KR20230084879A - 다중 측위 방법 및 장치 - Google Patents

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KR20230084879A
KR20230084879A KR1020210173008A KR20210173008A KR20230084879A KR 20230084879 A KR20230084879 A KR 20230084879A KR 1020210173008 A KR1020210173008 A KR 1020210173008A KR 20210173008 A KR20210173008 A KR 20210173008A KR 20230084879 A KR20230084879 A KR 20230084879A
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이상민
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    • G01C3/02—Details
    • G01C3/06—Use of electric means to obtain final indication

Abstract

본 발명은 다중 측위 방법 및 장치에 관한 것으로서, 위치를 구하고자 하는 적어도 하나의 임의 노드(unknown node)에 대해 위치를 알고 있는 적어도 3개 이상의 앵커 노드(anchor node)를 설정하는 노드 설정부; 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보를 획득하는 정보 획득부; 및 상기 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 상기 임의 노드들 간의 거리 정보 및 상기 각 앵커 노드의 좌표 정보에 기초하여 상기 각 임의 노드의 좌표를 계산하는 좌표 계산부를 포함한다.

Description

다중 측위 방법 및 장치{MULTIPLE POSITIONING METHOD AND APPARATUS}
본 발명은 위치 측정 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다중 측위 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 센서기술의 발달로 UWB, BLE 및 WiFi 등과 같이 장치 간 거리 정보를 알 수 있는 센서들이 많이 개발되고 있다. 그에 따라 위치를 계산함에 있어 위치를 알고 있는 포인트인 앵커 노드(anchor node)들과 위치를 구하고자 하는 포인트인 임의 노드(unknown node) 사이의 거리 정보 이외에 임의 노드들 간의 거리 정보도 추가로 사용할 수 있게 되었다. 그럼에도 불구하고, 종래에는 앵커 노드들과 임의 노드 사이의 거리 정보만을 사용하여 위치를 계산하기 때문에 상대적으로 정확도와 수렴성이 떨어진다.
또한, 같은 원리를 센서 간의 거리 정보를 이용한 측위가 아닌 카메라 간의 거리 정보를 이용한 다중 카메라 측위에도 적용 가능한데, 이 경우에도 단일 카메라 측위는 여러 카메라들 간의 거리 관계와 더 넓은 방향의 매칭 포인트들(즉, 앵커 노드들)을 이용하여 측위하는 것보다 정확도와 수렴성이 떨어진다. 그리고 카메라와 매칭 포인트 간의 거리 정보를 이용하여 위치를 계산하는 것은 거리 정보를 얻기 이전의 정보인 각도 정보를 이용하여 위치를 계산하는 것보다 더 낮은 정확도와 강건성을 가진다.
국내등록특허공보 제10-1565799호 국내등록특허공보 제10-1350389호
본 명세서는 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 임의 노드에 대한 위치 측정의 정확도를 향상시킬 수 있는 다중 측위 방법 및 장치를 제공하는 데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 위치 측정의 결과에 대한 수렴성을 증가시킬 수 있는 다중 측위 방법 및 장치를 제공한다.
또한, 본 발명의 또 다른 목적은 단일 카메라 측위의 경우 매칭 포인트 수가 부족하더라도 위치를 계산할 수 있는 다중 측위 방법 및 장치를 제공한다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한, 본 명세서의 일실시예에 따르면, 본 명세서에 따른 다중 측위 장치는, 위치를 구하고자 하는 적어도 하나의 임의 노드(unknown node)에 대해 위치를 알고 있는 적어도 3개 이상의 앵커 노드(anchor node)를 설정하는 노드 설정부; 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보를 획득하는 정보 획득부; 및 상기 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 상기 임의 노드들 간의 거리 정보 및 상기 각 앵커 노드의 좌표 정보에 기초하여 상기 각 임의 노드의 좌표를 계산하는 좌표 계산부를 포함한다.
바람직하게는, 상기 각 임의 노드는 센서 장치인 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 좌표 계산부는 상기 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 상기 임의 노드들 간의 거리 정보 및 상기 각 앵커 노드의 좌표 정보마다 다른 가중치를 부여하여 상기 각 임의 노드의 좌표를 계산하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 좌표 계산부는 상기 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 상기 임의 노드들 간의 거리 정보 및 상기 각 앵커 노드의 좌표 정보에 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter)를 적용하여 상기 각 임의 노드의 좌표를 추정하는 것을 특징으로 한다.
