단계를 나타내는 흐름도이고,
도 7a 내지 도 7c는 모바일 객체의 위치를 결정하기 위한 다중 측량 방법을 도시하는 개략도이고,
도 8a 및 도 8b는 모바일 노드의 위치 추정을 좁히는데 사용되는 다중 거리 측정을 도시하고, 도 8a는 결정된 영역 내의 위치 추정을 도시하고 도 8b는 최적화 후 단일 위치에서의 위치 추정을 도시하고,
도 9는 레일을 따라 여러 거리에서 2mm 정확도의 레이저 레인저에 대해 특성화된 설계의 거리 측정 성능을 도시하고,
도 10은 초음파 및 레이저 거리 측정 비교를 도시하고, 평균적으로 측정이 레이저 레인저의 정확도 내인 2밀리미터(mm)만큼 상이한 상태를 도시하고,
도 11a 및 도 11b는 측정 암 및 초음파 시스템에 대해 보고된 3차원(3D) 위치(도 11a) 및 각각의 3D 축선(도 11b)에 대한 초음파 위치 오차를 보여주고,
도 12a 내지 도 12d는 출원인의 실내 포지셔닝 시스템(IPS) 해법의 다양한 폼 팩터를 도시하며, 여기서
도 12a는 출원인의 코인-셀 구동 모바일/노드를 도시하고,
도 12b는 출원인의 범용 직렬 버스(USB) 또는 배터리 구동 앵커를 보여주고,
도 12c는 출원인의 USB 또는 배터리 구동 모바일을 보여주고,
도 12d는 출원인의 이더넷 전원 장치(POE) 앵커를 보여주고,
도 13은 앵커가 손목에 장착된 모바일을 사용하여 손을 추적하는 조립 스테이션 배치를 보여주고,
도 14는 POE 데이지-체인 앵커(POE daisy-chained anchors)를 사용하여 지상에서 7.2미터(m)의 천장 배치를 보여주고,
도 15는 천장에서 벽 배치 데이지 체인을 보여주고,
도 16a 및 도 16b는 사용자 인터페이스 모니터링 및 제어의 예를 도시하고,
도 17은 산업 표준 가상 현실(VR) 플랫폼과 출원인의 포지셔닝 통합 테스트를 보여주고,
도 18은 대규모 실내 포지셔닝 네트워크 시스템을 나타내는 개략도이고,
도 19, 도 20a, 및 도 20b는 네트워크 가입 동작의 시퀀스 다이어그램이고,
도 21은 초음파 타임슬롯을 나타내는 도면이고,
도 22는 무선 프로토콜 프레임 정의를 나타내는 개략도이고,
도 23은 무선 중계기 네트워크에 대한 타임슬롯을 도시하고,
도 24 및 도 24a 내지 도 25f는 시나리오 시퀀스 다이어그램을 도시하고,
도 26은 대시보드 웹사이트를 보여준다.
객체-포지셔닝 시스템(Object-Positioning System)
다중 측량(MLAT) 객체-포지셔닝 시스템은 일반적으로 거리 측정(ranging), 즉 노드 집합 간의 거리를 측정하는 것을 포함한다. 여기서, 노드는 객체-포지셔닝 시스템의 기능적 구성요소, 모듈, 디바이스, 등이며, 사이트에 고정, 재배치 가능하게 위치되거나, 이동 가능하게 위치될 수 있다. 노드는 전기 회로 및/또는 광 회로와 같은 회로(하나 이상의 개별 회로 및/또는 집적 회로를 포함할 수 있음)를 포함할 수 있고, 전기 신호, 무선 주파수(RF) 신호, 광학 신호, 음향 신호, 등과 같은 적절한 신호를 사용하여 적절한 유선 또는 무선 기술을 통해 다른 노드와 통신할 수 있다.
도 1은 본 개시내용의 일 실시예에 따른, 사이트 내의 하나 이상의 기준 디바이스 및 하나 이상의 대상 디바이스를 갖는 포지셔닝 시스템(100)을 도시하는 개략도이다.
도시된 바와 같이, 시스템(100)은 복수의 노드(102, 104)를 포함한다. 노드(102, 104) 중 적어도 일부는 각각 자신과 근처 노드 사이의 점대점 거리를 결정하기 위한 거리 측정기를 포함한다. 거리 측정기를 갖는 그러한 노드의 예는 출원인의 미국 특허 제 10,448,357호에 개시되어 있으며, 그 내용은 그 전체가 인용에 의해 본원에 포함된다. 더욱이, 노드(102, 104) 중 적어도 일부는 명령을 실행하기 위한 처리 유닛("프로세서" 또는 "프로세싱 구조"로도 지칭됨) 및 시스템 통신을 위한 양방향 무선 라디오를 더 포함할 수 있다. 여기서, 처리 유닛은 전기 회로, 광학 회로, 또는 이들의 조합의 형태일 수 있다.
다양한 실시예에서, 노드(102 및 104)는 사이트(106)에 배치된 하나 이상의 기준 디바이스(102)(또한 "앵커"로 표시됨) 및 하나 이상의 대상 디바이스(104)(또한 "모바일"로 표시됨)로서 분류될 수 있다. 기준 디바이스(102)는 고정된 위치에 있거나 움직일 수 있고 그 위치는 미리 결정될 수 있으며 보정 공정을 통해 및/또는 여기에 설명된 방법, 출원인의 US 10,448,357호에 개시된 방법, 및/또는 임의의 다른 적절한 방법과 같은 거리 측정 및/또는 포지셔닝 방법을 통해 결정될 수 있다. 대상 디바이스(104)는 일반적으로 이동 가능하고 그 위치는 본 개시에 설명된 바와 같이 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 기준 디바이스(102)는 그 위치를 결정하기 위한 대상 디바이스로 간주되거나 대상 디바이스가 될 수 있다. 일부 실시예에서, 대상 디바이스(104)는 그 위치가 결정된 후 다른 대상 디바이스의 위치를 결정하기 위한 기준 디바이스로 사용될 수 있다.
이 실시예에서, 대상 디바이스(104)는 무선 신호 세트(108)를 송신하고, 기준 디바이스(102)는 무선 신호 세트(108)를 수신한다. 따라서, 기준 디바이스(102)는 대상 디바이스(104)의 거리를 결정하기 위한 무선 신호 세트(108)를 통해 대상 디바이스(104)와 통신한다. 여기서, 객체의 거리는 적어도 객체와 기준점, 예를 들어, 기준 디바이스(102) 사이의 거리를 지칭한다.
이 실시예에서, 하나 이상의 기준 디바이스(102)는 사이트(106)의 알려진 위치에 배치되고, 예를 들어 여기에 설명된 목적을 위해 특별히 설계된 하나 이상의 디바이스, 하나 이상의 WI-FI® 액세스 포인트(WI-FI는 미국의 텍사스주 오스틴에 소재한 Wi-Fi Alliance의 등록 상표임), 하나 이상의 BLUETOOTH® 액세스 포인트(BLUETOOTH는 미국의 와싱턴주 커클랜드에 소재한 Bluetooth Sig. Inc.의 등록 상표임), 하나 이상의 5G® 기지국 등일 수 있다. 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 각각의 기준 디바이스(102)는 또한 음향 신호를 전송 및 수신할 수 있는 음향 변환기를 포함한다.
대상 디바이스(104)는 사람, 랜야드(lanyard), ID 배지, 도구, 안전모, 쇼핑 카트, 패키지, 로봇, 자율 유도 차량(AGV), 사용자의 손 등과 같은 각각의 이동 가능한 객체와 연관되어 사이트(106) 내에서 이동 가능하다. 대상 디바이스(104)는 아래에 설명된 기능을 갖고 이동 가능한 객체와 연결하기에 적합한 임의의 디바이스, 예를 들어 여기에 설명된 목적을 위해 특별히 설계된 신호-수신 디바이스, Apple® iPhone®(Apple 및 iPhone은 미국 캘리포니아주 쿠퍼티노 소재의 Apple Inc.의 등록 상표임.), AndroidTM 폰(Android는 미국 캘리포니아주 마운틴 뷰 소재의 Google LLC의 상표임), Windows® 폰(Windows는 미국 와싱턴주 레드몬드 Microsoft Corporation의 등록 상표임), 및 기타 스마트폰과 같은 스마트폰, Apple® iPad®(iPad는 미국 캘리포니아주 쿠퍼티노 소재의 Apple Inc.의 등록 상표임), AndroidTM 태블릿, Microsoft®(Microsoft는 미국 와싱턴주 레드몬드 소재의 Microsoft Corporation의 등록 상표임) 태블릿, 및 기타 태블릿과 같은 태블릿, 랩톱, 개인 정보 단말기(PDA), 비디오 케임 컨트롤러, 인간-기계 인터페이스 디바이스, 가상 현실 애플리케이션용 3차원(3D) 인터페이스 디바이스, HoloLens®(HoloLens는 미국 와싱턴주 레드몬에 소재한 Microsoft Corporation의 등록 상표임)와 같은 증강 현실 디바이스, 구글 글래스(Google Glass)와 같은 헤드업 디스플레이 등일 수 있다.
이 실시예에서, 기준 디바이스(102)와 대상 디바이스(104) 사이에서 전송된 무선 신호 세트(108)는 라디오- 주파수(RF) 신호, 예를 들어 WI-FI® 신호, BLUETOOTH® 신호, 향상된 ShockBurst®(ShockBurst는 노르웨이 트론헤임에 소재한 Nordic Semiconductor ASA의 등록 상표임) 신호, 5G 셀룰러 신호 등과 같은 적어도 제 1 유형의 고속 무선 신호(또한 이하 "제 1 속도 신호"라고도 함), 및 음향 신호와 같은 제 2 유형의 저속 무선 신호(이하 "제 2 속도 신호"라고도 함)를 포함한다.
