The ability to determine the position of a device is of fundamental importance in context-aware and location dependent mobile computing. Typical indoor applications require better accuracy than what current outdoor location systems provide. Outdoor location technologies such as GPS have poor indoor performance because of the harsh nature of indoor environments. Further, typical indoor applications require different types of location information such as physical space, position and orientation. To obtain high precision, a variety of indoor location systems were proposed. However, existing location systems have some problems to use in nomadic environments. Specially, high precision in realistic pedestrian speed is an important key for nomadic applications.
In this thesis, we describe the design and implementation of the multi-sensor wireless location system that provides accurate location in nomadic applications. Also, this thesis describes how proposed location system achieves accurate distance measurements between beacons and listeners with some novel algorithms: a median method and an outlier rejection method. We also describe an extended Kalman filter and define how to model location system based on an extended Kalman filter. Finally, the thesis suggests sensor fusion not only to obtain more accurate positioning but also to overcome NLOS problems with an accelerometer sensor.
본 연구는 실내에서 유비쿼터스 환경과 Context-awareness를 위한 위치기술에 관하여 기술하였다. 기존의 실내 위치 시스템들은 홈 서비스 로봇의 이동속도나 사용자의 보행속도에서 정확도가 상당히 떨어지므로 실제 응용에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 보행속도 환경에서도 상당한 정확도를 가지고 자신의 위치를 추정할 수 있도록 멀티 센서 무선 위치 시스템을 제안하고 확장형 칼만 필터를 적용하였다. 그리고 이 실험에서 사용자 대신, 다양한 속도로 움직이는 모형기차를 이용하여 성능을 평가하였다.
우선 멀티 센서 무선위치 시스템은 초음파 신호의 검파방식을 PLL 방식으로 Envelop 검파 방식으로 바꿈으로써, PLL 방식의 프로세스 과정에서 생기는 상당한 지연시간을 줄일 수 있었다. 또한 하나의 수신센서를 이용하는 기존 시스템과는 달리 3개의 멀티센서를 이용함으로써 동시에 많은 데이터를 받을 수 있게 하였다. 이러한 하드웨어적인 보완과 함께 멀티센서 무선 위치시스템을 제안함으로써 상당한 성능개선을 보였다. 또한 여러 개여 데이터를 Median 통계 처리 방식을 이용하여 중간 값을 취하고 Moving average값과 비교하여 실험적으로 정해지는 임계 값을 넘어가면 반사된 값으로 간주하여 제거하는 Outlier rejection method를 이용하였다. 또한 확장형 칼만 필터를 적용하여 Position 모델과 Position-Velocity 모델에서의 성능평가에서 상당한 정확도를 가질 수 있었다.
또한 본 논문에서는 실내에서 자신의 위치를 추정할 수 없는 환경인 최소개수의 비콘 신호를 받지 못하거나 Non-line of sight(NLOS) 환경에 있는 경우에 대한 대안으로 가속도 센서와의 센서 퓨전을 제안하였다. 로봇이나 사용자가 움직이는 동안 비콘으로부터 초음파 신호를 받는 경우에는 초음파 데이터를 이용하고 신호를 받지 못하는 구간에서는 가속도 센서를 이용하여 상대적인 위치 측정을 하게 된다. 이러한 원리로 칼만 필터의 센서 퓨전 모델을 세워 실험에 적용하였으며, LOS 환경에서 칼만 필터를 적용한 센서 퓨전 모델이 단일 초음파 센서 모델보다 좋은 성능이 나타남을 보였을 뿐만 아니라, NLOS 인 경우에도 센서퓨전을 이용한 위치 추정이 가능함을 보였다. 마지막으로 이러한 연구를 바탕으로 센서 퓨전이 실제 생활에 적용하기 위해 극복해야 할 문제점들이 기술되었다.