본 명세서의 다른 실시예에 따르면, 본 명세서에 따른 다중 측위 장치는, 위치를 구하고자 하는 적어도 하나의 임의 노드(unknown node)에 대해 위치를 알고 있는 적어도 3개 이상의 앵커 노드(anchor node)를 설정하는 노드 설정부; 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보 및 각도 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보를 획득하는 정보 획득부; 및 상기 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보 및 각도 정보, 상기 임의 노드들 간의 거리 정보 및 상기 각 앵커 노드의 좌표 정보에 기초하여 상기 각 임의 노드의 좌표를 계산하는 좌표 계산부를 포함한다.
바람직하게는, 상기 각 임의 노드는 카메라인 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 각 앵커 노드는 상기 카메라에 의해 촬영된 영상의 특정 포인트를 나타내는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 좌표 계산부는 상기 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 상기 임의 노드들 간의 거리 정보 및 상기 각 앵커 노드의 좌표 정보마다 다른 가중치를 부여하여 상기 각 임의 노드의 좌표를 계산하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 좌표 계산부는 상기 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보 및 각도 정보, 상기 임의 노드들 간의 거리 정보 및 상기 각 앵커 노드의 좌표 정보에 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter)를 적용하여 상기 각 임의 노드의 좌표를 추정하는 것을 특징으로 한다.
본 명세서의 또 다른 실시예에 따르면, 본 명세서에 따른 다중 측위 방법은, 다중 측위 장치가, 위치를 구하고자 하는 적어도 하나의 임의 노드(unknown node)에 대해 위치를 알고 있는 적어도 3개 이상의 앵커 노드(anchor node)를 설정하는 단계; 상기 다중 측위 장치가, 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보를 획득하는 단계; 및 상기 다중 측위 장치가, 상기 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 상기 임의 노드들 간의 거리 정보 및 상기 각 앵커 노드의 좌표 정보에 기초하여 상기 각 임의 노드의 좌표를 계산하는 단계를 포함한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 명세서에 의하면, 임의 노드들 간의 거리 정보를 추가적으로 사용함으로써 더 정확한 위치를 계산할 수 있다. 또한, 단일 카메라 측위는 매칭 포인트들이 카메라의 한정된 방향에만 존재하기 때문에 정확도가 낮은 반면 다중 카메라 측위는 카메라들의 시선방향 분포에 따라 더 넓은 방향에 있는 포인트들을 사용할 수 있기 때문에 더 정확한 위치를 얻을 수 있다. 또한, 거리 정보 대신 각도 정보를 이용하게 되면 매칭 포인트의 개수가 동일하더라도 서로 커플링된 더 많은 개수의 정보를 얻을 수 있기 때문에 위치 정확도가 향상된다.
또한, 임의 노드들 간의 거리 정보를 사용하지 않고 개별적으로 위치를 계산하게 되면 결과가 수렴하지 않는 경우도 많은데, 임의 노드들 간의 거리 정보를 사용함으로써 수렴성을 증가시킬 수 있다.
또한, 단일 카메라 측위의 경우 매칭 포인트 수가 부족할 경우 위치를 계산할 수 없는데, 다중 카메라 측위를 통해 몇몇 카메라들의 매칭 포인트가 부족하더라도 위치를 계산할 수 있다. 또한, 거리 정보 대신 각도 정보를 이용함으로써 거리 정보를 이용할 때보다 사용할 수 있는 정보의 개수가 증가하여 매칭 포인트 수가 부족하더라도 위치를 계산할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 다중 측위 장치 내부의 개략적인 구성을 나타낸 블럭 구성도,
도 2는 본 실시예에 따른 다중 측위시 임의 노드와 앵커 노드 간의 거리 정보와 임의 노드들 간의 거리 정보 모두를 이용하여 임의 노드의 좌표를 계산하는 방법을 설명하기 위한 도면,
도 3은 본 실시예에 따른 다중 카메라 측위시 각도 측정치를 이용하여 임의 노드의 좌표를 계산하는 방법을 설명하기 위한 도면,
도 4는 본 발명의 실시 형태에 관한 다중 측위 장치의 기능을 실현 가능한 하드웨어의 일례를 도시한 블록도,
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 임의 노드가 센서 장치인 경우 다중 측위 방법을 나타낸 흐름도, 및
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 임의 노드가 카메라인 경우 다중 측위 방법을 나타낸 흐름도이다.
