KR20230114656A - 영상 기반 관성 센서 보정 방법 및 이를 수행하는 전자 장치 - Google Patents

영상 기반 관성 센서 보정 방법 및 이를 수행하는 전자 장치 Download PDF

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KR20230114656A
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Abstract

영상 기반 관성 센서 보정 방법 및 이를 수행하는 전자 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 전자 장치는 영상을 획득하는 카메라, 전자 장치의 움직임을 감지하는 관성 센서, 영상 획득 시 전자 장치의 위치를 감지하는 위치 센서, 및 카메라, 관성 센서, 및 위치 센서를 제어하는 프로세서를 포함하고, 프로세서는, 제1 시간(time)에서 획득된 제1 영상에서 타겟 객체의 제1 위치 값을 검출하고, 제1 시간에서 위치 센서에 의해 측정된 위치 값에 기초하여 타겟 객체의 제1 위치 값을 추정하고, 검출된 제1 위치 값과 추정된 제1 위치 값 간의 제1 차이 값에 기초하여 관성 센서를 통해 결정된 전자 장치의 자세를 보정하기 위한 자세 보정 데이터를 결정할 수 있다.

Description

영상 기반 관성 센서 보정 방법 및 이를 수행하는 전자 장치{IMAGE-BASED INERTIAL SENSOR CALIBRATION METHOD AND ELECTRONIC APPARATUS PERFORMING THE SAME}
아래 실시예들은 영상 기반 관성 센서 보정 기술에 관한 것이다.
전자 장치의 위치, 자세 및 방향 정보를 추정하기 위해 가속도계, 자이로스코프 및 지자계 중 적어도 하나를 포함하는 관성 센서와 GPS(global positioning system)와 같은 위치 센서가 함께 사용될 수 있다.
전자 장치에 포함된 센서는 주변 환경에 따라 오차가 발생될 수 있고, 관성 센서는 전자 장치의 자세를 추적할 때에 시간이 지남에 따라 누적 오차가 발생할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 기반 관성 센서 보정 방법 및 이를 수행하는 전자 장치는 영상에 포함된 정보를 이용하여 관성 센서의 출력에 기초하여 결정된 자세 및 관성 센서를 보정하기 위한 것이다.
일 실시예에 따른 전자 장치는 영상을 획득하는 카메라, 상기 전자 장치의 움직임을 감지하는 관성 센서, 상기 영상 획득 시 상기 전자 장치의 위치를 감지하는 위치 센서, 및 상기 카메라, 상기 관성 센서, 및 상기 위치 센서를 제어하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 제1 시간(time)에서 획득된 제1 영상에서 타겟 객체의 제1 위치 값을 검출하고, 상기 제1 시간에서 상기 위치 센서에 의해 측정된 위치 값에 기초하여 상기 타겟 객체의 제1 위치 값을 추정하고, 상기 검출된 제1 위치 값과 상기 추정된 상기 제1 위치 값 간의 제1 차이 값에 기초하여 상기 관성 센서를 통해 결정된 상기 전자 장치의 자세를 보정하기 위한 자세 보정 데이터를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 전자 장치는 영상을 획득하는 카메라, 상기 전자 장치의 움직임을 감지하는 관성 센서, 상기 영상 획득 시 상기 전자 장치의 위치를 감지하는 위치 센서, 및 상기 카메라, 상기 관성 센서, 및 상기 위치 센서를 제어하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 제1 시간(time)에서 획득된 제1 영상에서 타겟 객체의 제1 위치 값을 검출하고, 상기 제1 시간에서 상기 위치 센서에 의해 측정된 위치 값에 기초하여 상기 타겟 객체의 제1 위치 값을 추정하고, 제2 시간(time)에서 획득된 제2 영상에서 타겟 객체의 제2 위치 값을 검출하고, 상기 제2 시간에서 상기 위치 센서에 의해 측정된 위치 값에 기초하여 상기 타겟 객체의 제2 위치 값을 추정하고, 상기 검출된 제1 위치 값과 상기 추정된 상기 제1 위치 값 간의 제1 차이 값 및 상기 검출된 제2 위치 값과 상기 추정된 제2 위치 값 간의 제2 차이 값에 기초하여 상기 관성 센서를 보정하기 위한 관성 센서 보정 데이터를 결정할 수 있다.
전자 장치의 관성 센서를 보정하는 방법은 상기 전자 장치의 카메라를 이용하여 제1 시간(time)에서 획득된 제1 영상에서 타겟 객체의 제1 위치 값을 검출하는 동작, 상기 제1 시간에서 상기 전자 장치의 위치 센서에 의해 측정된 위치 값에 기초하여 상기 타겟 객체의 제1 위치 값을 추정하는 동작, 및 상기 검출된 제1 위치 값과 상기 추정된 상기 제1 위치 값 간의 제1 차이 값에 기초하여 상기 관성 센서를 통해 결정된 상기 전자 장치의 자세를 보정하기 위한 자세 보정 데이터를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 기반 관성 센서 보정 방법 및 이를 수행하는 전자 장치에 의하면, 영상에 포함된 타겟 객체를 이용하여 전자 장치의 자세 및 관성 센서의 출력 값을 보정할 수 있다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시예 따른 전자 장치의 자세를 보정하는 방법의 개요를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예 따른 전자 장치의 자세를 보정하는 방법의 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 전자 장치의 카메라를 통해 획득된 영상에서 검출된 타겟 객체의 위치 값을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예 따른 전자 장치의 관성 센서를 보정하는 방법의 개요를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 전자 장치의 관성 센서를 보정하는 방법의 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 전자 장치의 카메라를 통해 획득된 영상들에서 검출된 타겟 객체의 위치 값들을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 전자 장치의 데이터 흐름을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
도 2는 일 실시예 따른 전자 장치의 자세를 보정하는 방법의 개요를 설명하기 위한 도면이다.
전자 장치(101)의 위치, 자세 및 방향 정보를 추정하기 위해 가속도계, 자이로스코프 및 지자계 중 적어도 하나를 포함하는 관성 센서(inertial measurement unit; IMU), 및 GPS(global positioning system)와 같은 위치 센서가 함께 사용될 수 있다. 예를 들어, 관성 센서 및 위치 센서는 도 1의 센서 모듈(176)에 포함될 수 있다.
