A magnetic indoor positioning system utilizes magnetic landmarks, which are formed due to distorted geomagnetic fields, to estimate locations. However, existing magnetic positioning methods have difficulties in positioning, especially in a wide space because of the ambiguity of magnetic data. Multiple magnetic sensors should work in collaboration to yield a high accuracy, hindering the techniques from being used by mobile devices such as smartphones. To address this problem, we propose a new magnetic indoor positioning method using deep neural network. Features are extracted from magnetic sequences, and then the deep neural network is used for classifying features of magnetic landmarks detected from a dense magnetic map. The magnetic map is constructed by a robot. The proposed method achieved over 80% accuracy in a two-dimensional environment.
지자기 실내 측위 시스템은 실내 위치를 추정하기 위해 실내 자기장의 왜곡을 발생시키는 지자기 특이점을 활용한다. 그러나, 기존 지자기기반 측위 방법은 지자기 신호의 모호성으로 인해 넓은 실내 공간에서는 측위에 어려움이 있었다. 기존의 지자기 측위는 스마트폰의 지자기 센서를 쓰는 대신, 다수의 별도 지자기 센서를 사용함으로서 지자기 신호의 모호성을 극복했다. 본 논문에서는 스마트폰 지자기 센서를 사용한 심층 신경망 기반 지가기 측위 방법을 제안한다. 본 방법은 지자기 특이점을 지나는 시계열 지자기 데이터로부터 특징을 추출하고, 심층 신경망을 통해 시계열 지자기 데이터가 지나는 지자기 특이점을 분류한다. 지자기 특이점의 위치는 로봇이 만든 고해상도 지자기 지도로부터 확인한다. 제시한 방법은 이차원 지자기 실내 측위에서 80% 이상의 정확도를 보였다.