당업자가 이해하는 바와 같이, 다양한 실시예에서, 기준 디바이스(102)는 하나 이상의 대상 디바이스(104)와 동시에 통신할 수 있고, 대상 디바이스(104)는 하나 이상의 기준 디바이스(102)와 동시에 통신할 수 있다. 물론, 적어도 일부 기간에, 임의의 대상 디바이스(104)와 통신하지 않는 하나 이상의 기준 디바이스(102)가 존재할 수 있고; 또한 적어도 일부 기간에는 임의의 기준 디바이스(102)와 통신하지 않는 하나 이상의 대상 디바이스(104)가 존재할 수 있다.
주파수 분할 다중화, 시분할 다중화, 코드 분할 다중화 등과 같은 적절한 신호 다중화 기술은 하나 이상의 기준 디바이스(102)와 하나 이상의 대상 디바이스(104) 간의 통신에 사용될 수 있다. 이러한 신호 다중화 기술의 대부분은 당업계에 알려지고 새로운 신호 다중화 기술이 여기에 개시된 포지셔닝 시스템에 동등하게 적용 가능하기 때문에 아래에서의 설명은 단지 설명 목적을 위한 예로서 대상 디바이스(104)와 통신하는 기준 디바이스(102)의 간단한 시스템 설명을 이용한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 기준 디바이스(102)는 버스 또는 개별 회로(도시안됨)를 통해 메모리 구성요소(114A)에 결합되어 이를 제어하는 처리 유닛(112A), 및 RF 송수신기(116A), 신호 발생기(120A), 및 음향 변환기(122A)(예: 스피커)를 포함하는 한 세트의 신호 전송기를 포함한다. RF 송수신기(116A)는 RF 신호(124)와 같은 고속 무선 신호를 통해 대상 디바이스(104)와 통신하기 위해 안테나(118A)에 결합된다. 당업계에 알려진 바와 같이, RF 송수신기는 RF 신호를 송수신할 수 있다.
신호 발생기(120A)는 음향 신호(126)와 같은 저속 무선 신호를 전송하기 위해 음향 변환기(122A)에 결합된다. 이 실시예에서, 신호 발생기(120A)는 변환기(122A)를 구동하고 저속 무선 신호(126)를 발생하기 위해 아날로그 신호를 발생하는 디지털 대 아날로그 변환기(DAC)를 포함한다.
다양한 실시예들에서, 기준 디바이스(102)는 구현에 따라 다른 적절한 구성요소들 및 회로를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 기준 디바이스(102)는 송신을 위한 RF 및/또는 음향 신호들을 처리하기 위한 적절한 신호 처리 구성요소들 및 회로를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 기준 디바이스(102)는 신호 발생기(120A)의 출력을 필터링하기 위한 적절한 신호 처리 구성요소들 및 회로를 포함할 수 있다.
기능적 관점에서, 처리 유닛(112A)은 또한 송신기 논리 계층으로 표시된다. RF 송수신기(116A), 안테나(118A), 신호 발생기(120A), 및 음향 변환기(122A)는 집합적으로 송신기 물리 계층으로 표시된다.
대응하여, 대상 디바이스(104)는 버스 또는 개별 회로(도시안됨), 메모리 구성요소(114B), 및 RF 송수신기(116B) 및 음향 수신기(120B)를 포함하는 신호 수신기 세트에 결합되고 이를 통해 제어하는 처리 유닛(112B)을 포함한다. RF 송수신기(116B)는 또한 RF(무선) 연결(124)(즉, RF 신호(124); 이하 "RF 신호" 및 "RF 연결"이라는 용어가 단순함을 위해 서로 교환가능하게 사용될 수 있음)을 통해 기준 디바이스(102)와 통신하기 위한 안테나(118B)에 결합된다. 음향 수신기(120B)는 또한 기준 디바이스(102)로부터 전송된 음향 신호를 수신하기 위한 마이크로폰과 같은 음향 변환기(122B)에 결합된다. 이 실시예에서, 음향 수신기(120B)는 아날로그 대 디지털 변환기(ADC)를 포함하고, 추가 처리를 위해 마이크로폰(122B)의 출력을 디지털 신호로 변환한다. 일부 실시예에서, 대상 디바이스(104)는 온도 센서(132)를 더 포함한다.
기능적 관점에서, 처리 유닛(112B)은 또한 수신기 논리 계층으로 표시된다. RF 송수신기(116B), 안테나(118B), 음향 수신기(120B), 및 음향 변환기(122B)는 집합적으로 수신기 물리 계층으로 표시된다.
여기서, 각각의 처리 유닛(112A, 112B)은, 예를 들어, 프로그래밍된 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이 (FPGA), 애플리케이션별 집적 회로(ASIC) 등을 이용하여 특별히 설계된 컨트롤러 칩일 수 있다. 대안적으로, 처리 유닛(112A, 112B) 각각은 Intel® 마이크로프로세서(Intel은 미국 캘리포니아주 산타클라라에 소재한 Intel Corporation의 등록 상표임), AMD® 마이크로프로세서(AMD는 미국 캘리포니아주 산타클라라에 소재한 Advanced Micro Devices, Inc.의 등록 상표임), ARM® 아키텍처에 따라 다양한 제조업체에서 제조한 ARM® 마이크로프로세서(ARM은 영국 캠브리지에 소재한 ARM Ltd.의 등록 상표임), AVR® 마이크로컨트롤러(AVR 및 Atmel은 미국 캘리포니아주 샌어제이에 소재한 Atmel Corporation의 등록 상표임), 등과 같은 하나 이상의 단일 코어 또는 다중 코어 컴퓨팅 프로세서일 수 있다. 메모리 구성요소(114A, 114B) 각각은 RAM, ROM, EEPROM, 솔리드 스테이트 메모리, 하드 디스크, CD, DVD, 플래시 메모리 등일 수 있다.
기준 디바이스(102) 및 대상 디바이스(104)는 RF 신호(124) 및 음향 신호(126)를 사용하여 그 사이의 거리(128)를 측정한다. 이 실시예에서, 기준 디바이스(102) 및 대상 디바이스(104)는 또한 명령 및 데이터를 서로 송수신하는 것과 같은 다른 통신 목적을 위해 RF 연결(124)을 사용할 수 있다. 그러나, 당업자는 일부 대안적인 실시예에서, 도 2에 도시된 RF 연결(124)은 거리 측정에만 사용될 수 있으며, 기준 디바이스(102) 및 대상 디바이스(104)는 다른 목적으로 서로 통신하지 않는다. 일부 다른 실시예에서, 도 2에 도시된 RF 연결(124)은 거리 측정에만 사용될 수 있고, 기준 디바이스(102) 및 대상 디바이스(104)는 명령과 데이터를 서로 주고받는 것과 같은 다른 목적을 위해 서로 통신하기 위해 다른 무선 수단, 예를 들어, 다른 무선 채널 및/또는 다른 무선 통신 기술을 사용할 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 기준 디바이스(102) 및 대상 디바이스(104)는 거리 측정을 위한 RF 신호(124)로서 향상된 ShockBurstTM 신호를 사용하고, 서로 명령 및 데이터를 송수신하기 위한 BLUETOOTH® 연결을 사용한다.
도 3은 본 개시의 다른 실시예에 따른 포지셔닝 시스템(100)을 도시한 개략도이다. 본 실시예의 포지셔닝 시스템(100)은 도 1에 도시된 것과 유사하고, 하나 이상의 기준 디바이스 또는 앵커(102), 하나 이상의 대상 디바이스 또는 모바일(104), 및 사이트의 하나 이상의 중계기(202)를 포함한다. 여기서, 중계기(202)는 하나 이상의 제 1 디바이스로부터 하나 이상의 신호를 수신하고 수신된 하나 이상의 신호를 하나 이상의 제 2 디바이스로 재전송하는 신호-재전송 노드 또는 디바이스이다. 일부 실시예에서, 중계기(202)는 기준 또는 대상 디바이스(102/104)의 일부를 형성할 수 있다. 즉, 기준 또는 대상 디바이스(102/104)는 중계기의 기능을 포함할 수 있고 필요할 때 중계기(202)의 역할을 할 수 있다.
이 실시예에서, 중계기(202)는 서로 협력하고 필요에 따라 시스템(100) 전체에 걸쳐 거리, 위치, 온도, 수신된 신호 강도 표시기(RSSI) 등과 같은 노드(102 및/또는 104)의 거리 측정/포지셔닝 정보 및 가측치(observables)를 추가하여 예를 들면, 하나 이상의 노드(102/104)의 거리 측정/포지셔닝 정보 및 가측지를 하나 이상의 다른 중계기(202'), 하나 이상의 다른 노드(102'/104'), 또는 하나 이상의 서버(도시안됨)로 전송한다.
도 4는 본 개시의 다른 실시예에 따른 포지셔닝 시스템(100)을 도시한 개략도이다. 본 실시예의 포지셔닝 시스템(100)은 도 1에 도시된 것과 유사하고, 하나 이상의 기준 디바이스 또는 앵커(102), 하나 이상의 대상 디바이스 또는 모바일(104), 복수의 중계기(202), 및 사이트의 하나 이상의 게이트웨이 노드(gateway node) 또는 디바이스(또는 간단히 "게이트웨이(gateway)")(204)를 포함한다. 구현에 따라, 게이트웨이(204)는 이더넷 게이트웨이, USB 게이트웨이, 및/또는 임의의 적절한 유형의 게이트웨이일 수 있다.
하나 이상의 게이트웨이(204)는 시스템 네트워크(206)와 하나 이상의 서버(208) 사이에서 데이터 및 명령을 중계한다. 서버(208)는 데이터베이스, 처리 엔진, 및 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 더 포함할 수 있다. 데이터는 대시보드 웹사이트를 통해 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(210)를 통해 최종 사용자에 추가로 액세스할 수 있다. 당업자는 서버(208) 및 데이터베이스 아키텍처의 상당한 변형이 존재하고(예를 들어, 클라우드 배치, 온-프레미스 배치(on-premises deployment), 에지 배치 등) 이러한 변형이 본 발명의 범위를 벗어나지 않는다는 것을 인식한다.
일부 실시예에서, 네트워크 내의 대상 노드(104)는 그들의 위치를 국부적으로 계산한 다음, 계산된 위치를 네트워크(206)를 통해 서버(208)로 중계한다. 다른 실시예에서, 네트워크 내의 대상 노드(104)는 그들의 위치를 계산하지 않는다. 오히려, 노드(102 및/또는 104)는 그들의 가측치(거리, 신호 파형, 온도, RSSI 등)을 서버(208)에 전송할 수 있고, 서버(208)는 대상 노드(104)의 위치를 계산한다.