관성 센서는 가속도계, 자이로스코프 및 지자계 중 적어도 하나를 이용하여 전자 장치(101)의 자세를 결정할 수 있다. 전자 장치(101)의 자세는 전자 장치(101)의 롤(roll), 피치(ptich) 및 요(yaw)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
전자 장치(101)에 포함된 관성 센서에서는 주변 환경에 따라 오차가 발생될 수 있다. 관성 센서는 전자 장치(101)의 자세를 추적할 때에 시간이 지남에 따라 누적 오차가 발생할 수 있다. 전자 장치(101)가 전자 장치(101)의 관성 센서를 이용하여 전자 장치(101)의 자세를 추정하는 경우, 관성 센서의 오차로 인해 추정된 자세에 오차가 있을 수 있고, 보다 정확한 결과를 얻기 위해 보정이 필요할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(101)는 전자 장치(101)의 카메라(예: 도 1의 카메라 모듈(180))를 통해 획득된 영상(205)을 이용하여 전자 장치(101)의 자세를 보정할 수 있다. 도 2를 참조하면, 전자 장치(101)가 카메라를 통해 획득된 영상(205)을 이용하여 전자 장치(101)의 자세를 보정하는 과정이 간략하게 도시되어 있다. 전자 장치(101)는 영상(205)에서 타겟 객체(220)를 검출하고, 검출된 타겟 객체(220)의 위치에 기초하여 전자 장치(101)의 자세를 보정할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(101)는 영상(205)을 획득하는 카메라, 전자 장치(101)의 움직임을 감지하는 관성 센서 및 영상(205) 획득 시 전자 장치(101)의 위치를 감지하는 위치 센서를 포함할 수 있다.
전자 장치(101)는 카메라를 이용하여 영상(205)을 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는 전자 장치(101)의 센서를 이용하여 전자 장치(101)의 자세를 결정할 수 있다. 도 2에서, 카메라를 통해 획득된 영상(205) 상에 전자 장치(101)의 센서를 이용하여 결정된 전자 장치(101)가 향하는 방향(210) 및 전자 장치(101)가 향하는 실제 방향(215)이 도시되어 있다. 전자 장치(101)가 향하는 방향(210)은 전자 장치(101)는 센서를 이용하여 결정된 전자 장치(101)의 자세에 대응되는 방향일 수 있고, 전자 장치(101)가 향하는 실제 방향(215)은 전자 장치(101)의 실제 자세에 대응되는 방향일 수 있다. 센서의 오차로 인해 센서를 이용하여 결정된 전자 장치(101)의 자세에 오차가 있을 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(101)는 영상(205)에서 타겟 객체(220)를 검출할 수 있다. 타겟 객체(220)는, 예를 들어, 천체일 수 있다. 전자 장치(101)는 영상(205)에서 타겟 객체(220)의 위치 값을 검출하고, GPS와 같은 위치 센서를 이용하여 해당 영상(205)을 획득한 시간에 해당 타겟 객체(220)의 위치 값을 추정할 수 있다. 예를 들어, 타겟 객체(220)의 검출된 위치 값 및 추정된 위치 값은 고도(altitude) 값 및 방위(azimuth) 값을 포함하는 지평 좌표계(225) 상의 위치 값일 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(101)는 해당 타겟 객체(220)의 검출된 위치 값과 추정된 위치 값 간의 차이 값에 기초하여 전자 장치(101)의 자세를 보정하기 위한 자세 보정 데이터를 결정할 수 있다. 전자 장치(101)는 결정된 자세 보정 데이터에 기초하여 자세 보정 테이블을 업데이트할 수 있다. 자세 보정 테이블은 센서를 통해 결정된 전자 장치(101)의 자세와 전자 장치(101)의 실제 자세 사이 차이를 보정할 수 있는 비교 테이블일 수 있다. 전자 장치(101)는 자세 보정 테이블을 이용하여 전자 장치(101)의 자세를 보정할 수 있고, 전자 장치(101)가 향하는 실제 방향(215)에 대응되는 자세를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(101)가 전자 장치(101)의 카메라를 통해 획득한 영상(205)을 이용하여 전자 장치(101)의 자세를 보정함으로써 적은 비용으로 전자 장치(101)의 자세를 보정하여 정확한 자세를 얻을 수 있으며, 서로 다른 시간에 획득된 여러 개의 영상(205)을 이용하여 반복적으로 보정함으로써 자세의 정확도를 높일 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자 입력 없이 자동으로 영상(205)을 획득하여 자세 보정 데이터를 결정할 수 있고, 이로써 사용자가 자세 보정 과정을 인지하지 않더라도 사용자에게 정확한 자세를 제공할 수 있다.
이하, 도 3을 참조하여 전자 장치(101)의 자세 보정 방법에 대해 설명한다.
도 3은 일 실시예 따른 전자 장치의 자세를 보정하는 방법의 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 영상을 획득하는 카메라, 전자 장치(101)의 움직임을 감지하는 관성 센서 및 영상 획득 시 전자 장치(101)의 위치를 감지하는 위치 센서를 포함하는 전자 장치(101)가 전자 장치(101)의 관성 센서를 이용하여 결정된 전자 장치(101)의 자세를 보정하는 방법의 흐름도가 도시되어 있다.
동작(305)에서, 전자 장치(101)는 제1 시간에 카메라를 통해 획득된 제1 영상에서 타겟 객체를 검출할 수 있다. 예를 들어, 타겟 객체는 태양, 달, 인공위성과 같은 천체일 수 있다.
동작(310)에서, 전자 장치(101)는 제1 영상에서 타겟 객체의 제1 위치 값을 검출할 수 있다. 타겟 객체의 검출된 제1 위치 값은 카메라의 화각 및 영상의 중심점에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 영상의 중심점으로부터 카메라의 화각 정보를 이용하여, 타겟 객체의 제1 위치 값을 검출할 수 있다. 제1 위치 값은 고도 값 및 방위 값을 포함할 수 있다.
예를 들어, 도 4를 참조하면 전자 장치(101)의 카메라를 통해 획득된 영상(400)에서 검출된 타겟 객체(405)가 도시되어 있다.
전자 장치(101)는 카메라의 화각을 이용하여, 영상(400)의 중심으로부터 타겟 객체(405)의 제1 위치 값을 검출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 도 4의 예에서, 카메라의 화각을 이용하여 영상(400)의 중심으로부터 고도 값(410) 5.2도 및 방위 값(415) 20.3도의 타겟 객체(405)에 대한 제1 위치 값을 검출할 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 동작(315)에서, 전자 장치(101)는 전자 장치(101)의 위치 센서를 이용하여 제1 시간에 측정된 전자 장치(101)의 위치에 기초하여 제1 시간의 타겟 객체의 제1 위치 값을 추정할 수 있다. 추정된 제1 위치 값은 전자 장치(101)의 위치를 원점으로 하는 지평 좌표계 상의 위치 값일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 제1 영상을 촬영한 시간, 제1 영상을 촬영한 위치를 알 수 있는 경우, 전자 장치(101)는 해당 시간 및 해당 위치에 기초하여 타겟 객체의 실제 위치에 대응되는 제1 위치 값을 추정할 수 있다.
