Seamless 보행자 항법을 위한 MEMS 센서 기반 보행 움직임 상황 인식 기술 및 결합 항법
MEMS Sensor based Context-aware Technology of Walking Dynamics and Integrated Navigation for Seamless Pedestrian Navigation
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초록
본 논문에서는 보행자의 연속적인 위치정보 추정을 위한 MEMS 센서 기반 보행자 항법 시스템 및 GPS 또는 무선 측위(wireless location)와의 결합기법을 제안한다. 보행자의 보행 움직임을 MEMS형 가속도계를 사용하여 인식하 고 보행정보를 추출하여 보행자의 속도 또는 보폭을 추정한다. 이때 센서 모듈의 장착 부위에 따라 보행시에 발생하는 센서 출력의 패턴이 달라진다. 특히 MEMS 센서 기반 보행자 항법에서 가장 중요한 걸음 검출 알고리즘을 센서 모듈 의 장착 부위에 따라 다른 센서 출력의 패턴을 사용하여 제안한다. 걸음 검출 및 추출된 보행정보를 사용하여 계산된 보폭정보는 MEMS형 지자기 센서를 통해 계산된 방위각 정보와 결합하여 보행자의 이동경로를 계산하게 된다. 그러 나 위치 계산이 DR(Dead Reckoning) 구조로 이루어지므로 시간에 따라 오차가 증가하게 된다. 본 논문에서는 MEMS 센서 기반 보행자 항법 장치를 실외에서는 GPS, 실내에서는 무선 측위와 결합하는 필터를 제안함으로써 실내 외 연속적으로 안정된 위치 정보를 계산할 수 있게 된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 필터의 성능을 검증한다. 본 논문 을 통해 MEMS 센서와 GPS, 무선 측위 등의 결합을 통해 도심지역에서도 실내외 연속적으로 보행자의 안정된 위치 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
This paper presents the MEMS sensor based pedestrian navigation system and the integrated navigation technology for seamless positioning of a pedestrian. The walking dynamics of a pedestrian are perceived using the MEMS-type accelerometer. Simultaneously, walking information of the pedestrian is extracted from the sensor output. And then the velocity or stride is estimated based on the extracted walking information. The pattern of the sensor output varies according to the mounting region of the sensor module on walking. So, the different walking detection algorithm, the best important factor in the MEMS sensor based pedestrian navigation, must be considered with respective to the patterns. In this paper, the walking detection algorithms are presented based on the mounting region of the sensor module. The stride calculated using the walking information is integrated with the azimuth computed using the MEMS-type magnetic compass to yield the moving trajectory. The position error, however, is increased with time due to the DR(Dead Reckoning) construction. This paper proposes a filter to integrate the MEMS sensor based pedestrian navigation with GPS/wireless location. This can yield the seamless stable position information in both indoor and outdoor. The performance of the filter is verified through simulation.
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