일 실시예에서, 기준 노드(102)는 이더넷 네트워크와 통신하기 위한 이더넷 포트 및 관련 회로를 더 포함하고 상기 이더넷 네트워크를 통해 하나 이상의 서버와 통신한다. 일부 실시예에서, 이더넷 포트는 이더넷 전원 장치(PoE) 표준을 통해 전력을 수신하도록 더 구성된다. 다른 실시예에서, 기준 노드(102)는 내부 이더넷 스위치 또는 허브와 연결하기 위한 2개의 이더넷 포트를 포함하며, 하나는 업스트림 통신 및/또는 전력을 위한 것이고 다른 하나는 다운스트림 이더넷 통신을 제공하고 및/또는 데이지 체인 구성에서 다른 기준 노드(102)에 전력을 공급하기 위한 것이다.
다른 실시예에서, 기준 노드(102) 및 대상 노드(104)의 초기 위치는 알려져 있지 않다. 도 1 및 도 2에 도시된 시스템(100)은 노드(102 및 104)에 대한 공통 좌표계를 설정하고 도 5a 및 도 5b에 도시된 보정 공정(300)를 사용하여 본 명세서에 기술된 동시 위치 측정 및 맵핑(SLAM) 방법을 사용하여 기준 노드(102) 및 선택적으로 대상 노드(104)의 위치를 동시에 측정할 수 있다.
도 5a 및 도 5b에 도시된 공정(300)으로. 시스템(100)은 먼저 네트워크를 초기화하여(단계 302) 기준 노드(102) 간의 거리 측정 통신(ranging communication)을 설정한다. 그런 다음 서버와 같은 제어 디바이스는 네트워크 상의의 모든 기준 노드(102)를 문의하고(단계 304), 이에 응답하여, 시스템(100) 내의 모든 기준 노드(102)는 그들의 존재를 브로드캐스트한다(broadcast)(단계 306). 미리 정의된 타임아웃 기간 후에, 응답 기준 노드(102)의 목록은 예를 들어 기준 노드(102)를 그들의 MAC 주소에 의해 정렬함으로써 결정론적으로 정렬된다(단계 308).
단계 310에서, 결정적 목록의 선택된 기준 노드(102)("액티브 기준 노드(active reference node)"라고도 함)는 수신기 노드(즉, 다른 기준 노드(102))가 비행 시간(TOF) 측정을 설정할 수 있도록 측정 신호를 다른 모든 노드에 브로드캐스트한다. 단계 312에서, 모든 수신기 노드는 TOF를 측정하고 송신 액티브 노드까지의 거리를 결정한다. 단계 314에서, 거리 측정치 및 기타 가측치(예를 들어, 온도 측정치, RSSI, 신호 파형 등)가 네트워크를 통해 수신기 노드로부터 제어 디바이스(예를 들어, 서버)로 브로드캐스트된다.
시스템(100)은 결정적 목록의 모든 노드가 측정 신호를 브로드캐스트했는지 여부를 검사한다(단계 316). 그렇지 않다면, 공정(300)은 결정론적 리스트로부터 다른 기준 노드를 선택하고(즉, 그것을 액티브 노드로 만든다) 단계 310에서 새로 선택된 노드로 공정을 반복한다.
결정적 목록의 모든 노드가 자신의 측정 신호를 브로드캐스트하면, 시스템은 도 5b에 도시된 2차 단계로 진행하며, 하나 이상의 대상 노드(104)가 측정 신호를 순차적 방식으로 전송하기 시작하고(단계 342) 모든 기준 노드(102)가 TOF를 측정하여 브로드캐스팅 대상 노드까지의 거리를 결정한다(단계 344). 대상 노드는 고유한 위치에서 여러 공간적으로 다양한 측정 세트를 발생하기 위해 측정 신호를 (반복적으로) 방송하면서 커버리지 영역(예: 사이트) 전체를 이동한다. 대상 노드에 의해 전송된 각각의 측정 신호 세트로, 모든 수신 노드는 TOF를 계산하고 해당 특정 에포크에 대한 대상 노드까지의 거리를 결정한다. 각각의 측정 에포크 후에, 다른 가측치 데이터(예: 온도, RSSI, 신호 파형 등)와 함께 거리 측정이 네트워크를 통해 제어 디바이스로 다시 브로드캐스트되고(단계 346), 이는 전체 품질에 대한 모든 에포크에 걸쳐 완전한 데이터세트를 체크한다(단계 348). 데이터세트가 기준 노드 위치의 유효한 해결을 위한 충분한 데이터를 포함하지 않거나, 그렇지 않으면 기준 노드의 위치를 특정 최대 허용 오차 내로 해결하기에 충분한 사전 설정된 품질 임계값을 충족하지 않는 경우(단계 350의 "아니오" 분기부), 공정(300)은 단계 342로 되돌아 간다. 충분한 데이터 품질이 달성되면(단계 350의 "예" 분기부), 많은 방법이 알려져 있고 경사하강법 등과 같은 방정식의 발생하는 시스템에 대한 해법을 풀거나 추정하는 데 대안적으로 사용될 수 있지만, 제어 디바이스에서 작동하는 솔버 엔진은 최소자승법(방정식 6 내지 12 참조)을 사용하여 모든 기준 노드의 위치를 결정한다(단계 352). 일부 실시예에서, 해결될 충분한 데이터가 있는 기준 노드의 위치만이 결정되고 일부 기준 노드는 고정되지 않은 채로 남아 있다. 일부 실시예에서, 수신 노드로부터 서버로 전송된 RSSI 가측치는 결정된 위치와 함께 데이터베이스 또는 다른 메모리에 저장되고 및/또는 RSSI 핑거 프린터를 형성하도록 처리된다.
단계 354에서, 결정된 위치는 네트워크에 브로드캐스트되고 시스템 초기화가 완료된다. 그 다음, 공정(300)이 종료된다.
공정(300)에서, 각각의 노드가 다른 모든 노드에 대한 거리를 얻을 필요는 없지만 시스템의 알려지지 않은 변수의 개수보다 더 많은 측정치를 얻는 것이 필요하다(예: 각각의 노드의 x, y 및 z 좌표).
일부 실시예에서, 도 5a에 도시된 공정(300)의 제 1 단계에서, 일부 또는 모든 대상 노드는 또한 질의에 응답할 수 있고(단계 304), 결정적 목록에 포함될 수 있고, 이에 의해 교정의 제 1 단계에 포함될 수 있다.
일부 실시예에서, 교정 공정(300)은 기준 노드(102)가 이동되거나 재배치될 때 수행된다.
동시 위치 측정 및 매핑 방법을 수행하는 유사하지만 대안적인 방법이 때때로 선호된다. 상기 방법의 이 2차 변형에서, 공정(300)의 단계 308 내지 318은 건너뛰고, 기준 노드에 대한 기준 노드 측정은 수행되지 않는다. 이것은 기준 노드가 지원되는 최대 거리 측정 거리(ranging distance)를 초과하여 너무 멀리 떨어져 있는 경우 또는 장애물로 인해 직접 거리 측정이 불가능한 경우 또는 비정상적으로 열악한 다중 경로 조건이 있는 상황에서 바람직할 수 있다. 이 경우, 기준 노드 거리에 대한 기준 노드가 부족하면 실제 기준 노드 위치에 의해 발생된 기하학적 조건에 따라 해법이 모호해질 수 있다. 이러한 모호성은 사용자에게 초기화 공정 단계(342 내지 350) 동안 대상 노드(104)의 움직임을 제한하도록 지시함으로써, 예를 들면, 노드의 높이를 +/- 0.5m에 일관되게 유지함으로써 해결되거나 추정된다.
시스템 초기화 후, 기준 노드는 공통 좌표계 내에서 자체적으로 지역화되었지만, 해당 좌표계를 건물 좌표계 또는 지구 좌표계와 같은 다른 좌표계로 변환하는 것이 종종 바람직하고 유용하다. 두 좌표계에서 공통 제어점을 결정하고 변환을 유도하기 위해 당업계에 주지된 방법이 사용된다.
출원인의 US 10,448,357호에 기술된 바와 같이, 온도 측정은 음속의 변화를 수정하기 위해 거리 찾기 공정의 일부로 수집될 수 있다. 그러나 건물 내 공기의 계층화는 비선형 열 구배를 초래하여 두 노드(102/104) 사이의 공기 기둥 평균 온도에 영향을 미친다는 것이 주지되어 있다.
보다 정확한 음속 추정 방법이 사용될 수 있다. 도 6은 음속을 추정하기 위한 공정(400)의 단계들을 도시하는 흐름도이다. 도시된 공정(400)은 공간의 다양한 지점에서 온도 측정치를 수집한다. 처음에는, 출원인의 US 10,448,357호에 기술된 바와 같이 음속을 보정하는 전통적인 온도 방법이 사용된다. 그 다음, 공정(400)은 온도 측정치를 맵 데이터베이스에 저장하는 추가 단계를 사용한다. 후속 거리 측정에서 각각의 관련 온도 측정은 해당 에포크에서 계산된 위치와 함께 지도 데이터베이스에 저장된다. 그런 다음, 일부 실시예에서 필터링될 수 있는 이력 온도(예: 이동 창 평균 또는 가장 최근 측정치)를 활용하여 점대점 열 구배의 보다 정확한 모델이 결정되고 주어진 포지셔닝 에포크에 대한 음속 추정을 수정하기 위한 추가 온도에 활용될 수 있다.
이러한 모델은 결정된 거리를 구체화하고 그 후 노드의 위치를 결정하는 데 사용되는 보다 정확한 음속 계산을 허용한다.