동작(320)에서, 전자 장치(101)는 타겟 객체의 동작(310)에서 검출된 제1 위치 값과 동작(315)에서 추정된 제1 위치 값 간 제1 차이 값을 결정할 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 차이 값에 기초하여, 관성 센서를 이용하여 결정된 전자 장치(101)의 자세를 보정하기 위한 자세 보정 데이터를 결정할 수 있다.
제1 차이 값은 고도 값 및 방위 값을 포함하는 값일 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 차이 값을 직교 좌표계 상의 값으로 변환할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(101)는 직교 좌표계 상의 값으로 변환된 제1 차이 값을 제1 시간에 관성 센서를 통해 결정된 전자 장치(101)의 자세에 기초하여 월드 좌표계의 값으로 변환할 수 있다. 월드 좌표계는 단일 지심 좌표계로서 지구의 질량 중심(지심)을 원점으로 위치를 표시하기 위한 절대 좌표 체계일 수 있다. 월드 좌표계는 직교 좌표계일 수 있다. 일 실시예에서, 관성 센서의 출력에 기초하여 결정된 전자 장치(101)의 자세는 월드 좌표계 상에서 결정된 것일 수 있다. 관성 센서의 출력에 기초하여 결정된 전자 장치(101)의 자세는 월드 좌표계의 각 축에 대해 전자 장치(101)가 회전한 정도를 나타내는 정보일 수 있다.
전자 장치(101)의 자세가 월드 좌표계의 각 축에 대해 전자 장치(101)가 회전한 정도를 나타내므로, 전자 장치(101)는 자세를 이용하여, 직교 좌표계 상의 값으로 변환된 제1 차이 값을 월드 좌표계 상의 값으로 변환할 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 수학식 1, 수학식 2 및 수학식 3을 이용하여 직교 좌표계 상의 값으로 변환된 제1 차이 값을 월드 좌표계 상의 값으로 변환할 수 있다.
수학식 1, 수학식 2 및 수학식 3에서, , 및 는 직교 좌표계로 변환된 제1 차이 값의 축, 축 및 축의 값이고, , 및 는 월드 좌표계 상의 축, 축 및 축의 값이고, , , 및 는 각각 제1 시간에 관성 센서를 이용하여 결정된 전자 장치(101)의 롤, 피치, 및 요를 의미한다.
일 실시예에서, 전자 장치(101)는 월드 좌표계 상의 값으로 변환된 제1 차이 값을 월드 좌표계 상의 전자 장치(101)의 자세인 제1 기준 자세로 변환할 수 있다. 일 실시예에서, 전자 장치(101)는 수학식 4, 수학식 5 및 수학식 6을 이용하여 월드 좌표계 상의 전자 장치(101)의 기준 자세를 결정할 수 있다.
수학식 4, 수학식 5 및 수학식 6에서, , 및 는 각각 수학식 1, 수학식 2 및 수학식 3에서 결정된 월드 좌표계 상의 축, 축 및 축의 값이고, , 및 는 월드 좌표계 상의 전자 장치(101)의 제1 기준 자세이다.
전자 장치(101)는 관성 센서를 이용하여 제1 시간에 결정된 전자 장치(101)의 자세와 제1 기준 자세 사이 차이는 관성 센서를 이용하여 결정된 자세에 포함된 오차를 의미할 수 있다. 전자 장치(101)는 관성 센서를 이용하여 결정된 전자 장치(101)의 자세와 기준 자세 사이 차이에 따라 자세를 보정하기 위한 자세 보정 데이터를 결정할 수 있다.
동작(325)에서, 전자 장치(101)는 결정된 자세 보정 데이터에 기초하여 자세 보정 테이블을 업데이트할 수 있다. 일 실시예에서, 전자 장치(101)는 자세 보정 테이블을 전자 장치(101)의 관성 센서를 통해 결정된 자세에 적용되어 자세를 보정할 수 있다. 동작들(305, 310, 315, 320 및 325)은 다른 시간에 획득된 영상들을 이용하여 주기적으로 및/또는 반복적으로 수행될 수 있다.
이하, 도 5를 참조하여 전자 장치가 복수의 영상들을 이용하여 관성 센서를 보정하는 방법에 대해 설명한다.
도 5는 일 실시예 따른 전자 장치의 관성 센서를 보정하는 방법의 개요를 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 전자 장치(101)가 카메라를 통해 획득된 영상들(505)을 이용하여 전자 장치(101)에 포함된 관성 센서(515)를 보정하는 과정이 간략하게 도시되어 있다. 전자 장치(101)는 영상들(505)에서 타겟 객체(520)를 검출하고, 영상들(505)에서 검출된 타겟 객체(520)의 위치에 기초하여 전자 장치(101)의 자세의 변화량을 결정하고, 결정된 변화량에 기초하여 관성 센서(515)를 보정할 수 있다. 예를 들어, 관성 센서(515)는 가속도계, 자이로스코프 및 지자계 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(101)가 전자 장치(101)의 카메라를 통해 획득한 영상들(505)을 이용하여 관성 센서(515)를 보정함으로써 적은 비용으로 관성 센서(515)를 보정하여 정확한 자세를 얻을 수 있으며, 서로 다른 시간에 획득된 여러 개의 영상들(505)을 이용하여 관성 센서(515)를 반복적으로 보정함으로써 자세의 정확도를 높일 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자 입력 없이 자동으로 영상들(505)을 획득하여 관성 센서(515) 보정 데이터를 결정할 수 있고, 이로써 사용자가 관성 센서(515) 보정 과정을 인지하지 않더라도 사용자에게 정확한 자세를 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(101)는 영상들(505)에서 타겟 객체(520)를 검출할 수 있다. 타겟 객체(520)는, 예를 들어, 천체일 수 있다. 전자 장치(101)는 영상들(505)에서 타겟 객체(520)의 위치 값들을 검출하고, GPS와 같은 위치 센서를 이용하여 해당 영상들(505)을 획득한 시간에 해당 타겟 객체(520)의 위치 값들을 추정할 수 있다. 예를 들어, 타겟 객체(520)의 검출된 위치 값들 및 추정된 위치 값들은 고도(altitude) 값 및 방위(azimuth) 값을 포함하는 지평 좌표계(525) 상의 위치 값들일 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(101)는 해당 타겟 객체(520)의 검출된 위치 값들과 추정된 위치 값들 간의 차이 값들에 기초하여 관성 센서(515)를 보정하기 위한 관성 센서(515) 보정 데이터를 결정할 수 있다. 전자 장치(101)는 관성 센서(515) 보정 데이터에 기초하여 관성 센서(515) 보정 테이블을 업데이트할 수 있다. 전자 장치(101)는 관성 센서(515) 보정 테이블을 이용하여 관성 센서(515)를 보정할 수 있고, 전자 장치(101)의 자세를 정확하게 결정할 수 있다.
