| 초록 |
본 연구에서는 먼저, 가속도계와 각속도계 정보를 기반으로 보행자의 deadreckoning 모델을 개발하였다. 이 모델은 Euler Kinematics equation을 기초로 하지만, 보행자 환경의 특수성을 반영하는 모델이다. 이를 사용하여 가속도계 정보에서 중력가속도와 운동가속도를 분별하기 위한 다양한 방법이 연구되었다. 또한, magnetic compass, pressure sensor등 추가 센서들을 사용한 mid-range IMU를 개발하였다. 중력방향인 Z축 방향의 움직임 추정은 중력 가속도의 간섭을 없애는 과정의 어려움과 걸을 때 충격으로 인하여 일반적인 가속도정보의 시간에 대한 적분 방식으로는 불가능하다. 대신 pressure sensor 정보로 대기압을 추정한 후 이 정보를 바탕으로 건물 내 층간 구별이 가능함을 실험으로 확인하였다. 따라서 mid-range IMU는 실내외의 높이 변화를 포함한 3차원 움직임 추정이 가능하도록 3차원 deadreckoning 모델에 대하여 연구하였다. 본 연구의 최종 목표는 low-range, gyro-free, mid-range 모델들이 추가 정보와 융합되도록 filter를 설계 하는 것이다. 추가 정보는 다양한 종류가 가능하며, 이들은 각각 그 사용 환경에 따라 정확도의 편차가 매우 큰 단점을 갖지만 IMU를 단독 사용할 때의 필연적인 문제점인 누적 오차를 줄이는 용도로 유용하게 사용될 수 있다. 이를 위하여 확률론에 근거한 센서 정보 융합방식을 사용하였다. 이를 위하여 각 센서의 특성 모델 수립이 우선되고, 또한 시변(time-varying) 특성에 대한 연구가 이루어졌다. 본 과제의 경우는 확정적 정보의 양이 앞의 연구에 비하여 상대적으로 적으며, 확률적 정보의 양이 증가하는 점이 다르나, 선행 연구를 기초로 이에 대한 연구를 진행하였다. 마지막으로 본 과제에서는 가속도계, 각속도계, 디지털 컴파스, 지자기센서를 사용한 deadreckoning 방법에 대하여 연구하였다. 최신스마트폰들은 대부분 이러한 센서들을 내장하고 있으므로 추가의 센서를 장착할 필요없이 스마트폰만 사용하여 IMU 기반 위치 추정 연구를 수행하였다. 가속도 센서를 사용하여 보행 거리를 판별하며, 축 변환 등으로 인한 편류 오차와 주행 주파수가 다른 점을 고려하여 저역 통과 필터 및 고역 통과 필터를 적용하였다. 또한 지자기 센서 값을 쉽게 이용할 수 있다는 점을 고려하여 보행자의 움직임을 구별 하는 데 사용하였다. 보행정보를 판단한 후 가속도 센서를 이용한 보행자 위치 추정에 흔히 사용되는 Zero Velocity Update를 사용하여 가속도 센서를 통하여 얻은 속도 정보를 수정하는 방법을 개발하였다. 보행 방향을 구하는 과정에서는 각속도 센서와 디지털 컴파스를 사용하였으며 이 때 지자기 센서를 통해 얻은 자세 정보로 적절한 센서를 선택하도록 하였다. 각각의 센서 및 연산 결과 등을 융합하여 추정 값의 정밀도를 높이기 위해 상보필터를 사용하였으며, 제시한 방법들의 성능을 실험을 통하여 검증하였다. |