특히, 포지셔닝 에포크가 시작된 후(단계 402), 거리 측정 신호는 전술한 바와 같이 전송된다. 그 후, 일부 또는 모든 노드(102 및/또는 104)는 온도 측정을 수행한다(단계 406). 서버와 같은 제어 디바이스는 수신기 노드(기준 노드(102) 및/또는 대상 노드(104)일 수 있음)로부터 TOF 및 온도 측정치를 수신한다(단계 408). 각각의 노드의 위치를 계산할 때, 제어 디바이스는 이전 위치가 알려져 있는지를 확인한다(단계 410). 그렇다면, 제어 디바이스는 계층화 방법을 사용하여 음속을 계산하고(단계 412) 위에서 설명한 대로 관련 거리 측정치를 사용하여 노드의 위치를 계산한다(단계 414). 그 다음, 제어 디바이스는 온도 측정치 및 노드 위치를 맵 데이터베이스에 기록한다(단계 420).
단계 410에서, 노드의 이전 위치가 알려지지 않은 경우, 제어 디바이스는 송신 및 수신 노드의 이동 평균 온도의 평균을 사용하여 음속을 계산하고(단계 416) 상술된 바와 같이 관련 거리 측정을 사용하여 노드의 위치를 계산한다(단계 418). 그 다음, 공정(400)은 계층화 방법을 사용하여 음속을 재계산하기 위해 단계 412로 진행하고, 위에서 설명된 바와 같이 관련 거리 측정을 사용하여 노드의 위치를 재계산한다(단계 414). 그 다음, 제어 디바이스는 온도 측정치 및 노드 위치를 맵 데이터베이스에 기록한다(단계 420).
일부 실시예들에서, 정확한 거리 정보(예를 들어, TOF 측정들로부터 획득된 거리 정보)는 위치를 해결하기에 충분한 수의 노드들 사이에서 이용가능하지 않을 수 있다. 이러한 실시예에서, 디바이스는 독립적으로 또는 데이터 융합을 통해 무선 통신으로부터 RSSI 측정을 활용하여 대략적인 정확도 거리를 결정할 수 있다. RSSI를 수치 거리와 관련시키는 알려진 방법, 예를 들어 경로 손실 모델 또는 알려진 RSSI 핑거프린팅 방법이 적절하게 사용된다. RSSI 측정의 정확도가 음향 TOF 측정보다 훨씬 낮은 것으로 알려져 있지만, 시스템의 정확도는 기준 노드(102)가 TOF 측정을 사용하는 SLAM 절차에서 국부화되어 있는 정확도로 인해 기존의 RSSI 전용 기반 시스템에 비해 여전히 상당히 개선되었다. 또한, 일부 경우에 TOF 및 RSSI 측정 모두는 대상 노드(104)의 3D 위치를 결정하기에 충분한 데이터를 제공하지 않을 수 있다. 이 경우, 노드(104)의 위치에 대한 더 낮은 차원성(예를 들어, 2차원(2D) 또는 1차원(1D)(즉, 근접성))이 결정될 수 있다.
일부 실시예에서, 시스템은 그래픽 엔진 및 시각화 애플리케이션을 사용하여 노드의 움직임을 디지털 트위닝하기 위한 컴퓨팅 디바이스, 그래픽 처리 유닛(GPU), 및 모니터를 더 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 시스템은 이력 위치 데이터를 포함하는 데이터베이스에 결합된 분석 엔진을 더 포함한다. 위치 데이터에 대한 분석은 시간 연구, 공정 최적화, 사고 분석, 품질 보증 등을 완료하기 위해 수행된다. 객체의 재생 가능한 시계열 3D 시각화, 공정 정렬 및 차분, 히트맵 그래프 등을 비롯한 다양한 출력이 분석 엔진에 의해 발생될 수 있다.
일부 실시예에서, 인공 신경망, 컨볼루션 신경망(convolutional neural network) 등과 같은 기계 학습 알고리즘은 서버에 중계되는 위치 데이터 및 창고 관리 시스템, 전사적 자원 관리 시스템, 등과 같은 다른 외부 소스로부터 이벤트를 결정하는 데 사용될 수 있다. 추가 실시예에서, 이러한 기계 학습 알고리즘은 또한 예를 들어 창고 작업자를 창고의 한 위치로 파견하거나 공급업체에 제품 주문을 발행함으로써 결정된 이벤트에 응답하여 동작 또는 명령을 자율적으로 발행할 수 있다. 도 13 및 도 16a에 도시된 일부 다른 실시예에서, 데이터는 실시간으로 처리되고 워크플로 공정과 관련되어 상기 워크플로에 오류가 있는지 여부를 결정하거나 워크플로의 각각의 단계를 완료하는 시간 등과 같은 공정의 특정 측면을 측정한다. 사용자 정의 이벤트는 측정된 공정이 정의된 매개변수 외부에서 작동할 때 결정될 수 있으며, 이는 모바일 애플리케이션, 데스크톱 애플리케이션, 이메일, 통합 경보 시스템 등을 통해 담당자에게 발송되는 경보를 발생할 수 있다. 최종 사용자는 공정이 정상적으로 수행되고 기록된 위치 데이터가 템플릿으로 메모리에 저장되는 시스템 교육 모드를 통해 주어진 공정에 대한 특정 이벤트 및 매개변수를 정의한다. 사용자 인터페이스(도 16a)를 통해 기록된 템플릿의 소정의 특정 이벤트가 예상되는 공정 변동을 허용하도록 조정될 수 있다.
일부 실시예에서, 시스템은 위험한 환경에서 고용된 사용자가 착용하는 웨어러블 대상 노드(104)(또는 간단히 "웨어러블 노드(wearable nodes)"로 표시됨)를 더 포함한다. 웨어러블 노드(104)는 착용자의 위치를 추적한다. 도 26에 도시된 바와 같이, 환경 내의 구역은 배제 구역, 위험 구역, 승인된 인력 전용 구역, 보안 구역 등과 같은 다양한 클래스의 공간으로 정의되고 연관될 수 있다. 각각의 웨어러블 노드(104)는 그 결정된 위치를 서버에 전송한다. 웨어러블 노드(104)의 위치는 대시보드 웹사이트(도 26)에서 시각화될 수 있으며, 필요에 따라 관리자 또는 다른 당사자가 액세스할 수 있다. 웨어러블 노드(104)가 정의된 구역 중 하나에 있거나 그 내에 위치하게 되면, 연관된 사용자가 주어진 구역으로의 진입이 허용되는지를 결정하기 위해 데이터베이스 질의가 이루어진다. 승인이 확인되지 않으면, 경고가 발생되고 사용자에게 발송되어 잠재적 위험 및/또는 적절한 관리자에게 경고할 수 있다. 구역은 정적일 필요가 없으며 특정 공정이 수동으로 시작되거나 주어진 공간에 진입하는 다른 대상 노드(104)에 의해 시작될 때, 예를 들면, 하나의 시나리오에서, 오버헤드 크레인이 액티브 동작에 있을 때, 활성화되거나 정의될 수 있으며, 페이로드 상에 위치된 대상 노드(104)는 보고된 위치를 통해 지면에서 들어 올려졌음을 나타내며, 결과적으로 제외 구역이 페이로드 아래에서 자동으로 활성화되고 크레인이 위치를 조정함에 따라 페이로드에 해당 구역이 자동으로 재배치된다.
일부 실시예에서, 모든 이벤트 및 위치 데이터는 사건 분석, 공정 최적화, 회수 분석 등과 같은 다양한 작업에 유용한 객관적인 기록을 제공하기 위해 나중에 검토될 수 있는 데이터베이스 내에 저장된다.
일부 실시예에서, 하나 이상의 대상 노드(104)는 이벤트를 사용자에게 경고하기 위한 진동 모터를 더 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 하나 이상의 대상 노드(104)는 이벤트를 사용자에게 경고하기 위한 조명기 라이트를 더 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 하나 이상의 대상 노드(104)는 이벤트를 사용자에게 경고하기 위한 버저를 더 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 인공 신경망과 같은 기계 학습 알고리즘은 신호의 도달 시간을 추정하는 데 사용될 수 있다.
일부 실시예에서, 하나 이상의 노드(102 및/또는 104)는 GNSS 수신기를 더 포함할 수 있다. 이 실시예에서, 기준 노드(102)에 대한 거리 측정 및 GNSS 위성에 대한 거리 측정은 높은 정확도 위치를 결정하기 위해 융합된다.
일부 실시예에서, 하나 이상의 노드(102 및/또는 104)는 초광대역 송수신기를 더 포함할 수 있다.
객체-포지셔닝 시스템의 구현(Implementation of Object-Positioning System)
작업자의 안전과 공정 효율성을 개선하기 위해 인력, 자율주행 차량, 수동 워크플로, 및 자산을 추적하려는 산업의 요구를 충족하기 위해 많은 실내 포지셔닝 시스템(IPS)이 등장하고 있다. 일부 실시예에서 IPS로서 배치될 수 있는 본 명세서에 개시된 객체-포지셔닝 시스템은 매우 큰 환경에 걸쳐 밀리미터 수준에서 소비자용 3차원 포지셔닝 정확도를 제공할 수 있다. 이 섹션에서는 성능을 검증하기 위한 실험실 테스트 결과와 함께 신청자의 IPS에 대해 설명한다. 포지셔닝 문제를 수학적으로 설명하고 기존 해법이 제시된다. 독점 구현의 거리 성능은 측지 등급 광학 기기(예: 토탈 스테이션(total station))의 성능과 유사하며 고정된 다차원 포지셔닝 성능은 밀리미터까지 정확도를 달성하는 동급 최고이다. 실제 시험은 창고, 공장, 및 물류 허브와 같은 대규모 산업 환경을 가로질러 밀리미터 수준 (경우에 따라 센티미터 미만)의 성능을 보여준다. 이 기술의 유연한 폼 팩터를 통해 데이지 체인 방식의 영구 설치 또는 신속한 배터리 구동 전개가 가능하다. 함께 제공되는 소프트웨어는 기존 컴퓨팅 하드웨어에서 최신 가상 및 증강 현실 플랫폼에 이르는 장비와 쉽게 인터페이스하는 유연한 사용자 경험을 제공한다.