본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.
한편, 본 명세서에서 사용되는 임의 노드(unknown node)는 위치를 구하고자 하는 노드를 나타내고, 앵커 노드(anchor node)는 위치를 알고 있는 노드를 나타낸다. 여기서, 임의 노드는 센서 장치 또는 카메라일 수 있다.
또한, 다중 카메라 측위에서 앵커 노드는 매칭 포인트로 불릴 수 있다. 구체적으로는, 카메라가 이동하면서 촬영한 화면을 저장하고, 저장된 화면에서 어떤 포인트들(예를 들면, 구조물 등)을 저장하여 맵을 만들게 된다. 여기서 어떤 포인트는 매칭 포인트를 나타낸다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니됨을 유의해야 한다.
우선, 본 발명의 설명에 앞서, 다중 측위는 센서를 사용하는 경우와 카메라를 사용하는 경우로 나눌 수 있다. 두 경우에 있어서 위치를 계산하는 방식은 유사하지만 계산에 사용되는 정보의 종류와 개수가 다르다. 다중 센서 측위의 경우 일반적인 상태에서 모든 앵커 노드와 모든 임의 노드 간의 거리 정보가 존재한다. 하지만, 다중 카메라 측위의 경우 각 카메라에서 매칭한 매칭 포인트들과의 거리 정보 또는 각도 정보만 존재할 뿐, 다른 카메라에서 매칭한 매칭 포인트들과의 거리 정보 또는 각도 정보는 존재하지 않는다. 즉, 각 카메라는 자신이 바라보고 있는 화면에 존재하는 매칭 포인트들과의 거리 또는 각도만을 알 수 있다. 이처럼, 다중 센서 측위와 다중 카메라 측위는 위치 계산에 사용되는 정보의 종류와 개수가 다르다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 다중 측위 장치 내부의 개략적인 구성을 나타낸 블럭 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 다중 측위 장치(100)는 노드 설정부(110), 정보 획득부(120) 및 좌표 계산부(130)를 포함할 수 있다.
노드 설정부(110)는 적어도 하나의 임의 노드에 대해 적어도 3개 이상의 앵커 노드를 설정한다.
정보 획득부(120)는 임의 노드가 센서 장치인 경우, 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보를 획득한다.
좌표 계산부(130)는 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보에 기초하여 각 임의 노드의 좌표를 계산한다.
또한, 좌표 계산부(130)는 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보마다 다른 가중치를 부여하여 각 임의 노드의 좌표를 계산할 수 있다(가중 최소 제곱법, Weighted Least Square). 이하에서는, 도 2를 참조하여, 본 실시예에 따른 가중 최소 제곱법을 이용하여 각 임의 노드의 좌표를 계산하는 방법을 설명하기로 한다.
본 실시예에서, 앵커 노드와 임의 노드 간의 위치 관계는 수학식 1로 표현될 수 있고, 임의 노드와 임의 노드 간의 위치 관계는 수학식 2로 표현될 수 있다.
Figure pat00001
Figure pat00002
여기서, R은 거리를 나타내고, e는 단위 벡터를 나타내고, P는 위치를 나타내고, NA는 앵커 노드의 개수를 나타내고, NU는 임의 노드의 개수를 나타낸다.
좌표 계산부(130)는 앵커 노드와 임의 노드의 필요 개수에 대한 식인
Figure pat00003
조건하에서 x를 수학식 3에 반복 대입하여(Iteration) 각 임의 노드의 좌표를 계산한다.