이하, 도 6을 참조하여 전자 장치(101)의 관성 센서 보정 방법에 대해 설명한다.
도 6은 일 실시예에 따른 전자 장치의 관성 센서를 보정하는 방법의 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 영상을 획득하는 카메라, 전자 장치(101)의 움직임을 감지하는 관성 센서 및 영상 획득 시 전자 장치(101)의 위치를 감지하는 위치 센서를 포함하는 전자 장치(101)가 전자 장치(101)의 관성 센서를 보정하는 방법의 흐름도가 도시되어 있다.
동작(605)에서, 전자 장치(101)는 제1 시간에 카메라를 통해 획득된 제1 영상에서 타겟 객체를 검출하고, 제2 시간에 카메라를 통해 획득된 제2 영상에서 타겟 객체를 검출할 수 있다. 예를 들어, 타겟 객체는 태양, 달, 인공위성과 같은 천체일 수 있다.
동작(610)에서, 전자 장치(101)는 제1 영상에서 타겟 객체의 제1 위치 값을 검출하고 제2 영상에서 타겟 객체의 제2 위치 값을 검출할 수 있다. 타겟 객체의 검출된 제1 위치 값 및 검출된 제2 위치 값은 카메라의 화각 및 영상의 중심점에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 영상의 중심점으로부터 카메라의 화각 정보를 이용하여, 타겟 객체의 제1 위치 값 및 제2 위치 값을 검출할 수 있다. 제1 위치 값 및 제2 위치 값은 고도 값 및 방위 값을 포함할 수 있다.
예를 들어, 도 7을 참조하면 전자 장치(101)의 카메라를 통해 획득된 영상들에서 검출된 타겟 객체(710)가 도시되어 있다.
전자 장치(101)는 카메라의 화각을 이용하여, 영상의 중심으로부터 타겟 객체(710)의 제1 위치 값 및 제2 위치 값을 검출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 도 7 (A)의 제1 영상에서, 카메라의 화각을 이용하여 영상의 중심으로부터 고도 값(715) 5.2도 및 방위 값(720) 20.3도의 타겟 객체(710)에 대한 제1 위치 값을 검출할 수 있다. 전자 장치(101)는 도 7 (B)의 제2 영상에서, 카메라의 화각을 이용하여 영상의 중심으로부터 고도 값(725) 7.5도 및 방위 값(730) 9.8도의 타겟 객체(710)에 대한 제2 위치 값을 검출할 수 있다.
다시 도 6을 참조하면, 동작(615)에서, 전자 장치(101)는 전자 장치(101)의 위치 센서를 이용하여 제1 시간에 측정된 전자 장치(101)의 위치에 기초하여 제1 시간의 타겟 객체의 제1 위치 값을 추정할 수 있다. 전자 장치(101)는 전자 장치(101)의 위치 센서를 이용하여 제2 시간에 측정된 전자 장치(101)의 위치에 기초하여 제2 시간의 타겟 객체의 제2 위치 값을 추정할 수 있다. 추정된 제1 위치 값 및 제2 위치 값은 전자 장치(101)의 위치를 원점으로 하는 지평 좌표계 상의 위치 값일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 제1 영상을 촬영한 시간, 제1 영상을 촬영한 위치를 알 수 있는 경우, 전자 장치(101)는 해당 시간 및 해당 위치에 기초하여 타겟 객체의 실제 위치에 대응되는 제1 위치 값을 추정할 수 있다. 전자 장치(101)가 제2 영상을 촬영한 시간, 제2 영상을 촬영한 위치를 알 수 있는 경우, 전자 장치(101)는 해당 시간 및 해당 위치에 기초하여 타겟 객체의 실제 위치에 대응되는 제2 위치 값을 추정할 수 있다.
동작(620)에서, 전자 장치(101)는 타겟 객체의 동작(610)에서 검출된 제1 위치 값과 동작(615)에서 추정된 제1 위치 값 간 제1 차이 값 및 동작(610)에서 검출된 제2 위치 값과 동작(615)에서 추정된 제2 위치 값 간 제2 차이 값을 결정할 수 있다.
제1 차이 값 및 제2 차이 값은 고도 값 및 방위 값을 포함하는 값일 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 차이 값 및 제2 차이 값을 직교 좌표계 상의 값으로 변환할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(101)는 직교 좌표계 상의 값으로 변환된 제1 차이 값을 제1 시간의 전자 장치(101)의 자세에 기초하여 월드 좌표계의 값으로 변환할 수 있다. 전자 장치(101)는 직교 좌표계 상의 값으로 변환된 제2 차이 값을 제2 시간의 전자 장치(101)의 자세에 기초하여 월드 좌표계의 값으로 변환할 수 있다.
월드 좌표계는 단일 지심 좌표계로서 지구의 질량 중심(지심)을 원점으로 위치를 표시하기 위한 절대 좌표 체계일 수 있다. 월드 좌표계는 직교 좌표계일 수 있다. 일 실시예에서, 관성 센서를 통해 결정된 전자 장치(101)의 자세는 월드 좌표계 상에서 결정된 것일 수 있다. 관성 센서를 통해 결정된 전자 장치(101)의 자세는 월드 좌표계의 각 축에 대해 전자 장치(101)가 회전한 정도를 나타내는 정보일 수 있다.