I. 도입
세계 항법 위성 시스템(GNSS) 및 실내 포지셔닝 시스템은 오늘날의 항법 및 포지셔닝 혁명에서 주요 위치를 공유하는 주요 기술 중 두 개이다. GNSS는 4미터(m) RMS(제곱 평균 제곱근) 정도의 민간용 포지셔닝 정확도를 제공하는 강력한 3차원 지리위치 기술이지만 위성의 가시선 신호에 대한 의존성은 실외 및 맑은 하늘 환경에 신뢰가능한 사용을 제한한다[1]. 이와 같이, 실내 환경에서 신뢰 가능한 위치 측정 및 GNSS-거부 지역에서 실외 해법을 전달하기 위한 해법의 성장하는 분야가 있다. 단지 정확한 실외 포지셔닝 시스템(예: GPS) 덕분에 수많은 새로운 상품과 서비스가 가능해진 것처럼 기하급수적으로 성장하는 실내 포지셔닝 시장에 대한 해법이 유사한 경제적 기회를 기다리고 있다. 추정치는 시장 기회가 2024년까지 연간 100억 달러 정도에 이를 것으로 예측한다[2].
셀룰러 5G 네트워크, Wi-Fi 네트워크, 초광대역(UWB) 송수신기, 및 저전력 블루투스(BLE) 디바이스와 같은 무선 주파수 장비에 걸친 IPS를 카메라 또는 레이저를 사용하는 광학 해법, 초음파에 사용되는 음파에 제공하는 이기종 기술 컬렉션(heterogeneous collection of technologies)이 있다.
대부분의 비-카메라 기반 IPS 해법은 일반적으로 알려진 참조 디바이스까지 추적된 개체의 거리를 결정하여 작동한다. 이것은 수신된 신호 전력 또는 비행 시간을 거리와 연관시킴으로써 달성된다. BLE 및 Wi-Fi 해법의 경우, 객체의 위치 측정은 RSSI에 의존하며 대략 미터(예: 70cm 내지 20m)의 포지셔닝 정확도를 제공한다[3][4]. 초광대역 시스템은 객체에서 여러 수신기(앵커 노드)까지 전자기(EM) 파의 TOF를 측정하여 수십 센티미터까지 정확한 측정을 달성한다[5]. 카메라-기반 컴퓨터 비전은 환경 및 조명 조건에 따라 15cm에서 1m[6] 거리의 정확도를 제공한다. 초음파는 UWB와 유사하게 TOF 정보를 사용하지만 전자파에 비해 음속이 상대적으로 느리기 때문에, 2cm 미만의 위치 측정이 가능하다[7][8].
TOF 기반 포지셔닝은 파동 형태의 에너지가 수신기 어레이에 의해 복구될 영역으로 전송되는 의료 초음파와 같은 TOF 이미징과 유사하다. 비행 시간을 측정하고 위치를 계산하기 위해 거리로 변환된다. 이미징의 경우, 거리는 동일한 이미징 디바이스의 보완 구성요소로서 일반적으로 송신기 근처에 위치한 수신기로 파동을 재지향한 반사기까지의 거리를 나타낼 수 있다.
포지셔닝 시스템과 관련하여, 계산된 거리가 디바이스 사이의 분리 거리를 나타내도록 송신기와 각각의 수신 디바이스 사이에 공간 분리가 있다. 거리의 어레이를 발생하는 수신기의 어레이에서, 송신기의 위치는 수신기의 위치가 알려져 있다고 가정할 때 다중 측량 방법을 사용하여 결정할 수 있다.
송신기와 수신기 사이의 분리는 수신기와 송신기가 신호의 비행 시간을 측정하기 위한 요구 사항인 공통 클록(clock)을 공유하지 않기 때문에 거리 계산을 복잡하게 만든다. TOF 이미징에는 일반적으로 송신기와 수신기가 같은 위치에 있고 클록이 동일한 디바이스 내에서 공유되기 때문에 이러한 문제가 없다.
알려지지 않은 시간 정보에 의해 부과되는 문제를 극복하기 위해, 일반적으로 두 가지 해법 중 하나가 사용된다. 한 가지 해법은 수신기(또는 송신기)가 도착 시차(TDOA)를 사용하여 클록 정보를 복구할 수 있도록 동기화된 클록을 갖도록 요구한다[9]. 제 2 해법은 양방향 신호 교환을 사용하여 TOF 정보를 송신 및 수신 구성 요소에서 공유하는 단일 클록을 유지하는 발신 디바이스로 전송하는 양방향 거리 지정을 사용한다[9]. 불행히도, 두 경우 모두 클록 드리프트 또는 시스템 지연으로 인한 타이밍 오류가 크며 파동 전파 속도가 곱해진다. 전자기파의 경우, 아주 작은 타이밍 오차라도 그 전파 속도, 즉 빛의 속도(2.99x108m/s)가 매우 빠르기 때문에 매우 큰 거리 오차를 발생시킨다. GNSS에서, 이 문제는 모든 GNSS 위성의 핵심 구성요소인 매우 정확하고 동기화된 원자 클록(atomic clock)을 사용하여 해결된다. 이러한 접근 방식은 제한된 수의 위성을 가진 시스템에서 실현 가능하다. 그러나, 수천 개의 기준 디바이스와 같이 많은 수의 기준 디바이스가 있는 실내 시스템의 경우, 모든 디바이스에 원자 클록을 포함하는 것은 분명히 불가능하다.
Ⅱ. 정확한 IPS를 위한 하이브리드 구현
대상 노드 또는 디바이스(104)(이하 모바일 노드 또는 디바이스라고도 함)와 기준 노드 또는 디바이스(102)(이하 앵커 노드 또는 디바이스라고도 함) 사이의 정확한 거리 측정은 정확한 3D 포지셔닝을 위한 제한 요소이다. 출원인의 해법은 가장 신뢰 가능하고 정확한 측정 기술을 결합한다. 초음파와 전자기파 사이의 전파 속도 차이가 크기 때문에 전자기파를 시간 기준으로 사용할 수 있고 거리 측정에는 더 느린 초음파를 사용할 수 있다[14]. 초음파가 EM 대응물에 비해 제공하는 주요 이점은 음파의 전송과 수신 사이에 신호 샘플을 수집하는 데 할당된 시간이 증가한다는 것이다. 거리 오류는 파동 전파 속도에 반비례하며 지점 간 전송의 경우 다음에 의해 결정된다:
여기서 
은 미터 단위의 거리 오류, c는 m/s 단위의 파동 전파 속도, dT는 초 단위의 타이밍 오류이다. 정확한 포지셔닝을 위해, 달성 가능한 가장 작은 
이 필요하다. 타이밍 오류가 하드웨어의 품질과 비용에 의해 결정되는 경우, 동일한 제품 클래스 내의 디바이스 간에 일관된 것으로 간주될 수 있다. 따라서, 가장 작은 
을 달성하려면 음파의 전파 속도(~343m/s)가 EM파(2.99x108m/s)의 전파 속도보다 훨씬 낮은 것이 바람직하다.
거리 측정을 위해 음향 신호를 사용하는 제 2 이점은 향상된 다중 경로 특성, 즉 파동의 파장이 에너지가 환경의 객체에 의해 흡수, 반사 및 회절되는 방식을 지시하는 방식이다. 예를 들어, 근처에서 움직이는 지게차나 보관 랙에서의 반사는 고주파 EM파에 대해서는 정반사이지만 초음파에 대해서는 확산된다. 정반사는 전송된 신호의 타임-시프트된 복사본을 겹쳐서 도착하여 원래 신호와 계산된 거리를 손상시키므로 문제가 된다[11]. 확산 반사의 경우, 전송된 에너지가 여러 방향으로 산란되어 궁극적으로 수신기에서 더 낮은 수준의 다중 경로 잡음으로 나타난다.
II.A. 구현 개요
상이한 전파 속도를 갖는 2개의 신호가 모바일 디바이스(104)로부터 고정 앵커(102)로 전송될 때, 그 사이의 거리는 다음과 같이 결정될 수 있다:
여기서 r은 모바일 디바이스(104)와 앵커 디바이스(102) 사이의 거리이고, 
는 더 빠른 
의 전파 속도이고, 더 느린 제 2 속도 신호의 전파 속도이고, 
는 두 신호의 도달 시간 간의 차이이다[14]. 모바일 디바이스(104)와 앵커 디바이스(102) 사이에서 거리가 결정되면, 결정된 거리는 위치의 원하는 차원 및 이용 가능한 거리의 수에 따라 모바일 디바이스(104)의 위치를 결정하는 데 사용되거나 관련될 수 있다. 이용 가능한 거리의 수가 증가함에 따라, 도 7a 내지 도 7c에 도시된 바와 같이 모바일 디바이스(104)를 점점 더 특정한 위치에 위치시키는 것이 가능해진다.
도 7a는 앵커 노드(102)가 모바일 노드(104)의 위치를 결정하기 위해 사용될 때 반경(r1)(이는 앵커와 모바일 노드(102 및 104) 사이의 거리)을 갖는 앵커 노드(102)를 중심으로 하는 원(504) 상의 임의의 위치(502)가 모바일 노드(104)의 가능한 위치일 수 있다.
도 7b는 2개의 앵커 노드(102)가 모바일 노드(104)의 위치를 결정하기 위해 사용될 때, 각각의 앵커 노드(102)와 모바일 노드(104) 사이의 거리의 반경을 갖는 각각의 앵커 노드(102)를 각각 중심으로 2개의 원(504)의 2개의 교차점(502)은 모바일 노드(104)의 가능한 위치일 수 있다.
도 7c는 동일한 평면에서 모바일 노드(104)의 위치를 결정하기 위해 3개의 앵커 노드(102)가 사용될 때, 각각의 앵커 노드(102)와 모바일 노드(104) 사이의 거리의 반경을 갖는 각각의 앵커 노드(102)를 각각 중심으로 3개의 원(504)의 교차점(502)은 모바일 노드(104)의 위치일 수 있다.
편리하게도, 모바일 디바이스(104)는 검출하기 위해 모든 앵커 디바이스(102)에 대해 하나의 EM 및 음향 신호 쌍만을 보낼 필요가 있다, 즉 각각의 앵커 디바이스(102)는 개별적으로 설명될 필요가 없고, 따라서 다수의 상관된 거리가 동시에 계산될 수 있다.
