실외 환경에서는 일반적으로 드론의 위치 측정 또는 위치 제어를 위해서 위성항법장치를 사용한다. 위성항법장치는 실내 환경에서 신호 수신이 어렵기 때문에 실내에서의 위치 측정과 항법을 수행하기 위해서 많은 연구가 이루어진다. 기존의 연구들은 드론에 추가적인 센서를 요구하거나 사전 실내 환경 설정을 가정한다. 그러나 추가적인 장치나 환경 설정 없이 드론의 관성항법장치만으로도 위치 측정이 가능하다. 관성항법장치는 가속도를 적분하여 이동한 거리를 파악하기 때문에 시간이 지날수록 오차가 누적되는 문제점이 있으며 비행 중 기체 진동으로 인한 측정 오차로 정확한 이동거리를 산출해내는 것이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제들을 드론의 특성을 반영하여 관성항법장치로부터 발생한 오차를 줄여 보다 정확한 드론의 실내 위치측정 방법을 제안한다.
본고에서는 저가형 관성 센서를 이용하여 실내 항법을 수행하는 여러 방법들에 대해 알아본다. 저가형 관성 센서를 이용한 추측 항법은 휴대성이 뛰어나고 외부의 인프라 없이 구현이 가능하고 가격이 저렴하다는 장점이 있지만, 오차가 빠르게 누적된다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 사용자의 보행 특성을 이용한 보행자 추측 항법이 제안되었다. 본고에서는 보행자 추측 항법의 두 분류 기법인 걸음-이동방향 결합 기법과 관성 항법-영속도 보정 결합 기법의 원리와 각 기법들의 기술 동향에 대해 다루고자 한다.
본 연구에서는 실내의 활동추적 시스템을 위해 가속도센서와 지자계 센서를 이용하여 외부로부터 독립적인 소형의 관성항법장치를 제안하였다. 기존의 실내 위치추적은 주로 GNSS(global navigation satellite system)의 정보를 가져와 실내 환경에 맞게 초음파와 RSSI(received signal strength indicator)등을 이용하여 구성한 경우가 연구되었으나 이러한 위성항법은 좌표 값이 미리 저장된 고정 노드가 필수적이라는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 실내 환경과 같이 이동거리가 길지 않으며, 기존 환경 및 외부로부터의 영향에서 자유로운 관성항법을 이용한 실내 활동추적시스템을 제안하였다. 이를 위해 지자계 센서와 3축 가속도 센서를 사용한 신호 계측부와 Zigbee기반의 무선 센서 네트워크를 이용한 무선 전송부를 구성하였으며, 계측된 데이터의 분석으로부터 실내 위치추적의 가능성을 평가하였다.
본 논문은 지구 자기장 기반의 지문인식과 추측 항법을 사용하여 실시간으로 실내 위치정보 서비스를 사용자에 제공할 수 있는 알고리즘 및 솔루션을 제안한다. 지자기장 값의 변화 추이와 사전에 입력된 지자기장 값의 유사도를 판별하여 초기 위치를 추정하였으며 초기 위치에서 지자기장 지문인식과 추측 항법 상호 보정을 통해 보다 연속적인 이동 위치 추정을 함으로서 일부 5m가 넘어가는 지구 자기장의 최대 오차와 추측 항법의 누적 오차를 개선하였다. 그 뿐만 아니라 본 기법은 기존 지문인식 방법과는 달리 무선랜 AP등 인프라 구축을 제거하여 보다 경제적인 서비스 제공을 가능하게 한다.
본 논문에서는 Zigbee와 초음파 센서를 이용한 실내 항법 시스템을 제안한 시스템 Zigbee라는 단거리 무선 통신 망을 이용하여 수집한 후 이동체의 위치를 추정한다. 제안한 시스템에서는 여러 곳에 초음파 센서를 설치하고 이동체까지 측정한 거리는 실내 항법에 적합한 위치 추정 기법을 결정하기 위하여 최소자승법과 직접풀이법의 성능을 모의실험을 통하여 비교하였고, 두 기법 모두 충분히 작은 오차를 가지는 것을 확인하였는데 최소자승법은 선형화 기준점 설정에 따라 발산하는 경우가 나타나는 것을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 초음파 센서와 시각 센서에서 얻은 전방향 센서 데이타를 이용하여 실내 이동 로봇용 국부 유도 항법을 위한 새로운 환경 모델링 방법을 제안한다. 그리고 이 두 종류의 센서 데이타에 포함된 불확실성을 주관적 지식과 퍼지 연산법을 사용하여 정량적으로 다룰 수 있는 센서 융합법을 제안한다. 이 방법을 사용하여, 로봇의 현재 위치와 목표 위치간의 기하학적 관계를 더욱 정확하게 얻을 수 있다. 실험 결과를 통하여 제안된 모델링과 센서 융합법이 실내 이동 로봇 항법에 효과적임을 보였다.