전자 장치(101)의 자세가 월드 좌표계의 각 축에 대해 전자 장치(101)가 회전한 정도를 나타내므로, 전자 장치(101)는 제1 시간 및 제2 시간에 관성 센서를 통해 결정된 전자 장치(101)의 자세를 이용하여, 직교 좌표계 상의 값으로 변환된 제1 차이 값 및 제2 차이 값을 월드 좌표계 상의 값으로 변환할 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 수학식 1, 수학식 2 및 수학식 3을 이용하여 직교 좌표계 상의 값으로 변환된 제1 차이 값을 월드 좌표계 상의 값으로 변환할 수 있다. 마찬가지로, 전자 장치(101)는 직교 좌표계 상의 값으로 변환된 제2 차이 값을 월드 좌표계 상의 값으로 변환할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(101)는 월드 좌표계 상의 값으로 변환된 제1 차이 값 및 제2 차이 값을 월드 좌표계 상의 전자 장치(101)의 자세인 기준 자세로 변환할 수 있다. 일 실시예에서, 전자 장치(101)는 수학식 4, 수학식 5 및 수학식 6을 이용하여 월드 좌표계 상의 전자 장치(101)의 제1 기준 자세를 결정할 수 있다. 마찬가지로, 전자 장치(101)는 월드 좌표계 상의 값으로 변환된 제2 차이 값을 월드 좌표계 상의 전자 장치(101)의 자세인 제2 기준 자세로 변환할 수 있다.
전자 장치(101)는 제1 기준 자세와 제2 기준 자세 사이 변화량 및 제1 시간과 제2 시간 사이 차이에 기초하여 제1시간과 제2 시간 사이 전자 장치(101)의 자세 변화 속도를 결정할 수 있다.
전자 장치(101)는 제1 시간과 제2 시간 사이 관성 센서의 출력 값과 결정된 자세 변화 속도에 기초하여 관성 센서 보정 데이터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 자세 변화 속도는 제1 시간과 제2 시간 사이 월드 좌표계 상의 전자 장치(101)의 x축, y축 및 z축의 가속도 및 각속도에 대한 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 자세 변화 속도의 각속도를 관성 센서의 자이로스코프를 통해 제1 시간과 제2 시간 사이의 시간 동안 출력된 월드 좌표계 상의 전자 장치(101)의 x축, y축 및 z축의 각속도와 비교하여 관성 센서 보정 데이터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 자세 변화 속도의 가속도를 관성 센서의 가속도계를 통해 제1 시간과 제2 시간 사이의 시간 동안 출력된 월드 좌표계 상의 전자 장치(101)의 x축, y축 및 z축의 가속도와 비교하여 관성 센서 보정 데이터를 결정할 수 있다.
동작(625)에서, 전자 장치(101)는 결정된 관성 센서 보정 데이터에 기초하여 관성 센서 보정 테이블을 업데이트할 수 있다. 관성 센서 보정 테이블은 관성 센서의 보정되기 전 로우 값(raw value)와 참 값(true value) 간 차이를 보정할 수 있는 비교 테이블일 수 있다. 일 실시예에서, 전자 장치(101)는 관성 센서 보정 테이블을 전자 장치(101)의 관성 센서에 적용하여 관성 센서를 보정할 수 있다. 동작들(605, 610, 615, 620 및 625)은 다른 시간에 획득된 영상들을 이용하여 주기적으로 및/또는 반복적으로 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(101)는 도 3의 동작들(305, 310, 315, 320 및 325) 및 도 6의 동작들(605, 610, 615, 620 및 625)을 모두 수행할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 전자 장치의 데이터 흐름을 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 전자 장치(101)에 포함된 관성 센서(805), 카메라(825) 및 위치 센서(830)에서 출력된 값들을 이용하여 관성 센서 보정 테이블(850)(850)을 업데이트하는 과정이 도시되어 있다. 예를 들어, 관성 센서(805) 및 위치 센서(830)은 도 1의 센서 모듈(176)에 포함될 수 있다.
예를 들어, 관성 센서(805)는 가속도계(810), 자이로스코프(815) 및 지자계(820)를 포함하고, 가속도계(810), 자이로스코프(815) 및 지자계(820)는 보정되기 전의 로우 값(raw value)(835, 840, 845)을 출력할 수 있다. 전자 장치(101)는 관성 센서 보정 테이블(850)을 가속도계(810), 자이로스코프(815) 및 지자계(820)의 로우 값(835, 840, 845)에 적용하여 보정하고, 보정된 값을 이용하여 전자 장치(101)의 자세(860)를 결정할 수 있다. 예를 들어, 관성 센서 보정 테이블(850)(850)은 가속도계(810)에 적용되는 가속도계 보정 테이블(851), 자이로스코프(815)에 적용되는 자이로스코프 보정 테이블(853), 지자계(820)에 적용되는 지자계 보정 테이블(855)을 포함할 수 있다.
카메라(825)는 영상들(865)을 획득하고, 위치 센서(830)는 전자 장치(101)의 위치(875)로서 고도, 경도, 위도 및 시간을 출력할 수 있다. 예를 들어, 카메라(825)는 제1 시간에 제1 영상을 획득하고, 제2 시간에 제2 영상을 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는 카메라(825)에서 획득된 제1 영상 및 제2 영상을 이용하여 타겟 객체(예: 도 7의 타겟 객체(710))를 검출하고, 타겟 객체의 제1 위치 값(870) 및 제2 위치 값(870)을 검출할 수 있다. 전자 장치(101)는 위치 센서(830)의 출력을 이용하여 제1 시간 및 제2 시간의 타겟 객체의 제1 위치 값(880) 및 제2 위치 값(880)을 추정할 수 있다.
전자 장치(101)는 검출된 제1 위치 값(870)과 추정된 제1 위치 값(880) 간 제1 차이 값(885)을 결정하고, 검출된 제2 위치 값(870)과 추정된 제2 위치 값(880) 간 제2 차이 값(885)을 결정할 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 시간에 관성 센서(805)를 이용하여 결정된 전자 장치(101)의 자세(860)를 이용하여 제1 차이 값(885)을 월드 좌표계 상의 값(890)으로 변환하고, 제2 시간에 관성 센서(805)를 이용하여 결정된 전자 장치(101)의 자세(860)를 이용하여 제2 차이 값(885)을 월드 좌표계 상의 값(890)으로 변환할 수 있다.
전자 장치(101)는 월드 좌표계 상의 값으로 변환된 제1 차이 값(890) 및 제2 차이 값(890)에 기초하여 제1 기준 자세 및 제2 기준 자세를 결정할 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 기준 자세와 제2 기준 자세 사이 변화량 및 제1 시간과 제2 시간 사이 차이에 기초하여 제1시간과 제2 시간 사이 전자 장치(101)의 자세 변화 속도를 결정할 수 있다.
전자 장치(101)는 제1 시간과 제2 시간 사이 관성 센서(805)를 이용하여 측정된 전자 장치(101)의 자세(860)의 변화와 월드 좌표계 상의 값으로 변환된 제1 차이 값(890) 및 제2 차이 값(890)에 기초하여 결정된 자세 변화 속도를 비교하여 관성 센서 보정 데이터(895)를 결정할 수 있다.