환경 소음 및 기타 소음원으로 인해 계산된 위치에 부정적인 영향을 미치는 계산된 거리의 정확도 손상이 있을 수 있다. 모바일 위치를 추정하기 위한 최신 GNSS 기술에서 사용되는 방법(예: 칼만 필터, 베이지안 추정기, 최소 자승법 등)은 또한 모바일 디바이스(104)의 위치의 최상의 추정치를 도출하기 위해 본 명세서에 개시된 객체-포지셔닝 시스템(100)에서 사용될 수 있다. 도 8a는 계산된 거리가 도 8b에 도시된 바와 같이 정확한 경우와 대조적으로, 오차로 손상된 거리 측정으로부터 발생하는 해법 모호성을 도시한다.
II.B. 오류 최소화
불완전한 거리의 집합에서 모바일 디바이스(104)의 위치에 대한 최상의 추정치를 도출하기 위해, 위치 오류에 대한 표현식이 조사된다.
여기서 e는 개별 거리 오차의 제곱의 합이고, 
는 모바일 디바이스(104)와 i번째 앵커 디바이스 사이의 실제 거리이고, 
는 전송 및 수신된 신호를 기초로 하여 계산된 거리이다. 오류를 최소화하는 한 가지 접근 방식은 방정식(3)의 도함수를 사용하여 0으로 설정한다. 이를 위해서는 e를 구성하는 구성 요소의 확장된 버전이 필요하다.
여기서 
은 모바일 디바이스(104)에 대한 알려지지 않은 좌표를 나타내고, 
은 n번째 앵커 디바이스(102)에 대한 알려진 좌표를 나타내며, 
은 TOF 측정을 기초로 한 n번째 앵커 디바이스(102)에 대한 계산된 거리이다. 따라서 과도하게 결정된 선형 방정식 시스템에 대한 해법은 다음과 같은 형식으로 존재한다:
이 경우:
m에는 미지수 방정식(6)이 포함되어 있으므로 방정식을 다시 작성하여 미지수를 분리한다:
대부분의 경우 A는 정사각형이 아니므로 가역적이지 않다. 행렬 A에 전치를 곱하여 역 정방 행렬을 얻는다. 방정식의 양변에 전치를 적용한 후:
II.C. 타이밍 수정(Timing Correction)
거리의 오류를 최소화하려면 들어오는 신호의 도착 순간을 적절하게 검출해야 한다. 수신기는 종종 특정 임계값 초과의 에너지 레벨을 검출하는 에너지 감지기[12]의 형태를 취한다.
거리를 정확하게 결정하기 위해, 다음 섹션과 같이 향상된 성능을 제공하기 위해 다양한 방법을 사용할 수 있다.
III. 구현 성과
여기에 개시된 해법은 하나 이상의 모바일 디바이스(104), 복수의 앵커 디바이스(102), 및 하나 이상의 USB 또는 이더넷 연결 게이트웨이 모듈(204)을 포함한다. 거리 측정 정확도 및 3D 포지셔닝 정확도를 포함하는 2개의 성능 메트릭은 시스템 검증의 초점이다.
거리 검증을 위해, 시스템(100)은 정확도가 +/- 2mm 이내인 기존의 레이저 거리 측정기만큼 정확한 것을 목표로 한다. 성능을 테스트하기 위해, 모바일 디바이스(104)는 차량과 고정된 앵커 디바이스(102) 사이의 거리를 측정하면서 레일을 따라 모바일 디바이스(104)와 레이저 거리 측정기를 운반하는 로봇 철도 차량에 부착된다. 설정은 도 9에 도시된다. 각각의 원하는 거리에서, 거리는 실제 조건을 모방하기 위해 노이즈가 주입되는 동안 레이저와 초음파 모바일 앵커 쌍으로 측정된다. 도 10a 및 도 10b는 0.4m와 3m 사이의 거리에 대한 일반적인 실험 실행에 대한 결과를 보여준다. 전형적인 결과는 모바일 디바이스(104)와 앵커 디바이스(102) 사이에 명확한 시선 경로가 있을 때 레이저 레인저의 거리 정확도 내에 있다.
3D 포지셔닝 정확도를 검증하려면 모바일 디바이스(104), 게이트웨이 디바이스(204), 및 다중 앵커 디바이스(102)가 있는 시스템이 필요하다. 미국 플로리다주 레이크 마리 소재의 FARO Technologies에서 제공하는 Faro Platinum Arm은 모바일의 위치를 0.073mm 이내로 정확하게 보고한다. 6개의 앵커 디바이스(102)가 지면의 고정된 위치에 배치된다. 모바일 디바이스(104)를 포함하는 암의 프로브는 3D 공간에서 여러 번 재배치되고 측정 암과 시스템(100)에서 보고된 위치가 기록되고 비교된다. 도 11a 및 11b는 테스트 기간 동안의 각각의 직교 축선에 대한 오류뿐만 아니라 3D 포지셔닝 결과를 보여준다. 2mm 정도의 개별 거리 정확도에도 불구하고, 6개의 모든 앵커 디바이스에서 6개 거리의 칼만 필터 융합 후, 최종 추정 위치 오차는 평균적으로 +/- 1mm보다 낫다.
IV. 배치 예
많은 애플리케이션에서 직원, 자동화/자율 안내 차량, 도구, 및 기타 이동 자산의 정확한 포지셔닝 및 위치 측정이 필요할 수 있다. 종래의 해법은 종종 폼 팩터가 크고 복잡한 설치 절차를 필요로 하는 정확도 사양을 충족하기 어렵지만(때로는 실패할 수 있지만), 여기에 개시된 시스템(100)은 향상된 성능, 사용 용이성, 유연성, 크기, 및 휴대성을 제공한다. 참고문헌 [14][15][16]에 개시된 기술은 도 12a 내지 도 12d에 도시된 바와 같은 다중 폼 팩터의 시스템(100)(예를 들어, 앵커 디바이스(102) 및/또는 모바일 디바이스(104))에서 사용될 수 있어 코인 셀 구동 모바일 및 노드에서 이더넷 전원 장치(POE) 구동 앵커까지 다양한 배치 시나리오의 요구 사항에 적합하다.
현재 배치는 소규모 작업대 애플리케이션에서 대규모 건물 규모의 공장 및 창고에 이르기까지 시스템(100)의 유연성을 보여준다. 도 13은 작업자의 손목에 착용하고 직원 교육 및 워크플로 최적화 애플리케이션을 위한 작업자의 손 움직임을 추적하는 데 사용되는 모바일 디바이스(104)를 사용하여 소규모로 작동하는 시스템의 예를 보여준다. 이 예에서, 모바일 디바이스(104)는 배터리에 의해 전력이 공급되는 반면 앵커 디바이스(102)는 USB 연결에 의해 전력이 공급된다.
대규모 배치에는 도 14 및 도 15에 도시된 것과 같은 공장 및 창고가 포함되고, 여기서 앵커 디바이스(102)가 바닥 위 7m를 초과하는 높이에 배치된다. 이러한 시나리오에서, 다양한 형태의 복수의 앵커 디바이스(102)는 데이지-체인 형태로 함께 링크되고 이더넷 전원 장치(PoE)를 사용하여 전원이 공급되므로 편리하고 저렴한 설치를 제공한다. 여기에 개시된 시스템(100)의 또 다른 이점은 이러한 유형의 설치의 대규모에도 불구하고 정확도가 여전히 밀리미터 수준이라는 점이다. 공장 공간에 대한 이러한 향상된 모니터링은 잠재적인 가동 중지 시간을 줄이고 공정 효율성을 향상시킨다. 시스템(100)의 배치 및 사용은 공급망 관리 및 물류, 첨단 제조, 건강 및 안전을 포함한 여러 산업에 걸쳐 있으며, 여기에 개시된 기술의 실행 가능성을 보여주며, 지역화된 워크플로 모니터링을 공장 공정의 전체 라인을 포함하는 규모로 가져온다.
상기 시스템(100)은 또한 최종 사용자에 의한 제어 및 시각화를 위해 데스크탑 PC 및 안드로이드 디바이스와 같은 다양한 플랫폼을 위해 개발된 애플리케이션 소프트웨어를 포함할 수 있다. 도 16a 및 도 16b는 그 인터페이스의 일부 예를 도시한다. 도 16a에 도시된 바와 같이. 기술자가 손, 도구, 및 공급품을 모니터링하면서 부품의 조립 공정을 안내하여 올바른 절차를 정확하게 따르고 있는지 확인하는 실시간 품질 보증 디지털 트위닝 사용 사례가 표시된다. 도 16b에 도시된 바와 같이. IPS 데이터의 일반적인 시각화가 안드로이드 플랫폼에 표시된다.
하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 시스템(100)은 신속하고 도 17에 도시된 바와 같이 몰입형 인터랙티브 경험을 위해 SteamVR®, Unity, Samsung SXR, Google Glass 및 Microsoft Hololens와 같은 다양한 가상 현실(VR) 플랫폼을 포함하는 표준 제3자 플랫폼과 인터페이스될 수 있다.
V. 요약
위에서 설명한 구현은 포지셔닝 문제에 대한 강력한 분석적 설명을 기반으로 하며 엄격한 테스트를 거쳐 동급 업계의 기존 기업을 능가하는 결과를 발생하는 엄격한 수학적 혁신 해법이 제공된다.
VI. 참고문헌
[1] 세계 포지셔닝 시스템 표준 포지셔닝 서비스 성능 표준, 제 4판, 2008년 9월. 액세스 날짜: 2020년 3월 8일. [온라인] 사용 가능: https://www.gps.gov/technical/ps/2008-SPS-performance -standard.pdf
[2] Dardari, Davide, Pau Closas 및 Petar M. 
. "실내 추적: 이론, 방법 및 기술." IEEE Transactions on Vehicular Technology 64, no. 4(2015): 1263-1278.
[3] Rai, Anshul, Krishna Kant Chintalapudi, Venkata N. Padmanabhan 및 Rijurekha Sen. "Zee: 실내 위치 측정을 위한 제로 효과 크라우드소싱." 모바일 컴퓨팅 및 네트워킹에 관한 18차 연례 국제 회의의 회보, pp. 293-304. 2012.
