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전장환경 하에서 보행자의 다양한 이동유형을 고려한 관성항법 기반의 위치인식 기법
Pedestrian Dead Reckoning based Position Estimation Scheme considering Pedestrian's Various Movement Type under Combat Environments 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.17 no.10, 2016년, pp.609 - 617  

박상훈 (한화시스템 지휘통제팀) ,  채종목 (국방기술품질원) ,  이장명 (부산대학교 전자전기공학부)

초록
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일반적으로 보행자의 위치를 파악하는데 사용하는 시스템을 개인 항법 장치 (PNS: Personal Navigation System)라고 한다. 위성 항법 시스템(GPS: Global Positioning System)은 PNS의 대표적인 사례이나, GPS 위성 신호 수신이 어려운 지역에서는 적용이 어려운 단점이 있다. GPS 신호 음영지역에서의 위치정보를 획득하기 위한 방법으로서 보행자 관성 항법(PDR: Pedestrian Dead Reckoning)은 별도의 인프라 없이 관성측정장치(IMU: Inertial Measurement Unit)만을 이용하여 보행자의 위치를 추정하는 방식으로서 인프라 구축이 어려운 특수 분야에 적용이 적합한 방식이다. 본 논문에서는 전장환경과 같은 GPS가 제한되는 특수한 환경 하에서 보행자의 다양한 이동유형을 고려한 관성항법 기반의 보행자용 위치인식 기법을 제안한다. 걷기, 뛰기, 포복과 같은 다양한 이동 형태에 따른 보행 거리 추정을 위해 IMU에서 제공되는 센서의 정보를 활용하여 걸음 검출과 보폭 추정으로 구성되는 보행거리 추정 기법과 HDR 알고리즘과 EKF(Extended Kalman Filter) 기반의 보행방향 추정 기법을 제안한다. 또한 건물입구와 같은 GPS 신호가 수신이 되나 신뢰성이 떨어지는 구간에서의 GPS와 PDR간 위치정보 융합 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 자체 위치인식 모듈을 제작하여 국외제품과 비교 실험을 실시하였다. 실험결과, 제안 기법은 약 600m의 이동경로에서 평균 위치오차 거리는 5.64m, 이동거리 오차율 3.41%의 결과를 보였다.

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In general, Personal Navigation Systems (PNSs) can be defined systems to acquire pedestrian positional information. GPS is an example of PNS. However, GPS can only be used where the GPS signal can be received. Pedestrian Dead Reckoning (PDR) can estimate the positional information of pedestrians usi...

주제어

참고문헌 (14)

  1. Honeywell, " $DRM^{TM}$ 4000L Dead Reckoning Module," http://aerospace.honeywell.com/products/sensors/magnetic-sensing-solutions/dead-reckoning. 

  2. University of Michigan Mobile Robotics Lab, "Personal Dead-reckoning (PDR) System for Firefighters," https://www.wpi.edu/Images/CMS/ECE/Johann_Borenstein(3).pdf. 

  3. S. H. Shin, C. G. Park, and S. Choi, "New Map-Matching Algorithm using Virtual track for Pedestrian Dead Reckoning," Journal of Electronics and Telecommunications Research Institute, vol. 32, no. 6, pp. 891-900, Dec. 2010. DOI: http://dx.doi.org/10.4218/etrij.10.0110.0037 

  4. S. H. Park, J. H. Lee, S. W. Lim, J. H. Lim, and J. Y. Ryu, "Moving Distance Measurement System using a Accelerometer Sensor", Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 16, no. 6, pp. 1300-1305, Jun.2012. DOI: http://dx.doi.org/10.6109/jkiice.2012.16.6.1300 

  5. N. Kothari, B. Kannan, E. D. Glasgwow, and M. B. Dias, "Robust Tndoor Localization on a Commercial Smart-Phone," ANT 2012 and MobiWIS 2012, vol. 10, pp. 1114-1120, 2011. 

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  9. Y. Li, X. Luo, X. T. Ren and J. J. Wang, "A Robust Humanoid Robot Navigation Algorithm Algorithm with ZUPT," Mechatronics and Automation (ICMA), 2012 International Conference on, pp. 505-510, Aug. 2012. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/icma.2012.6283159 

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  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. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/PLANS.2010.5507300 

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  13. E. Foxlin, "Inertial head-tracker sensor fusion by a complementary separate-bias Kalman filter," Proceedings of the IEEE, Mar. 1996. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/vrais.1996.490527 

  14. Y. K. Kim, H. M. Ha, S. H. Park, H. K. Kwak, C. W. Lee, and J. M. Lee, "Adaptive step length estimation method in pedestrian moving speed using FIS from PDR system," Submitted to Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, Sep. 2015. 

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