Figure pat00004
여기서, X는 구하고자 하는 임의 노드들의 위치 벡터들을 모은 벡터를 나타내고,
Figure pat00005
로 표현될 수 있다. A는 수학식 1 및 수학식 2의 좌변에서 X를 빼고 남은 단위벡터들로 이루어진 행렬을 나타내고,
Figure pat00006
로 표현될 수 있다. B는 수학식 1 및 수학식 2의 우변에 남은 항들로 이루어진 행렬을 나타내고,
Figure pat00007
로 표현될 수 있다. 여기서, NA 및 NU로 이루어진 식들은 각 행렬과 벡터들의 크기를 나타낸다.
또한, 좌표 계산부(130)는 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보에 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter)를 적용하여 각 임의 노드의 좌표를 추정할 수 있다. 이하에서는, 도 2를 참조하여, 본 실시예에 따른 확장 칼만필터를 이용하여 각 임의 노드의 좌표를 계산하는 방법에 대해서 설명하기로 한다.
본 실시예에 있어서 확장 칼만필터의 상태벡터 x는 수학식 4로 표현되고, 측정벡터 z는 수학식 5로 표현될 수 있다.
Figure pat00008
여기서, P는 위치를 나타내고, V는 속도를 나타낸다.
Figure pat00009
여기서,
Figure pat00010
은 거리 측정치를 나타내는 벡터이고,
Figure pat00011
은 거리의 미분 측정치를 나타내는 벡터이고,
Figure pat00012
은 임의 노드의 속도 측정치를 나타내는 벡터이고, NA 및 NU로 이루어진 식들은 각 행렬과 벡터들의 크기를 나타낸다. 또한,
Figure pat00013
및
Figure pat00014
에서 "1"은 임의 노드와 앵커 노드 사이의 거리를 나타내고,
Figure pat00015
및
Figure pat00016
에서 "2"는 임의 노드들 간의 거리를 나타낸다. 한편, 본 발명의 실시예에서는 설명의 편의상 측정벡터 z의 구성요소를 거리 측정치, 거리의 미분 측정치 및 속도 측정치로 한정하고 있지만 이에 한정되는 것은 아니며, 측정벡터 z의 구성요소는 업데이트 가능한 측정치 종류 및 측정 주기에 따라 얼마든지 달라질 수 있다.
한편, 측정벡터 z는 상태벡터 x에 대해 다음과 같은 수학식 6으로 표현된다.
Figure pat00017
여기서, h(x)는 측정치와의 오차를 계산하기 위해 상태벡터를 이용하여 계산된 추정치를 나타내며,
Figure pat00018
로 표현될 수 있다. 즉, 위치와 속도 추정치를 이용하여 거리와 거리의 미분을 계산하고, 속도 추정치를 오차 계산에 그대로 이용한다.
비선형 모델인 수학식 6을 자코비안을 이용하여 선형화하면 수학식 7과 같다.
Figure pat00019
이하에서는, 본 실시예에 따른 확장 칼만필터를 이용한 임의 노드의 위치 및 속도의 오차 보정 방법에 대해 설명하기로 한다.
좌표 계산부(130)는 상태전이행렬을 통해 추정하고자 하는 상태의 오차인 임의 노드들의 위치 오차와 속도 오차를 예측하고(수학식 8), 상태전이행렬을 통해 오차 공분산을 예측한다(수학식 9).
Figure pat00020
Figure pat00021
좌표 계산부(130)는 앞서 수학식 9를 통해 예측된 오차 공분산을 활용하여 수학식 10과 같이 칼만이득을 산출한다. 즉, 좌표 계산부(130)는 추정된 상태값들을 이용하여 계산된 값들과 획득된 정보들 사이의 오차를 계산하고, 획득된 정보들의 신뢰도와 계산된 오차 공분산에 따라 칼만이득을 계산한다(수학식 10).
Figure pat00022
그리고, 좌표 계산부(130)는 다음의 수학식 11에서와 같이, 칼만이득을 이용하여 획득된 정보들을 얼마만큼 신뢰할 것인지에 대한 가중치를 계산한다.
Figure pat00023
즉, 좌표 계산부(130)는 수학식 11에서, 추정된 임의 노드의 위치와 속도(x)로부터 계산된 추정값(h)과 획득된 측정치(z)의 오차에 칼만이득(K)에 의한 가중치를 적용하여 임의 노드의 위치 오차와 속도 오차를 추정한다.
한편, 정보 획득부(120)는 임의 노드가 카메라인 경우, 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보 및 각도 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보를 획득한다.