Reliable and precise indoor localization is crucial for personal navigation, emergency rescue, and monitoring workers indoors. To use this technology in different applications, it is important to make it less dependent on infrastructure and to keep the error as small as possible. Fingerprinting stands out as a popular choice for indoor positioning because it leverages existing infrastructure and works with just a smartphone. However, its accuracy heavily relies on the quality of that infrastructure. For instance, having too few access points or beacons can greatly reduce its effectiveness. To reduce dependence on RF infrastructure, we have developed surface correlation (SC) using accumulated Received Signal Strength Indicator (RSSI) signals This approach constructs a user mask for radio map comparisons using an accumulated RSSI vector and the trajectory of the user, which is estimated through PDR. The location with the highest correlation is considered as the user's position after comparison. Through a simulation, the performance of short RSSI vector-based technology and SC is analyzed, and future directions for the development of SC are discussed.
안압지에는 임해전이라는 정자가 있다. 임해전 내부에는 안압지 조감도가 중앙에 놓여 있고, 가장자리를 따라 안압지에서 출토된 유물들이 전시되어 있다. 그래서 안압지 관광 가이드 앱을 구현하려면 임해전 내부에서 사용자 위치를 판정하는 실내 측위 앱이 있어야 한다. 스마트폰 센서를 이용한 실내측위 방법으로 추측항법 방법이 가장 적당하다. 추측항법을 구현하려면 출발점 좌표를 알아야 하는데, 본 연구에서는 사용자가 임해전 내로 진입하는 순간을 포착하여 임해전 입구를 출발지점으로 지정한다.
위성항법시스템(GNSS)에 대한 전파교란에 대응하기 위한 보완항법시스템인 eLoran은 고출력의 지상파를 사용하기 때문에 전파교란이 현실적으로 힘들다는 장점이 있다. eLoran 신호는 세계표준시(UTC)에 동기화 되어있어서 송신 출력에 따라 실내와 같이 GNSS 신호의 수신이 힘든 경우에도 정확한 시각(timing) 정보를 제공할 수 있다. eLoran을 이용한 시각 정보 제공은 미국 국방부(DoD)에서도 최근에 많은 관심을 보이고 있다. 또한 eLoran은 자체 데이터 채널을 보유하고 있어서 eLoran 보정 신호를 전송할 수 있고, 전파기만에 대비하여 eLoran 신호인증 기법을 적용할 수 있다. 전파교란의 영향을 받지 않고 데이터를 전송할 수 있기 때문에 안정적인 데이터 전송이 필요한 각종 분야에서 eLoran 데이터 채널의 활용이 가능하다. 현재 우리나라는 GNSS를 보완하는 위치 항법 시각(PNT) 시스템으로써 2018년 정상 운용을 목표로 eLoran 시스템 구축 사업을 진행하고 있다.
스마트폰을 이용한 실내 항법 시스템은 대형 실내 시설에서 사용자의 위치 기반 서비스를 위해 매우 중요한 기반 기술이다. 이를 위해서 스마트폰에 내장된 가속도 센서와 자이로 센서를 이용하여 사용자의 이동 거리와 방향을 추정할 수 있다면 추가적인 외부 환경이 필요 없으므로 매우 유용한 기술이 된다. 본 논문은 일반적인 스마트폰에 Pedestrian Dead Reckoning(PDR) 기술과 칼만 필터를 적용하여, 사용자가 스마트폰을 가슴 앞에 잡고서 이동하면서 위치를 추적하는 실내에서의 항법 시스템 기술에 관한 것이다. 특히 회전 방향각을 추정하기 위하여 확장 칼만 필터가 설계되었고 실험적으로 일정속도로 보행하는 경우에 그 성능이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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