[4] 
, Jenny, Peilin Zhang, Mohamed Abdelaal, Oliver Theel. "칼만 기반 융합으로 개선된 BLE 실내 위치 측정: 실험적 연구." 센서(Sensors) 17, 제 5호(2017): 951.
[5] Kuhn, Michael, Cemin Zhang, Brandon Merkl, Depeng Yang, Yazhou Wang, Mohamed Mahfouz, 및 Aly Fathy. "밀집한 실내 환경에서 고정밀 UWB 위치 측정." 초광대역에 관한 2008년 IEEE 국제 회의, 제 2권, pp. 129-132. IEEE, 2008.
[6] Mulloni, Alessandro, Daniel Wagner, Istvan Barakonyi 및 Dieter Schmalstieg. "카메라폰으로 실내 포지셔닝 및 내비게이션." IEEE 퍼베이시브 컴퓨팅 8, 제 2호(2009): 22-31.
[7] Qi, Jun, 및 Guo-Ping Liu. "무선 센서 네트워크 기반의 견고한 고정밀 초음파 실내 포지셔닝 시스템." 센서 17, 제 11호 (2017): 2554.
[8] Medina, Carlos, 
Carlos Segura, 및 Angel De la Torre. "1cm 미만의 정확도를 제공하는 저전력 무선 센서 네트워크 기반 초음파 실내 포지셔닝 시스템." 센서 13, 제 3호(2013): 3501-3526.
[9] Silva, Bruno, Zhibo Pang, Johan 
, Jonas Neander, and Gerhard Hancke. "산업용 UWB 기반 고정밀 위치 측정의 실험적 연구." 2014년 IEEE 국제 초광대역 회의(ICUWB), pp. 280 285. IEEE, 2014.
[10] Williams, Gareth. "과잉 결정된 선형 방정식 시스템." The American Mathematical Monthly 97, no. 6(1990): 511-513.
[11] Leitinger, Erik, Paul Meissner, Christoph 
, Gregor Dumphart, 및 Klaus Witrisal. "실내 위치 측정을 위한 다중경로 구성요소의 위치 관련 정보 평가." IEEE Journal on Selected Areas in communications 33, 제 11호(2015): 2313-2328.
[12] Kay, Steven M. 통계적 신호 처리의 기초. 1993년 Prentice Hall PTR.
[13] Gueuning, Francis, Mihai Varlan, Christian Eugene, 및 Pascal Dupuis. "비행 시간 및 위상 편이 방법을 결합한 자율 초음파 시스템으로 정확한 거리 측정." 품질 측정시: 이론과 현실 사이의 필수 브리지 (측정이 없습니까? 과학이 아니다!) Joint Conference-1996: IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference and IMEKO Tec, 제 1권, pp. 399-404. IEEE, 1996.
[14] Lowe, Matthew William 및 Vahid Dehghanian. "거리 찾기 및 객체-포지셔닝 시스템 및 이를 사용하는 방법." 2018년 8월 14일에 허여된 미국 특허 번호 10,051,599호.
[15] Dehghanian, Vahid 및 Matthew Lowe. "포지셔닝 방법 및 이를 이용한 협력 포지셔닝 시스템." 2018년 5월 22일에 허여된 미국 특허 번호 9,977,113호.
[16] Lowe, Matthew William 및 Vahid Dehghanian. "객체의 위치를 결정하는 방법 및 이를 사용하는 시스템." 2018년 11월 22일에 출원된 미국 특허 출원 제 15/982,750호.
출원인의 스마트 공간 실내 포지셔닝 네트워크 시스템의 대규모 아키텍처
I. 도입
이 섹션은 일부 실시예에서 시스템(100)의 두 가지 아키텍처를 설명하며, 여기서 상기 시스템(100)은 포지셔닝 네트워크 시스템의 형태로 그리고 포지셔닝 성능 및 증가하는 시스템 규모에도 불구하고 최소 성능 사양을 유지하는 통신을 요구하는 대규모 실내 포지셔닝 시스템(IPS) 배치로 구현된다.
이 섹션에서는, IPS 100을 대면적 배치로 확장하고 건강, 안전 및 환경(HSE) 애플리케이션과 같은 다양한 분야에서 상업적으로 유용할 수 있는 강력하고 응집력 있는 아키텍처를 달성하는 것과 관련된 기술적 문제를 해결하기 위한 일련의 아키텍처 원칙에 대해 설명한다.
Ⅱ. 시스템 개요
도 18은 도 4에 도시된 시스템(100)과 유사한 출원인의 대규모 IPS에 대한 아키텍처를 도시한다. 도 19, 도 20a, 및 도 20b는 네트워크 가입 동작의 시퀀스 다이어그램을 나타낸다. 이 아키텍처는 몇가지 고유한 구성요소, 즉 앵커 노드, 모바일 노드, 게이트웨이, 및 일부 변형에서는 중계기 노드를 활용한다. 설명의 이 양태는 시스템의 정상 작동에만 초점을 맞추고 설치 또는 보정과 같은 다른 단계는 생략된다.
이 아키텍처의 기본 원칙은 모바일 노드가 국부적으로 위치한 앵커 노드에 지원하여(subscribe) 거리 측정을 위해 음향 채널의 슬라이스를 활용한다는 것이다. 이 지원은 서비스 애플리케이션을 사용하여 중앙 집중식(변형 A) 방식으로 관리하거나 개별 앵커 노드에 의해 직접 중개하는 지원을 사용하는 분산형(변형 B) 방식으로 관리된다. 모바일 노드가 추적 영역을 횡단할 때, 로컬 구역은 자동으로 지원될 수 있는 새로운 노드를 포함할 수 있고, 유사하게 로컬 구역은 자동으로 지원 취소될 수 있는 이전에 지원된 노드를 더 이상 포함하지 않을 수 있다.
III. 기본 시스템 아키텍처(변형 A2)
소규모 시스템에서는, 게이트웨이 디바이스("컨트롤러"라고도 함)를 사용하여 네트워크에 연결된 모든 노드를 관리할 수 있다. 그러나 이 단일 컨트롤러의 RF 거리 제한으로 인해 규모 문제가 발생한다. 추가 게이트웨이 추가를 통해 거리 확장이 가능하지만 항상 게이트웨이 간의 동기화 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해, 아키텍처의 이 변형에는 서버 애플리케이션 내 시스템의 제어 기능이 포함된다. IP 연결 및/또는 USB 연결을 통해 애플리케이션에 연결하도록 수많은 게이트웨이를 구성할 수 있다. 이것은 시스템의 모든 상태 정보가 중앙 집중화되고 채널 자원을 모바일 노드에 제공하기 위한 올바른 결정을 내릴 수 있도록 한다.
이 아키텍처를 가능하게 하는 핵심 요소는 중계기 디바이스를 통해 네트워크 전체에서 데이터 통신을 사용할 수 있다는 것이다. 이러한 디바이스는 환경을 통해 배치되어 게이트웨이와 네트워크 노드 간의 릴레이 역할을 한다. 이상적으로는, 대부분의 릴레이와 노드의 위치가 알려져 있으므로 대부분의 데이터 통신에 최적의 지점 간 라우팅을 사용할 수 있다.
특히 다중 릴레이 홉(hop)이 예상되는 경우 채널 대역폭을 높이는 방법으로 각각의 중계기와 게이트웨이는 서로 다른 채널에서 작동하는 두 개의 라디오를 포함할 수 있다. 하나의 채널은 앵커와 모바일 사이의 정상적인 통신을 위해 사용될 수 있고, 다른 채널은 중계기와 게이트웨이 사이의 데이터 중계를 위해 예약될 수 있다.
아키텍처를 통해, 시스템은 다음과 같은 몇 가지 주요 개선 사항을 포함하면서 소규모 시스템과 거의 동일한 방식으로 작동할 수 있다.
* 타임슬롯은 무선 프로토콜 섹션에서 아래에 설명된 대로 프레임으로 정의될 수 있다.
* 초음파 타이밍은 라디오 타임슬롯에 의존하지 않을 수 있다.
* 마지막 모바일 노드 위치는 위치 요청과 함께 전송될 수 있다.
* RSSI 값은 가장 가까운 홉을 결정하고 범용 타임슬롯의 남용을 방지하는 데 필요한 정확도가 낮은 위치 측정을 위해 모든 패킷에 포함될 수 있다.
* 빠른 채널 스위칭이 활용될 수 있다.
* 서버 애플리케이션은 시스템 전반에 걸쳐 균일한 방식으로 타임슬롯을 제공할 수 있으며, 이어서 고유 슬롯을 더 이상 사용할 수 없게 되면 공간적으로 분리된 노드에 겹치는 슬롯을 제공할 수 있다.
* 서버 애플리케이션은 모든 노드의 위치를 모니터링하고 노드가 미리 결정된 거리 내로 수렴하는 경우 특정 타임슬롯을 다시 제공할 수 있다.
* 모바일 노드 업데이트 속도 조정은 추가 타임슬롯을 할당하거나 취소하여 동적으로 변경될 수 있다.
* 포지셔닝 엔진은 필요할 때만 모바일 노드에서 실행될 수 있다. 모바일이 위치를 알아야 하는 경우, 앵커에서 중계기/게이트웨이로 전달되는 거리 결과 측정을 포착하기 위해 타겟 중계기에 속한 파이프(들)를 수신할 수 있다.
IV. 초음파 타임슬롯
초음파 타임슬롯은 복잡한 프레임 구조가 없다. 도 21에 도시된 바와 같이.음향 채널은 단순히 N개의 슬롯으로 분할되는데, 여기서 N은 로컬 구역에서 지원되는 최대 노드 수에 Hertz 단위의 최소 업데이트 속도를 곱한 것이다.
V. 주 네트워크 무선 프로토콜
무선 프로토콜은 TDMA 방법론을 중심으로 설계되었으며 다음 고려 사항에 따라 안내된다:
* 타임슬롯은 주어진 디바이스가 전송할 수 있는 시간을 나타낸다.