전자 장치(101)는 결정된 관성 센서 보정 데이터(895)에 기초하여 관성 센서 보정 테이블(850)을 업데이트할 수 있다. 일 실시예에서, 전자 장치(101)는 관성 센서 보정 테이블(850)을 전자 장치(101)의 관성 센서(805)에 적용하여 관성 센서(805)를 보정할 수 있다.
일 실시예에 따른 전자 장치(101)는 영상을 획득하는 카메라(825), 전자 장치(101)의 움직임을 감지하는 관성 센서(805), 영상 획득 시 전자 장치(101)의 위치를 감지하는 위치 센서(830), 및 카메라(825), 관성 센서(805), 및 위치 센서(830)를 제어하는 프로세서(120)를 포함하고, 프로세서(120)는, 제1 시간(time)에서 획득된 제1 영상에서 타겟 객체의 제1 위치 값을 검출하고, 제1 시간에서 위치 센서(830)에 의해 측정된 위치 값에 기초하여 타겟 객체의 제1 위치 값을 추정하고, 검출된 제1 위치 값과 추정된 제1 위치 값 간의 제1 차이 값에 기초하여 관성 센서(805)를 통해 결정된 전자 장치(101)의 자세를 보정하기 위한 자세 보정 데이터를 결정할 수 있다.
프로세서(120)는, 카메라(825)의 화각 정보와 제1 영상의 중심에 기초하여 제1 위치 값을 검출할 수 있다.
프로세서(120)는, 관성 센서(805)를 통해 제1 시간에 측정된 전자 장치(101)의 자세에 기초하여, 지평 좌표계 상의 제1 차이 값을 월드 좌표계의 값으로 변환하고, 월드 좌표계의 값으로 변환된 제1 차이 값에 기초하여 제1 기준 자세를 결정하고, 제1 기준 자세와 제1 시간에 측정된 전자 장치(101)의 자세 간 차이에 기초하여 자세 보정 데이터를 결정할 수 있다.
프로세서(120)는, 지평 좌표계 상의 제1 차이 값을 직교 좌표계 상의 값으로 변환하고, 제1 시간에 측정된 전자 장치(101)의 자세에 기초하여 직교 좌표계의 값으로 변환된 제1 차이 값을 월드 좌표계의 값으로 변환할 수 있다.
프로세서(120)는, 결정된 자세 보정 데이터에 기초하여, 자세 보정 테이블을 업데이트할 수 있다.
프로세서(120)는, 업데이트된 자세 보정 테이블에 기초하여 관성 센서(805)를 통해 결정되는 전자 장치(101)의 자세를 보정할 수 있다.
프로세서(120)는, 제2 시간(time)에서 획득된 제2 영상에서 타겟 객체의 제2 위치 값을 검출하고, 제2 시간에서 위치 센서(830)에 의해 측정된 위치 값에 기초하여 타겟 객체의 제2 위치 값을 추정하고, 검출된 제1 위치 값과 추정된 제1 위치 값 간의 제1 차이 값 및 검출된 제2 위치 값과 추정된 제2 위치 값 간의 제2 차이 값에 기초하여 관성 센서(805)를 보정하기 위한 관성 센서(805) 보정 데이터를 결정할 수 있다.
프로세서(120)는, 제1 시간의 전자 장치(101)의 자세에 기초하여, 지평 좌표계 상의 제1 차이 값을 월드 좌표계의 값으로 변환하고, 월드 좌표계의 값으로 변환된 제1 차이 값에 기초하여 제1 기준 자세를 결정하고, 제2 시간의 전자 장치(101)의 자세에 기초하여, 지평 좌표계 상의 제2 차이 값을 월드 좌표계의 값으로 변환하고, 월드 좌표계의 값으로 변환된 제2 차이 값에 기초하여 제2 기준 자세를 결정하고, 제1 기준 자세와 제2 기준 자세에 기초하여 제1 시간과 제2 시간 사이 자세 변화 속도를 결정하고, 제1 시간과 제2 시간 사이 관성 센서(805)의 출력 값과 자세 변화 속도에 기초하여 관성 센서(805) 보정 데이터를 결정할 수 있다.
프로세서(120)는, 결정된 관성 센서(805) 보정 데이터에 기초하여, 관성 센서 보정 테이블(850)을 업데이트할 수 있다.
프로세서(120)는, 업데이트된 관성 센서 보정 테이블(850)에 기초하여 관성 센서(805)를 보정할 수 있다.
일 실시예에 따른 전자 장치(101)는 영상을 획득하는 카메라(825), 전자 장치(101)의 움직임을 감지하는 관성 센서(805), 영상 획득 시 전자 장치(101)의 위치를 감지하는 위치 센서(830), 및 카메라(825), 관성 센서(805), 및 위치 센서(830)를 제어하는 프로세서(120)를 포함하고, 프로세서(120)는, 제1 시간(time)에서 획득된 제1 영상에서 타겟 객체의 제1 위치 값을 검출하고, 제1 시간에서 위치 센서(830)에 의해 측정된 위치 값에 기초하여 타겟 객체의 제1 위치 값을 추정하고, 제2 시간(time)에서 획득된 제2 영상에서 타겟 객체의 제2 위치 값을 검출하고, 제2 시간에서 위치 센서(830)에 의해 측정된 위치 값에 기초하여 타겟 객체의 제2 위치 값을 추정하고, 검출된 제1 위치 값과 추정된 제1 위치 값 간의 제1 차이 값 및 검출된 제2 위치 값과 추정된 제2 위치 값 간의 제2 차이 값에 기초하여 관성 센서(805)를 보정하기 위한 관성 센서(805) 보정 데이터를 결정할 수 있다.
프로세서(120)는, 카메라(825)의 화각 정보와 제1 영상의 중심에 기초하여 제1 위치 값을 검출하고, 카메라(825)의 화각 정보와 제2 영상의 중심에 기초하여 제2 위치 값을 검출할 수 있다.
프로세서(120)는, 제1 시간의 전자 장치(101)의 자세에 기초하여, 지평 좌표계 상의 제1 차이 값을 월드 좌표계의 값으로 변환하고, 월드 좌표계의 값으로 변환된 제1 차이 값에 기초하여 제1 기준 자세를 결정하고, 제2 시간의 전자 장치(101)의 자세에 기초하여, 지평 좌표계 상의 제2 차이 값을 월드 좌표계의 값으로 변환하고, 월드 좌표계의 값으로 변환된 제2 차이 값에 기초하여 제2 기준 자세를 결정하고, 제1 기준 자세와 제2 기준 자세에 기초하여 제1 시간과 제2 시간 사이 자세 변화 속도를 결정하고, 제1 시간과 제2 시간 사이 관성 센서(805)의 출력 값과 자세 변화 속도에 기초하여 관성 센서(805) 보정 데이터를 결정할 수 있다.
