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NTIS 바로가기The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.19 no.1, 2019년, pp.133 - 138
도현열 (한성대학교 전자정보공학과) , 오종택 (한성대학교 전자정보공학과)
The indoor navigation system using smart phone is a very important infrastructure technology for users' location based services in large indoor facilities. For this purpose, if the user can estimate the movement distance and direction by using the acceleration sensor and the gyro sensor built in the...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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보행 추측 항법이란? | 사용자가 발걸음을 걸을 때마다 그 충격 신호를 측정하여 걸음 수와 보폭을 검출하는 보행 추측 항법(Pedestrian Dead Reckoning: PDR)에 관한 연구가 진행되어 왔다[5]. 또한 사용자의 이동 걸음 수와 보폭을 추정하여 이동거리를 구할 수 있도록 주파수 검출과 최대 최소 가속도의 합, 적응 형 임계 값 등 세 가지 방식의 알고리즘 중에서 적응 형 임계 값 방식의 성능이 가장 좋다는 연구 결과가 있었다[6]. | |
확장 칼만 필터가 설계된 이유는? | 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. | |
확장 칼만 필터를 적응형 임계 값 방식과 연동했을 때 실내 이동 위치가 추정되는 원리는? | 그림 1은 전체 실내 위치 추적 시스템의 구성도이다. 스마트폰 내부에 장착된 가속도 센서와 자이로 센서로 부터 각각 가속도 값 및 각속도 값을 측정하고, 가속도 값을 이용하여 스텝 및 보폭을 추정하며, 가속도와 자이로 값을 이용하여 회전 방향각을 추정한 후, 이 두 가지를 결합하여 이동 궤적을 추정한다. |
Zhenghua Chen, Han Zou, Hao Jiang, Qingchang Zhu, Yeng Chai Soh, and Lihua Xie, "Fusion of WiFi, Smartphone Sensors and Landmarks using the Kalman Filter for Indoor Localization," Sensors, Vol. 15, No. 1, pp. 715-732, 2015.
Muhammad Shoaib, Hans Scholten, and Paul JM Havinga, "Towards Physical Activity Recognition using Smartphone Sensors," Ubiquitous Intelligence and Computing, IEEE International Conference Autonomic and Trusted Computing, 2013.
Yonggang Lu, Ye Wei, Li Liu, Jun Zhong, Letian Sun, and Ye Liu, "Towards Unsupervised Physical Activity Recognition using Smartphone Accelerometers," Multimedia Tools and Applications, Vol. 76, No. 8, pp. 10701-10719, 2017.
Charissa Ann Ronao, and Sung-Bae Cho, "Human Activity Recognition with Smartphone Sensors using Deep Learning Neural Networks," Expert Systems with Applications, Vol. 59, pp. 235-244, 2016.
Lee Kun-hee Lee, Hyeunkwan Kim, and Jongtaek Oh, "A Study on Detecting the Number of Steps Using Smart Phone Sensor for Location Tracking," The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol. 18, No. 3, pp. 119-125, 2018.
Joao Luis Marins, Xiaoping Yun, Eric R. Bachmann, Robert B. McGhee, and Michael J. Zyda, "An Extended Kalman Filter for Quaternion-Based Orientation Estimation using MARG Sensors," IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Vol. 4, 2001.
Thomas Moore, and Daniel Stouch, "A Generalized Extended Kalman Filter Implementation for the Robot Operating System.," Intelligent Autonomous Systems, pp. 335-348, 2016.
Yongkyu Song, and Jessy W. Grizzle, "The Extended Kalman Filter as a Local Asymptotic Observer for Nonlinear Discrete-Time Systems," IEEE American Control Conference, pp. 3365-3369, 1992.
Yun-Kyung Kim, Sung-Mok Kim, Hyung-Suk Lho, and We-Duke Cho, "Real-Time Step Count Detection Algorithm Using a Tri-Axial Accelerometer," Journal of Internet Computing and Services, Vol. 12, No. 3, pp. 17-26, 2011.
Wei Chen, Ruizhi Chen, Yuwei Chen, Heidi Kuusniemi, and Jianyu Wang, "An Effective Pedestrian Dead Reckoning Algorithm using a Unified Heading Rrror Model," IEEE/ION Position, Location, and Navigation Symposium, 2010.
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