좌표 계산부(130)는 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보 및 각도 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보에 기초하여 각 임의 노드의 좌표를 계산한다.
또한, 좌표 계산부(130)는 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보 및 각도 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보마다 다른 가중치를 부여하여 각 임의 노드의 좌표를 계산할 수 있다(가중 최소 제곱법). 임의 노드가 카메라인 경우 가중 최소 제곱법을 이용하여 각 임의 노드의 좌표를 계산하는 방법은, 앞서 임의 노드가 센서 장치인 경우와 동일하므로 이에 대한 설명은 생략하기로 한다.
또한, 좌표 계산부(130)는 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보 및 각도 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보에 확장 칼만필터를 적용하여 각 임의 노드의 좌표를 추정할 수 있다. 이하에서는, 도 3을 참조하여, 본 실시예에 따른 다중 카메라 측위에서 확장 칼만필터를 이용하여 각 임의 노드의 좌표를 계산하는 방법에 대해서 설명하기로 한다.
본 실시예에서, 앵커 노드와 임의 노드 간의 위치 관계는 수학식 12로 표현될 수 있고, 임의 노드와 임의 노드 간의 위치 관계는 수학식 13으로 표현될 수 있다.
Figure pat00024
Figure pat00025
여기서, R은 거리를 나타내고, P는 위치를 나타내고, θ는 각도를 나타내고, NC는 카메라의 개수를 나타내고, NP는 카메라당 매칭 포인트의 개수를 나타낸다.
본 실시예에 있어서 확장 칼만필터의 상태벡터 x는 수학식 14로 표현되고, 측정벡터 z는 수학식 15로 표현될 수 있다.
Figure pat00026
여기서, P는 위치를 나타내고, V는 속도를 나타낸다.
Figure pat00027
여기서,
Figure pat00028
은 각도 측정치를 나타내는 벡터이고,
Figure pat00029
은 거리 측정치를 나타내는 벡터이고,
Figure pat00030
은 임의 노드의 속도 측정치를 나타내는 벡터이고, NC, NP 및 NU로 이루어진 식들은 각 행렬과 벡터들의 크기를 나타낸다. 또한,
Figure pat00031
에서 "2"는 임의 노드들 간의 거리를 나타낸다. 한편, 본 발명의 실시예에서는 설명의 편의상 측정벡터 z의 구성요소를 각도 측정치, 거리 측정치 및 속도 측정치로 한정하고 있지만 이에 한정되는 것은 아니며, 측정벡터 z의 구성요소는 업데이트 가능한 측정치 종류 및 측정 주기에 따라 얼마든지 달라질 수 있다.
한편, 측정벡터 z는 상태벡터 x에 대해 다음과 같은 수학식 16으로 표현된다.
Figure pat00032
여기서, h(x)는 측정치와의 오차를 계산하기 위해 상태벡터를 이용하여 계산된 추정치를 나타내며,
Figure pat00033
로 표현될 수 있다. 즉, 위치 추정치를 이용하여 거리와 각도를 계산하고, 속도 추정치를 오차 계산에 그대로 이용한다.
비선형 모델인 수학식 16을 자코비안을 이용하여 선형화하면 수학식 7과 같다.
이하에서는, 본 실시예에 따른 확장 칼만필터를 이용한 임의 노드의 위치 및 속도의 오차 보정 방법에 대해 설명하기로 한다.
좌표 계산부(130)는 앞서 수학식 8을 통해, 상태전이행렬을 통해 추정하고자 하는 상태의 오차인 임의 노드들의 위치 오차와 속도 오차를 예측하고, 앞서 수학식 9를 통해, 상태전이행렬을 통해 오차 공분산을 예측한다.
좌표 계산부(130)는 앞서 수학식 9를 통해 예측된 오차 공분산을 활용하여 앞서 수학식 10을 통해 칼만이득을 산출한다. 즉, 좌표 계산부(130)는 추정된 상태값들을 이용하여 계산된 값들과 획득된 정보들 사이의 오차를 계산하고, 획득된 정보들의 신뢰도와 계산된 오차 공분산에 따라 칼만이득을 계산한다.