프로세서(120)는, 지평 좌표계 상의 제1 차이 값을 직교 좌표계 상의 값으로 변환하고, 제1 시간의 전자 장치(101)의 자세에 기초하여 직교 좌표계의 값으로 변환된 제1 차이 값을 월드 좌표계의 값으로 변환하고, 지평 좌표계 상의 제2 차이 값을 직교 좌표계 상의 값으로 변환하고, 제2 시간의 전자 장치(101)의 자세에 기초하여 직교 좌표계의 값으로 변환된 제2 차이 값을 월드 좌표계의 값으로 변환할 수 있다.
프로세서(120)는, 결정된 관성 센서(805) 보정 데이터에 기초하여, 관성 센서 보정 테이블(850)을 업데이트하고, 업데이트된 관성 센서 보정 테이블(850)에 기초하여 관성 센서(805)를 보정할 수 있다.
일 실시예에 따른 관성 센서(805) 보정 방법은 전자 장치의 카메라를 이용하여 제1 시간(time)에서 획득된 제1 영상에서 타겟 객체의 제1 위치 값을 검출하는 동작, 제1 시간에서 전자 장치(101)의 위치 센서(830)에 의해 측정된 위치 값에 기초하여 타겟 객체의 제1 위치 값을 추정하는 동작, 및 검출된 제1 위치 값과 추정된 제1 위치 값 간의 제1 차이 값에 기초하여 관성 센서(805)를 통해 결정된 전자 장치(101)의 자세를 보정하기 위한 자세 보정 데이터를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
자세 보정 데이터를 결정하는 동작은, 제1 시간의 전자 장치(101)의 자세에 기초하여, 지평 좌표계 상의 제1 차이 값을 월드 좌표계의 값으로 변환하는 동작, 월드 좌표계의 값으로 변환된 제1 차이 값에 기초하여 제1 기준 자세를 결정하는 동작, 및 제1 기준 자세와 제1 시간의 전자 장치(101)의 자세의 차이에 기초하여 자세 보정 데이터를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 관성 센서(805) 보정 방법은 결정된 자세 보정 데이터에 기초하여, 자세 보정 테이블을 업데이트하는 동작, 및 업데이트된 자세 보정 테이블에 기초하여 관성 센서(805)를 통해 결정되는 전자 장치(101)의 자세를 보정하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 관성 센서(805) 보정 방법은 카메라를 이용하여 제2 시간(time)에서 획득된 제2 영상에서 타겟 객체의 제2 위치 값을 검출하는 동작, 제2 시간에서 위치 센서(830)에 의해 측정된 위치 값에 기초하여 타겟 객체의 제2 위치 값을 추정하는 동작, 및 검출된 제1 위치 값과 추정된 제1 위치 값 간의 제1 차이 값 및 검출된 제2 위치 값과 추정된 제2 위치 값 간의 제2 차이 값에 기초하여 관성 센서(805)를 보정하기 위한 관성 센서(805) 보정 데이터를 결정하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    영상을 획득하는 카메라;
    상기 전자 장치의 움직임을 감지하는 관성 센서;
    상기 영상 획득 시 상기 전자 장치의 위치를 감지하는 위치 센서; 및
    상기 카메라, 상기 관성 센서, 및 상기 위치 센서를 제어하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    제1 시간(time)에서 획득된 제1 영상에서 타겟 객체의 제1 위치 값을 검출하고,
    상기 제1 시간에서 상기 위치 센서에 의해 측정된 위치 값에 기초하여 상기 타겟 객체의 제1 위치 값을 추정하고,
    상기 검출된 제1 위치 값과 상기 추정된 상기 제1 위치 값 간의 제1 차이 값에 기초하여 상기 관성 센서를 통해 결정된 상기 전자 장치의 자세를 보정하기 위한 자세 보정 데이터를 결정하는, 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 카메라의 화각 정보와 상기 제1 영상의 중심에 기초하여 상기 제1 위치 값을 검출하는, 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 관성 센서를 통해 상기 제1 시간에 측정된 상기 전자 장치의 자세에 기초하여, 지평 좌표계 상의 상기 제1 차이 값을 월드 좌표계의 값으로 변환하고,
    상기 월드 좌표계의 값으로 변환된 제1 차이 값에 기초하여 제1 기준 자세를 결정하고,
    상기 제1 기준 자세와 상기 제1 시간에 측정된 상기 전자 장치의 자세 간 차이에 기초하여 상기 자세 보정 데이터를 결정하는, 전자 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 지평 좌표계 상의 상기 제1 차이 값을 직교 좌표계 상의 값으로 변환하고,
    상기 제1 시간에 측정된 상기 전자 장치의 자세에 기초하여 상기 직교 좌표계의 값으로 변환된 제1 차이 값을 상기 월드 좌표계의 값으로 변환하는, 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 결정된 자세 보정 데이터에 기초하여, 자세 보정 테이블을 업데이트하는, 전자 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 업데이트된 자세 보정 테이블에 기초하여 상기 관성 센서를 통해 결정되는 상기 전자 장치의 자세를 보정하는, 전자 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    제2 시간(time)에서 획득된 제2 영상에서 타겟 객체의 제2 위치 값을 검출하고,
    상기 제2 시간에서 상기 위치 센서에 의해 측정된 위치 값에 기초하여 상기 타겟 객체의 제2 위치 값을 추정하고,
    상기 검출된 제1 위치 값과 상기 추정된 상기 제1 위치 값 간의 제1 차이 값 및 상기 검출된 제2 위치 값과 상기 추정된 제2 위치 값 간의 제2 차이 값에 기초하여 상기 관성 센서를 보정하기 위한 관성 센서 보정 데이터를 결정하는, 전자 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 시간의 상기 전자 장치의 자세에 기초하여, 지평 좌표계 상의 상기 제1 차이 값을 월드 좌표계의 값으로 변환하고,
    상기 월드 좌표계의 값으로 변환된 제1 차이 값에 기초하여 제1 기준 자세를 결정하고,
    상기 제2 시간의 상기 전자 장치의 자세에 기초하여, 지평 좌표계 상의 상기 제2 차이 값을 월드 좌표계의 값으로 변환하고,
    상기 월드 좌표계의 값으로 변환된 제2 차이 값에 기초하여 제2 기준 자세를 결정하고,
    상기 제1 기준 자세와 상기 제2 기준 자세에 기초하여 상기 제1 시간과 상기 제2 시간 사이 자세 변화 속도를 결정하고,
    상기 제1 시간과 상기 제2 시간 사이 상기 관성 센서의 출력 값과 상기 자세 변화 속도에 기초하여 상기 관성 센서 보정 데이터를 결정하는, 전자 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 결정된 관성 센서 보정 데이터에 기초하여, 관성 센서 보정 테이블을 업데이트하는, 전자 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 업데이트된 관성 센서 보정 테이블에 기초하여 상기 관성 센서를 보정하는, 전자 장치.
