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저가형 관성센서를 이용한 보행자 관성항법 시스템의 성능 향상

Performance Improvement of a Pedestrian Dead Reckoning System using a Low Cost IMU

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.19 no.6, 2013년, pp.569 - 575  

김윤기 (부산대학교 전기전자공학부) ,  박재현 (부산대학교 전기전자공학부) ,  곽휘권 (삼성탈레스) ,  박상훈 (삼성탈레스) ,  이춘우 (삼성탈레스) ,  이장명 (부산대학교 전기전자공학부)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes a method for PDR (Pedestrian Dead-Reckoning) using a low cost IMU. Generally, GPS has been widely used for localization of pedestrians. However, GPS is disabled in the indoor environment such as in buildings. To solve this problem, this research suggests the PDR scheme with an IM...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
WLAN, UWB, 초음파를 이용한 위치인식의 장단점은 무엇인가 이를 해결하기 위하여 WLAN [1], UWB [2], 초음파 [3], PDR [4-6]을 융합한 위치인식 시스템이 연구되고 있다. WLAN, UWB, 초음파를 사용한 위치인식은 GPS 음영지역에서 절대적인 위치를 측정할 수 있다는 장점이 있지만, 추가 적인 인프라를 구축하여야 한다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 관성센서만을 이용한 PDR 방식을 사용하여 보행자의 위치를 추정하고자 한다.
GPS의 단점은 무엇인가 GPS는 오늘날 대표적인 위성 기반의 전파 항법장치로서 비교적 정확하고 절대적인 위치를 제공해 준다. 하지만 건물안과 같은 실내나 터널 같은 신호 음영지역에서는 단독으로는 사용이 불가능하다. 이를 해결하기 위하여 WLAN [1], UWB [2], 초음파 [3], PDR [4-6]을 융합한 위치인식 시스템이 연구되고 있다.
GPS는 어떤 기능을 제공하는가? 보행자를 위한 위치인식 기술은 일반적으로 GPS (Global Positioning System)가 주로 사용되고 있다. GPS는 오늘날 대표적인 위성 기반의 전파 항법장치로서 비교적 정확하고 절대적인 위치를 제공해 준다. 하지만 건물안과 같은 실내나 터널 같은 신호 음영지역에서는 단독으로는 사용이 불가능하다.
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참고문헌 (18)

  1. S. H. Fang and T. N. Lin, "Principal component localization in indoor WLAN environments," IEEE Trans. on Mobile Computing, vol. 11, no. 1, pp. 100-110, Jan. 2012. 

  2. Y. Zhou, C. L. Law, Y. L. Guan, and F. Chin, "Indoor elliptical localization based on asynchronous UWB range measurement," IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement, vol. 60, no. 1, pp. 248-257, Jan. 2011. 

  3. J. Park and J. Lee, "A beacon color code scheduling for the localization of multiple robots," IEEE Trans. on Industrial Informatics, vol. 7, no. 3, pp. 467-475, Aug. 2011. 

  4. C. Huang, Z. Liao, and L. Zhao, "Synergism of INS and PDR in self-contained pedestrian tracking with a miniature sensor module," IEEE Sensors Journal, vol. 10, no. 8, pp. 1349-1359, Aug. 2010. 

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  10. D. Alvarez, R. C. Gonzalez, A. Lopez, and J. C. Alvarez, "Comparison of step length estimators from wearable accelerometer devices," Proc. of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, pp. 5964-5967, Aug. 2006. 

  11. W. Chen, "An effective pedestrian dead reckoning algorithm using a unified heading error model," Position Location and Navigation Symposium, pp. 340-347, May 2010. 

  12. L. Fang, P. Antsaklis, L. Montestruque, M. McMickell, M. Lemmon, Y. Sun, H. Fang, I. Koutroulis, M. Haenggi, M. Xie, and X. Xie, "Design of a wireless assisted pedestrian dead reckoning system - the NavMote experience," IEEE Trans. Inst. and Meas., vol. 54, no. 6, pp. 2342-2358, 2005. 

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  16. S. Cho and C. Park, "MEMS based pedestrian navigation system," The Journal of Navigation, vol. 59, pp. 135-153, 2006. 

  17. S. P. Tseng, W. L. Li, C. Y. Sheng, J. W. Hsu, and C. S. Chen, "Motion and attitude estimation using inertial measurements with complementary filter," Proc. of 2011 8th Asian Control Conference(ASCC), May 2011. 

  18. H. G. Min, J. H. Yoon, J. H. Kim, S.-H. Kwon, and E. T. Jeung, "Design of complementary filter using least square method," Journal of Institute of Control Robotics and Systems (in Korean), pp. 125-130, Feb. 2011. 

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