그리고, 좌표 계산부(130)는 앞서 수학식 11을 통해, 칼만이득을 이용하여 획득된 정보들을 얼마만큼 신뢰할 것인지에 대한 가중치를 계산한다. 즉, 좌표 계산부(130)는 추정된 임의 노드의 위치와 속도(x)로부터 계산된 추정값(h)과 획득된 측정치(z)의 오차에 칼만이득(K)에 의한 가중치를 적용하여 임의 노드의 위치 오차와 속도 오차를 추정한다.
각도 정보를 이용한 다중 카메라 측위에서, 확장 칼만필터를 이용하여 각 임의 노드의 좌표를 계산하는 경우, 매칭 포인트의 개수가 4개 이상으로 동일한 경우, 거리 정보보다 각도 정보의 개수가 더 많고 커플링된 정보이기 때문에 매칭 포인트의 개수가 많을수록 각도 정보를 이용하여 계산한 위치 오차의 개선도가 더욱 증가할 수 있다.
이하에서는, 본 발명에 따른 다중 측위 장치의 구체적인 구성에 대해서 설명하기로 한다.
도 4를 참조하면, 다중 측위 장치의 기능을 실현 가능한 하드웨어에 대해서 설명한다. 도 4는 본 발명의 실시 형태에 관한 다중 측위 장치의 기능을 실현 가능한 하드웨어의 일례를 도시한 블록도이다.
다중 측위 장치(100)가 갖는 기능은, 예컨대, 도 4에 도시하는 하드웨어 자원을 이용하여 실현하는 것이 가능하다. 즉, 다중 측위 장치(100)가 갖는 기능은, 컴퓨터 프로그램을 이용하여 도 4에 도시하는 하드웨어를 제어함으로써 실현된다.
도 4에 도시한 바와 같이, 이 하드웨어는, 주로, CPU(202), ROM(Read Only Memory)(204), RAM(206), 호스트 버스(208), 및 브리지(210)를 갖는다. 또한, 이 하드웨어는, 외부 버스(212), 인터페이스(214), 입력부(216), 출력부(218), 기억부(220), 드라이브(222), 접속 포트(224), 및 통신부(226)를 갖는다.
CPU(202)는, 예컨대, 연산 처리 장치 또는 제어 장치로서 기능하여, ROM(204), RAM(206), 기억부(220), 또는 리무버블 기록 매체(228)에 기록된 각종 프로그램에 기초하여 각 구성 요소의 동작 전반 또는 그 일부를 제어한다. ROM(204)은, CPU(202)에 판독되는 프로그램이나 연산에 이용하는 데이터 등을 저장하는 기억 장치의 일례이다. RAM(206)에는, 예컨대, CPU(202)에 판독되는 프로그램이나, 그 프로그램을 실행할 때 변화하는 각종 파라미터 등이 일시적 또는 영속적으로 저장된다.
이들 요소는, 예컨대, 고속의 데이터 전송이 가능한 호스트 버스(208)를 통해서 서로 접속된다. 한편, 호스트 버스(208)는, 예컨대, 브리지(210)를 통해서 비교적 데이터 전송 속도가 저속인 외부 버스(212)에 접속된다. 또한, 입력부(216)로서는, 예컨대, 마우스, 키보드, 터치 패널, 터치 패드, 버튼, 스위치, 및 레버 등이 이용된다. 또한, 입력부(216)로서는, 적외선이나 그 밖의 전파를 이용하여 제어 신호를 송신하는 것이 가능한 리모트 컨트롤러가 이용될 수 있다.
출력부(218)로서는, 예컨대, CRT(Cathode Ray Tube), LCD(Liquid Crystal Display), PDP(Plasma Display Panel), 또는 ELD(Electro-Luminescence Display) 등의 디스플레이 장치가 이용될 수 있다. 또한, 출력부(218)로서, 스피커나 헤드폰 등의 오디오 출력 장치, 또는 프린터 등이 이용될 수 있다.
기억부(220)는, 각종 데이터를 저장하기 위한 장치이다. 기억부(220)로서는, 예컨대, HDD 등의 자기 기억 디바이스가 이용된다. 또한, 기억부(220)로서, SSD(Solid State Drive)나 RAM 디스크 등의 반도체 기억 디바이스, 광기억 디바이스, 또는 광자기 기억 디바이스 등이 이용되어도 된다.