  11. 전자 장치에 있어서,
    영상을 획득하는 카메라;
    상기 전자 장치의 움직임을 감지하는 관성 센서;
    상기 영상 획득 시 상기 전자 장치의 위치를 감지하는 위치 센서; 및
    상기 카메라, 상기 관성 센서, 및 상기 위치 센서를 제어하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    제1 시간(time)에서 획득된 제1 영상에서 타겟 객체의 제1 위치 값을 검출하고,
    상기 제1 시간에서 상기 위치 센서에 의해 측정된 위치 값에 기초하여 상기 타겟 객체의 제1 위치 값을 추정하고,
    제2 시간(time)에서 획득된 제2 영상에서 타겟 객체의 제2 위치 값을 검출하고,
    상기 제2 시간에서 상기 위치 센서에 의해 측정된 위치 값에 기초하여 상기 타겟 객체의 제2 위치 값을 추정하고,
    상기 검출된 제1 위치 값과 상기 추정된 상기 제1 위치 값 간의 제1 차이 값 및 상기 검출된 제2 위치 값과 상기 추정된 제2 위치 값 간의 제2 차이 값에 기초하여 상기 관성 센서를 보정하기 위한 관성 센서 보정 데이터를 결정하는, 전자 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 카메라의 화각 정보와 상기 제1 영상의 중심에 기초하여 상기 제1 위치 값을 검출하고,
    상기 카메라의 화각 정보와 상기 제2 영상의 중심에 기초하여 상기 제2 위치 값을 검출하는, 전자 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 시간의 상기 전자 장치의 자세에 기초하여, 지평 좌표계 상의 상기 제1 차이 값을 월드 좌표계의 값으로 변환하고,
    상기 월드 좌표계의 값으로 변환된 제1 차이 값에 기초하여 제1 기준 자세를 결정하고,
    상기 제2 시간의 상기 전자 장치의 자세에 기초하여, 지평 좌표계 상의 상기 제2 차이 값을 월드 좌표계의 값으로 변환하고,
    상기 월드 좌표계의 값으로 변환된 제2 차이 값에 기초하여 제2 기준 자세를 결정하고,
    상기 제1 기준 자세와 상기 제2 기준 자세에 기초하여 상기 제1 시간과 상기 제2 시간 사이 자세 변화 속도를 결정하고,
    상기 제1 시간과 상기 제2 시간 사이 상기 관성 센서의 출력 값과 상기 자세 변화 속도에 기초하여 상기 관성 센서 보정 데이터를 결정하는, 전자 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 지평 좌표계 상의 상기 제1 차이 값을 직교 좌표계 상의 값으로 변환하고,
    상기 제1 시간의 상기 전자 장치의 자세에 기초하여 상기 직교 좌표계의 값으로 변환된 제1 차이 값을 상기 월드 좌표계의 값으로 변환하고,
    상기 지평 좌표계 상의 상기 제2 차이 값을 직교 좌표계 상의 값으로 변환하고,
    상기 제2 시간의 상기 전자 장치의 자세에 기초하여 상기 직교 좌표계의 값으로 변환된 제2 차이 값을 상기 월드 좌표계의 값으로 변환하는, 전자 장치.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 결정된 관성 센서 보정 데이터에 기초하여, 관성 센서 보정 테이블을 업데이트하고,
    상기 업데이트된 관성 센서 보정 테이블에 기초하여 상기 관성 센서를 보정하는, 전자 장치.
  16. 전자 장치의 관성 센서를 보정하는 방법에 있어서,
    상기 전자 장치의 카메라를 이용하여 제1 시간(time)에서 획득된 제1 영상에서 타겟 객체의 제1 위치 값을 검출하는 동작;
    상기 제1 시간에서 상기 전자 장치의 위치 센서에 의해 측정된 위치 값에 기초하여 상기 타겟 객체의 제1 위치 값을 추정하는 동작; 및
    상기 검출된 제1 위치 값과 상기 추정된 상기 제1 위치 값 간의 제1 차이 값에 기초하여 상기 관성 센서를 통해 결정된 상기 전자 장치의 자세를 보정하기 위한 자세 보정 데이터를 결정하는 동작
    을 포함하는, 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 자세 보정 데이터를 결정하는 동작은,
    상기 제1 시간의 상기 전자 장치의 자세에 기초하여, 지평 좌표계 상의 상기 제1 차이 값을 월드 좌표계의 값으로 변환하는 동작;
    상기 월드 좌표계의 값으로 변환된 제1 차이 값에 기초하여 제1 기준 자세를 결정하는 동작; 및
    상기 제1 기준 자세와 상기 제1 시간의 상기 전자 장치의 자세의 차이에 기초하여 상기 자세 보정 데이터를 결정하는 동작
    을 포함하는, 방법.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 결정된 자세 보정 데이터에 기초하여, 자세 보정 테이블을 업데이트하는 동작; 및
    상기 업데이트된 자세 보정 테이블에 기초하여 상기 관성 센서를 통해 결정되는 상기 전자 장치의 자세를 보정하는 동작
    을 더 포함하는, 방법.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 카메라를 이용하여 제2 시간(time)에서 획득된 제2 영상에서 타겟 객체의 제2 위치 값을 검출하는 동작;
    상기 제2 시간에서 상기 위치 센서에 의해 측정된 위치 값에 기초하여 상기 타겟 객체의 제2 위치 값을 추정하는 동작; 및
    상기 검출된 제1 위치 값과 상기 추정된 상기 제1 위치 값 간의 제1 차이 값 및 상기 검출된 제2 위치 값과 상기 추정된 제2 위치 값 간의 제2 차이 값에 기초하여 상기 관성 센서를 보정하기 위한 관성 센서 보정 데이터를 결정하는 동작
    을 더 포함하는, 방법.
  20. 제16항 내지 제19항 중 어느 한 항의 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능 기록매체.
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