In the smartphone, geomagnetic fields have been emerging as ideal measurements for the sensor fusion of positioning due to their energy-efficient, consistency. Depending on detailed feature handling methods, their consistent properties show a discriminant feature in heading directions with high sensitivity.
In this dissertation, we propose a new geomagnetic localization scheme, named ILoA, to address error accumulation and global localization. Global localization is a fundamental problem that determines the initial pose under global uncertainty. Moreover, error accumulation using inertial navigation systems (INS) impacts robustness and drift error, making it challenging to achieve reliable estimation. The magnetic field in indoor space generates a unique signature/anomaly, which can be used as a local feature. Earth’s magnetic field can be easily influenced by ferromagnetic material from the indoor environment due to its weak intensity. The magnetic field vector measured by a magnetometer depends on the orientation of the sensor, which we term a direction variant. We devise a novel approach to identify the location and heading through the direction-variant augmented vector. Since a magnetic field vector under varying poses can produce many different vectors, the geomagnetic map is trained with the transformation. We present experiments in two testbeds, covering open space, showing that the proposed method using the magnetic field vector is efficient for global localization and accuracy compared with a state-of-the-art approach.
최근 10여년간 급격히 성장하고 있는 스마트폰 시장은 사람들의 라이프 스타일을 바꿈과 동시에 IT/모바일 기반 기술을 선도하고 있다. 이러한 모바일 환경에서 핵심적 역할을 하는 미세전자기계시스템(MEMS: micro-electromechanical)은 저가의 초소형 센서로, 내장 모바일 센서들의 성장은 사용자 인터페이스 기술 발달과 실내 측위 분야의 초석으로서 충분한 기반환경을 다져 나아가고있다. 실내 측위 분야는 꾸준한 성장세로, 단기간 내 하나의 연구 분야를 구축한 반면, 보다 높은 측위 정확도를 요구하는 업계 시장 상황과 달리 실내 측위 기술의 발전은 점차 한계에 도달해 가고 있는 듯 하다. 과거 컴퓨터 중앙 연산 장치(CPU: central processing unit)의 발전이 공정의 한계로 클럭이 4 GHz 대역(power wall)에 다다름에 따라 점차 멀티코어 기술로 성장한 것과 같이, 실내 측위 분야도 가용 가능한 여러 센서들을 복합적으로 활용하여 정밀도를 높이는 센서 퓨전 기법으로 발전하고 있다. 기존의 실내 측위 기술은 이동하는 방향의 추정 문제에 있어 등한시한 경향이 있고, 특히 맵 정보가 없는 공간에서는 적절한 방안을 제시하지 못 했다. 이는 측위에 사용된 센서들의 측정치(measurements)가 방향과의 상관관계(correlation)을 갖지 않기 때문에 이동 방향을 직접적으로 추정 할 수 없었기 때문이다. 특히, 실내 측위 분야에서 가장 널리 활용되고 있는 무선랜 (WLAN: wireless LAN) 기반의 측위 방법은 무선 신호의 불안정으로 측위 결과의 신뢰성(reliability)를 보장하기 어려울 뿐 아니라, 이로인해 맵 매칭(map matching)에 의한 간접적인 방향 추정 결과를 신뢰하기 힘들게 만든다.
지자기 측위는 실내 공간에서 발생하는 강자성적(ferromagnetism) 환경 요인으로 인해 왜곡된 지구 자기장의 이상(anomaly) 현상을 위치 인식에 활용하는 측위 기법이다. 지자기(geomagnetism) 측위 방법의 기본적인 접근(rationale)은 실내 공간에 자연적으로 발생한 왜곡 현상을 이용하기 때문에 어떠한 기반시설(infrastructure)이 요구 되지 않는 강점을 지닌다. 또한 측정치의 일관성(consistency)으로 1미터 이내의 높은 측위 정확도를 안정적으로 보일 수 있다. 본 논문에서는 기존 지자기 측위 기법의 연구들이 측정치에서 방향 성분을 배제한체 접근할 수 밖에 없던 원인을 파악하고 이를 해결할 방법을 제안한다. 사용 센서로는 관성센서(IMUs: inertial measurement units)로서, 가속도와 자이로센서를 이용해 사람의 이동/보행을 모델링 하고, 지자기 센서로부터 실내 공간에 존재하는 지자기 이상을 위치와 함께 학습하고, 베이지안 확률 추정모델을 이용해 실시간으로 입력되는 자기장의 변화 패턴에 자기장 벡터에 데이터 증강기법과 변분원리(variational principle)를 적용한 방향 추정 및 위치 추정 방법을 제안한다. 본 연구에서는 기존의 실내 측위 연구에서 본격적으로 다루지 못한 이동 방향의 추정의 문제를 자기장의 방향 성분의 이상치(anomaly/signature)에 기대어 기존 지구 자기장 이상 현상을 이용한 측위 방법의 문제점을 보완하는 해결법을 다루고자 한다.