드라이브(222)는, 착탈 가능한 기록매체인 리무버블 기록 매체(228)에 기록된 정보를 판독하거나, 또는 리무버블 기록 매체(228)에 정보를 기록하는 장치이다. 리무버블 기록 매체(228)로서는, 예컨대, 자기 디스크, 광디스크, 광자기 디스크, 또는 반도체 메모리 등이 이용된다. 또한, 리무버블 기록 매체(228)에는, 다중 측위 장치(100)의 동작을 규정하는 프로그램이 저장될 수 있다.
접속 포트(224)는, 예컨대, USB(Universal Serial Bus) 포트, IEEE 1394 포트, SCSI(Small Computer System Interface), RS-232C 포트, 또는 광오디오 단자 등, 외부 접속 기기(230)를 접속하기 위한 포트이다. 외부 접속 기기(230)로서는, 예컨대, 프린터 등이 이용된다.
통신부(226)는, 네트워크(232)에 접속하기 위한 통신 디바이스이다. 통신부(226)로서는, 예컨대, 유선 또는 무선 LAN용 통신 회로, WUSB(Wireless USB)용 통신 회로, 휴대 전화 네트워크용 통신 회로 등이 이용될 수 있다. 네트워크(232)는, 예컨대, 유선 또는 무선에 의해 접속된 네트워크이다.
이상, 다중 측위 장치(100)의 하드웨어에 대해서 설명하였다. 또한, 상술한 하드웨어는 일례이며, 일부의 요소를 생략하는 변형이나, 새로운 요소를 추가하는 변형 등이 가능하다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 임의 노드가 센서 장치인 경우 다중 측위 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 다중 측위 장치(100)는 위치를 구하고자 하는 적어도 하나의 임의 노드에 대해 위치를 알고 있는 적어도 3개 이상의 앵커 노드를 설정한다(S510).
다중 측위 장치(100)는 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보를 획득한다(S520).
다중 측위 장치(100)는 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보에 기초하여 각 임의 노드의 좌표를 계산한다(S530). 여기서, 다중 측위 장치(100)는 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보마다 다른 가중치를 부여하여 각 임의 노드의 좌표를 계산할 수 있다. 또한, 다중 측위 장치(100)는 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보에 확장 칼만필터를 적용하여 각 임의 노드의 좌표를 추정할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 임의 노드가 카메라인 경우 다중 측위 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 다중 측위 장치(100)는 위치를 구하고자 하는 적어도 하나의 임의 노드에 대해 위치를 알고 있는 적어도 3개 이상의 앵커 노드를 설정한다(S610).
다중 측위 장치(100)는 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보 및 각도 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보를 획득한다(S620).
다중 측위 장치(100)는 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보 및 각도 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보에 기초하여 각 임의 노드의 좌표를 계산한다(S630). 여기서, 다중 측위 장치(100)는 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보마다 다른 가중치를 부여하여 각 임의 노드의 좌표를 계산할 수 있다. 또한, 다중 측위 장치(100)는 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보 및 각도 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보에 확장 칼만필터를 적용하여 각 임의 노드의 좌표를 추정할 수 있다.
전술한 방법은 다양한 수단을 통해 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 실시예들은 하드웨어, 펌웨어(Firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다.
하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 하나 또는 그 이상의 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(Digital Signal Processors), DSPDs(Digital Signal Processing Devices), PLDs(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), 프로세서, 컨트롤러, 마이크로컨트롤러 및 마이크로프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차 또는 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리 유닛에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리 유닛은 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.
본 발명에 따른 다중 측위 장치(100)는 거리 센서가 장착된 물체, 자동차, 로봇, 드론, 항공기, 선박 및 사람 등을 포함하는 상호 거리를 알 수 있는 모든 대상에 적용 가능하다. 또한, GNSS를 포함한 UWB, BLE, WiFi 등 기존의 모든 측위 방식에 적용 가능하다.