* 각각의 타임슬롯은 가능한 가장 큰 무선 패킷을 수용할 수 있을 만큼 충분히 길어야 하며 슬롯 양쪽의 패딩 버퍼는 최대 예상 클록 드리프트의 절반과 같아야 한다.
* 무선 채널은 프레임으로 그룹화되고 수퍼프레임으로 그룹화되는 타임슬롯으로 나누어진다. 이를 통해 일관된 타임슬롯 폭을 유지하면서 타임슬롯 유형의 비율을 조정할 수 있다.
* 수퍼프레임은 최대 밀도일 때 구역의 각각의 모바일에 대해 하나의 프레임을 가져야 한다.
* 각각의 프레임에는 적어도 앵커의 예상 밀도의 최소치: 1로 할당된 앵커에 대한 타임슬롯을 가질 수 있다.
* 각각의 중계기 및 게이트웨이 디바이스에는 수퍼프레임당 하나의 타임슬롯을 가져야 한다.
* 각각의 수퍼프레임은 할당된 타임슬롯이 없는 디바이스에 대해 하나의 범용 타임슬롯을 가질 수 있다.
* 수퍼프레임은 프레임이 초음파 타임슬롯보다 빠르게 경과하도록 가능한 한 작게 유지될 수 있다.
* 거리 측정을 보고하는 동안 앵커가 사용하는 응답 프레임은 미래에 고정된 수의 프레임이 될 수 있다.
* 범용 타임슬롯과 같은 공유 타임슬롯의 사용은 충돌 가능성을 줄이기 위해 약간의 무작위화를 동반할 수 있다.
도 22는 무선 프로토콜 프레임 정의를 나타낸다. 각각의 유형의 타임슬롯은 길이를 일관되게 유지할 수 있다; 그러나 수퍼프레임 내의 다른 타임슬롯 유형이 동일할 필요는 없을 수 있다. 타임슬롯 폭의 조정은 실험적으로 또는 매우 현실적인 시뮬레이션을 통해 가장 잘 수행된다. 더 긴 타임슬롯은 좁은 타임슬롯으로 분할되고 수퍼프레임을 통해 인터리브되어 통신 대기 시간을 최적화할 수 있다.
VI. 중계기 네트워크 무선 프로토콜
도 23은 무선 중계기 네트워크에 대한 타임슬롯을 보여준다. N개의 타임슬롯으로 분할되는 하나의 프레임이 있으며, 여기서 N은 시스템의 중계기 및 게이트웨이 수이다. 배치 사용 사례에 따라 처리량과 대기 시간의 균형을 맞추기 위해 타임슬롯 너비를 조정할 수 있다. 중계기가 데이터를 전송하기 위해 오래 기다릴 필요가 없기 때문에 더 작은 타임슬롯은 더 낮은 대기 시간을 제공할 수 있다. 각각의 슬롯의 대역폭이 줄어들고 공중파 프로토콜의 오버헤드로 인해 더 많은 시간이 손실된다.
도 24 및 도 25a 내지 도 25f는 시나리오 시퀀스 다이어그램을 도시한다.
VII. 탈중앙화된 시스템 아키텍처(변형 B2)
정의에 따르면, 탈중앙화된 아키텍처 문제는 불완전한 정보 문제이다. 모든 불완전한 정보 문제의 경우와 마찬가지로, 여기에 설명된 아키텍처는 모든 시나리오에서 오류가 없을 수 있다. 그러나, 잘 고안된 해법은 대상 사용 사례에 대한 특정 제약 조건에서 통계적으로 허용 가능한 성능을 제공할 수 있다.
아키텍처의 제한된 정보 문제는 하나의 주요 과제로 나타난다; 인접 앵커 노드는 시스템의 모든 노드를 인식하지 못할 수 있지만 다른 이동 노드와 충돌을 일으키지 않고 이동 노드에 채널 타임슬롯을 적절하게 제공하여야 한다. 또한, 앵커는 시스템의 한 지역 셀에서 추가 충돌이 가능한 다른 지역 셀로 강력하고 원활한 전환을 협상해야 한다. 채널 시간은 각각의 노드의 로컬 반경 내의 모든 노드 간에 공유되어야 한다.
신속하게 특정 밀도의 모바일 노드(가용 채널 시간이 있더라도)의 분산 모델에서는 최악의 시나리오에서 시스템의 모든 노드에 서비스를 제공하는 유효한 해법이 없다는 것이 명백해진다.
Ⅷ. 모노 채널 확장(A1 및 B1 변형)
위에서 설명한 두 개의 시스템 아키텍처는 주 RF 네트워크에서 타임슬롯 혼잡을 완화하는 이중 채널 중계기 디바이스에 의존한다. 모노 채널 네트워크에서 동일한 기능을 유지하기 위한 사소하지만 최적은 아닌 해법은 수퍼프레임에 예약된 중계기 타임슬롯을 추가하는 것이다. 그 결과 포지셔닝 기능을 위한 채널 시간이 줄어들지만 일부 사용 사례에서는 하드웨어 복잡성이 감소하기 위해 적절한 절충안이 될 수 있다.
Claims (4)
- 포지셔닝 시스템(positioning system)으로서,
복수의 기준 노드(reference node);
알려지지 않은 위치에 있는 하나 이상의 대상 노드(target node)로서, 상기 하나 이상의 대상 노드는 하나 이상의 무선 신호 세트를 통해 상기 복수의 기준 노드 중 하나 이상과 통신하는, 하나 이상의 대상 노드;
적어도 하나의 처리 유닛; 및
상기 복수의 기준 노드의 적어도 하나의 서브세트(subset), 하나 이상의 대상 노드의 적어도 하나의 서브세트, 및 그 사이에서 포지셔닝 관련 데이터를 송신하기 위한 적어도 하나의 처리 유닛의 적어도 하나의 서브세트와 각각 통신하는 하나 이상의 신호-재전송 노드를 포함하고,
상기 적어도 하나의 처리 유닛은, 상기 하나 이상의 대상 노드 각각에 대해:
그 사이에서 통신된 상기 무선 신호 세트를 기초로 하여, 상기 대상 노드와 이와 통신하는 하나 이상의 기준 노드 각각 사이의 거리를 결정하고; 그리고
상기 결정된 거리를 기초로 하여, 상기 대상 노드의 상기 위치를 결정하도록 구성되는, 포지셔닝 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 복수의 기준 노드의 적어도 하나의 서브세트, 상기 신호-재전송 노드의 적어도 하나의 서브세트, 및 그 사이에 상기 객체-포지셔닝 관련 데이터를 파퓰레이팅(populating) 하기 위한 상기 적어도 하나의 처리 유닛과 통신하는 하나 이상의 게이트웨이 노드(gateway node)를 더 포함하는, 객체-포지셔닝 시스템. - 객체-포지셔닝 시스템으로서,
이와 연관된 좌표계를 갖는 복수의 기준 노드로서, 상기 복수의 기준 노드 중 적어도 하나는 상기 좌표계의 알려지지 않은 위치에 위치되는, 복수의 기준 노드;
상기 좌표계의 알려지지 않은 위치에 있는 하나 이상의 대상 노드로서, 상기 하나 이상의 대상 노드는 하나 이상의 무선 신호 세트를 통해 상기 복수의 기준 노드와 통신하고, 각각의 무선 신호 세트는 제 1 전송 속도를 갖는 적어도 하나의 제 1 속도 신호 및 제 2 전송 속도를 갖는 제 2 속도 신호를 포함하고, 상기 제 1 전송 속도는 상기 제 2 전송 속도보다 더 높은, 하나 이상의 대상 노드;
적어도 하나의 처리 유닛; 및
상기 복수의 기준 노드의 적어도 하나의 서브세트, 상기 하나 이상의 대상 노드의 적어도 하나의 서브세트, 및 그 사이에 객체-포지셔닝 관련 데이터를 파퓰레이팅 하기 위한 적어도 하나의 처리 유닛의 적어도 하나의 서브세트와 각각 통신하는 하나 이상의 신호-재전송 노드를 포함하고,
상기 적어도 하나의 처리 유닛은:
상기 복수의 기준 노드 사이의 거리를 기초로 하여, 상기 좌표계에서 그 위치가 알려지지 않은 기준 노드의 위치를 계산하고; 그리고 각각의 대상 노드에 대해,
상기 기준 노드와 대상 노드 사이에서 통신된 무선 신호 세트의 상기 제 1 속도 신호의 수신 시간과 상기 제 2 속도 신호의 수신 시간 사이의 시간 차이를 기초로 하여, 상기 대상 노드와 상기 복수의 기준 노드 각각과의 사이의 거리를 결정하고; 그리고
상기 결정된 거리를 기초로 하여, 상기 좌표계에서 상기 대상 노드의 상기 위치를 결정하도록 구성되는, 객체-포지셔닝 시스템. - 제 3 항에 있어서,
상기 복수의 기준 노드의 적어도 하나의 서브세트, 상기 신호-재전송 노드의 적어도 하나의 서브세트, 및 그 사이에 상기 객체-포지셔닝 관련 데이터를 파퓰레이팅 하기 위한 적어도 하나의 처리 유닛과 통신하는 하나 이상의 게이트웨이 노드를 더 포함하는, 객체-포지셔닝 시스템.
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|---|---|---|---|---|
| EP1181836B1 (en) * | 1999-05-05 | 2003-04-02 | Nokia Corporation | A method for positioning a mobile station |
| US8400292B2 (en) * | 2010-03-01 | 2013-03-19 | Andrew Llc | System and method for location of mobile devices in confined environments |
| US9689958B1 (en) * | 2013-03-20 | 2017-06-27 | Ben Wild | Device positioning using acoustic and radio signals |
| US9977113B2 (en) * | 2015-10-29 | 2018-05-22 | Zerokey Inc. | Method of determining position and cooperative positioning system using same |
| CA3011922C (en) * | 2016-01-20 | 2024-06-18 | Zerokey Inc. | Range-finding and object-positioning systems and methods using same |
| US10627479B2 (en) * | 2017-05-17 | 2020-04-21 | Zerokey Inc. | Method for determining the position of an object and system employing same |
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