This thesis presents a localization approach, which is based on a building blueprint (indoor floor plan), access points (APs), and smartphone sensors in order to build the indoor floor plan as well as detecting the position of the users in an indoor environment and tracking them. The approach builds the floor plan by storing the trajectories of the users and detecting the positions of the public APs. It detects the position of the users and track them in the indoor environments using the Wi-Fi RSS and the smartphone sensors. Moreover, the system updates the database automatically during the users’ movements. The public access points provide a number of reference points that can be used to build the floor plan automatically, acquire the user initial position, and adjust the user position in real time. The approach has three phases: In the phase one, the user surveys the building by walking in the corridors and rooms to record the RSS values. The recorded RSS values will be used to calculate the RSS threshold for each public AP. Then the user surveys the building one more time to detect the position of the public AP using the RSS thresholds. In the phase two, which is the localization, the users are able to find their positions and track themselves in the building using the smartphone sensors and the reference points. In the phase three, the proposed approach dynamically update the database during the users’ movements. Due to the inaccuracy of the smartphone sensors, the localization might be inaccurate; therefore, our approach corrects the position of the user when he/she encounters a public AP. The proposed approach reinitializes the position, the direction, and the distance of the user regularly; therefore, the error is limited. RSS values are unstable and suffer from various problems, such as multipath and signal attenuation; therefore, the proposed approach reduces the influences of these problems by removing the noises from the RSS values.
최근 실내 위치 기반 서비스가 주목을 받고 있는 가운데 특히, 스마트폰에서 손쉽게 얻을 수 있는 라디오 지도 또는 센서 정보를 사용한 다양한 측위 기술들이 최근 제안되었다. 그러나 기존 연구에는 여러 논란의 문제점들이 존재하는데 예를 들어, 첫째 미약한 Global Positioning System (GPS) 신호로 인한 실내에서의 GPS 사용 제약, 둘째 일부 연구들이 전파 감쇠 문제에 취약한 Wi-Fi 수신 신호 세기 (RSS)에 의존하고 있다는 점, 셋째 Wi-Fi 신호를 사용한 연구들이 방대한 양의 데이터베이스를 사전 구축해야 하는 등의 문제점들이 존재한다. 비록 기존 연구들이 비교적 높은 정확도를 제공하지만 위치 데이터베이스를 구축하는 데에 많은 비용이 소요되며, 최신의 데이터베이스를 유지하기 위한 유지 비용 또한 크다고 할 수 있다.
비록 전파 감쇠, 다중경로 간섭 문제와 같이 Wi-Fi RSS를 사용하는데 있어 많은 제약 사항이 존재하지만, 실내 환경에서 Wi-Fi 신호는 측위를 위해 여전히 유용이 사용되고 있다. 그 이유인 즉 공항, 병원, 대학 캠퍼스와 같이 다양한 공공 장소에서 Wi-Fi가 많이 사용되고 있기 때문이며, 또한 Wi-Fi 어댑터를 탑재한 다양한 스마트 기기들이 널리 보급되고 있기 때문이다. 따라서 Wi-Fi RSS 정보는 실내 환경 어디에서든지 구할 수 있으며 추가적인 하드웨어를 요구하지 않는다.
일반적으로 스마트폰에는 다양한 센서들이 내장되어 있는데 예를 들어, 가속도계, 자이로스코프, 디지털 나침반 등이 있으며, 이러한 센서들을 사용하여 거리, 방향 등을 측정할 수 있다. 또한 Wi-Fi RSS와 스마트폰 센서를 사용하여 사용자의 위치를 알 수 있으며, 사용자의 움직이는 방향과 이동 거리를 추적할 수 있다.