또한, 본 발명에 따른 다중 측위 장치(100)는 여러 대의 카메라를 이용한 카메라 측위에도 적용 가능하다. 적용 가능 대상들은 오직 측위를 위해 구성된 다중 카메라 모듈일 수도 있고, 자동차, 로봇 및 드론 등에 장착된 카메라들일 수도 있으며, 상호 거리를 알 수 있는 센서가 장착된 개별 카메라들일 수도 있다.
이상에서 본 명세서에 개시된 실시예들을 첨부된 도면들을 참조로 설명하였다. 이와 같이 각 도면에 도시된 실시예들은 한정적으로 해석되면 아니되며, 본 명세서의 내용을 숙지한 당업자에 의해 서로 조합될 수 있고, 조합될 경우 일부 구성 요소들은 생략될 수도 있는 것으로 해석될 수 있다.
여기서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 본 명세서에 개시된 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 명세서에 개시된 실시예에 불과할 뿐이고, 본 명세서에 개시된 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
100: 다중 측위 장치 110: 노드 설정부
120: 정보 획득부 130: 좌표 계산부

Claims (10)

  1. 위치를 구하고자 하는 적어도 하나의 임의 노드(unknown node)에 대해 위치를 알고 있는 적어도 3개 이상의 앵커 노드(anchor node)를 설정하는 노드 설정부;
    각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보를 획득하는 정보 획득부; 및
    상기 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 상기 임의 노드들 간의 거리 정보 및 상기 각 앵커 노드의 좌표 정보에 기초하여 상기 각 임의 노드의 좌표를 계산하는 좌표 계산부;
    를 포함하는 다중 측위 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 각 임의 노드는 센서 장치인 것을 특징으로 하는 다중 측위 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 좌표 계산부는 상기 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 상기 임의 노드들 간의 거리 정보 및 상기 각 앵커 노드의 좌표 정보마다 다른 가중치를 부여하여 상기 각 임의 노드의 좌표를 계산하는 것을 특징으로 하는 다중 측위 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 좌표 계산부는 상기 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 상기 임의 노드들 간의 거리 정보 및 상기 각 앵커 노드의 좌표 정보에 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter)를 적용하여 상기 각 임의 노드의 좌표를 추정하는 것을 특징으로 하는 다중 측위 장치.
  5. 위치를 구하고자 하는 적어도 하나의 임의 노드(unknown node)에 대해 위치를 알고 있는 적어도 3개 이상의 앵커 노드(anchor node)를 설정하는 노드 설정부;
    각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보 및 각도 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보를 획득하는 정보 획득부; 및
    상기 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보 및 각도 정보, 상기 임의 노드들 간의 거리 정보 및 상기 각 앵커 노드의 좌표 정보에 기초하여 상기 각 임의 노드의 좌표를 계산하는 좌표 계산부;
    를 포함하는 다중 측위 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 각 임의 노드는 카메라인 것을 특징으로 하는 다중 측위 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 각 앵커 노드는 상기 카메라에 의해 촬영된 영상의 특정 포인트를 나타내는 것을 특징으로 하는 다중 측위 장치.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 좌표 계산부는 상기 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 상기 임의 노드들 간의 거리 정보 및 상기 각 앵커 노드의 좌표 정보마다 다른 가중치를 부여하여 상기 각 임의 노드의 좌표를 계산하는 것을 특징으로 하는 다중 측위 장치.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 좌표 계산부는 상기 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보 및 각도 정보, 상기 임의 노드들 간의 거리 정보 및 상기 각 앵커 노드의 좌표 정보에 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter)를 적용하여 상기 각 임의 노드의 좌표를 추정하는 것을 특징으로 하는 다중 측위 장치.
  10. 다중 측위 장치가, 위치를 구하고자 하는 적어도 하나의 임의 노드(unknown node)에 대해 위치를 알고 있는 적어도 3개 이상의 앵커 노드(anchor node)를 설정하는 단계;
    상기 다중 측위 장치가, 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 임의 노드들 간의 거리 정보 및 각 앵커 노드의 좌표 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 다중 측위 장치가, 상기 각 임의 노드별 임의 노드와 각 앵커 노드 사이의 거리 정보, 상기 임의 노드들 간의 거리 정보 및 상기 각 앵커 노드의 좌표 정보에 기초하여 상기 각 임의 노드의 좌표를 계산하는 단계;
    를 포함하는 다중 측위 방법.
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