• Title/Summary/Keyword: 보행자관성항법

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A Performance Analysis of IMU Based Pedestrian Dead Reckoning System at Different Walking Speed (보행 속도에 따른 IMU기반 보행자 관성항법 시스템의 이동경로 추적 성능 결과 분석)

  • Jang, Yechan;Kwon, Young-Hun;Cho, Hyeon-Gyu;Lee, Chae-Woo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.489-492
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    • 2015
  • 사용자의 위치기반 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 보행자의 현재 이동경로와 위치를 나타내는 '보행자 항법 시스템(PDR, Pedestrian Dead Reckoning)'에 관한 많은 연구들이 진행 중이다. 보행자 관성 항법 시스템은 IMU를 통해 데이터를 수신하여 각속도와 가속도 값을 구하고, 이 값을 토대로 사용자의 속도와 위치를 추정 한다. 또한 Zero-velocity(영속도)검출을 통해 누적되는 오차를 보정한다. 지금까지 대부분의 보행자 관성항법 시스템의 성능평가는 보행속도가 느리고 제한적인 상황에서 수행되었다. 하지만 이러한 상황은 보행자의 실제 보행상태를 반영하지 못한다. 본 논문에서는 다양한 보행속도에 따른 관성 항법 시스템의 성능을 실험하고 결과를 분석한다.

저가형 관성 센서를 이용한 실내 보행자 위치 추정 알고리즘

  • Park, Chan-Guk;Park, So-Yeong
    • Information and Communications Magazine
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    • v.34 no.4
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    • pp.17-24
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    • 2017
  • 본고에서는 저가형 관성 센서를 이용하여 실내 항법을 수행하는 여러 방법들에 대해 알아본다. 저가형 관성 센서를 이용한 추측 항법은 휴대성이 뛰어나고 외부의 인프라 없이 구현이 가능하고 가격이 저렴하다는 장점이 있지만, 오차가 빠르게 누적된다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 사용자의 보행 특성을 이용한 보행자 추측 항법이 제안되었다. 본고에서는 보행자 추측 항법의 두 분류 기법인 걸음-이동방향 결합 기법과 관성 항법-영속도 보정 결합 기법의 원리와 각 기법들의 기술 동향에 대해 다루고자 한다.

Pedestrian Dead Reckoning based Position Estimation Scheme considering Pedestrian's Various Movement Type under Combat Environments (전장환경 하에서 보행자의 다양한 이동유형을 고려한 관성항법 기반의 위치인식 기법)

  • Park, SangHoon;Chae, Jongmok;Lee, Jang-Myung
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.17 no.10
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    • pp.609-617
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    • 2016
  • In general, Personal Navigation Systems (PNSs) can be defined systems to acquire pedestrian positional information. GPS is an example of PNS. However, GPS can only be used where the GPS signal can be received. Pedestrian Dead Reckoning (PDR) can estimate the positional information of pedestrians using Inertial Measurement Unit (IMU). Therefore, PDR can be used for GPS-disabled areas. This paper proposes a PDR scheme considering various movement types over GPS-disabled areas as combat environments. We propose a movement distance estimation scheme and movement direction estimation scheme as pedestrian's various movement types such as walking, running and crawling using IMU. Also, we propose a fusion algorithm between GPS and PDR to mitigate the lack of accuracy of positional information at the entrance to the building. The proposed algorithm has been tested in a real test bed. In the experimental results, the proposed algorithms exhibited an average position error distance of 5.64m and position error rate in goal point of 3.41% as a pedestrian traveled 0.6km.

Advanced Scheme for PDR system Using Neural Network (Neural Network를 이용한 PDR 시스템의 정확도 향상 기법)

  • Kwak, Hwy-Kuen
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.15 no.8
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    • pp.5219-5226
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    • 2014
  • This paper proposes an improved scheme of pedestrian position information system using neural network theory in a GPS-disabled area. Through a learning/obtaining gait pattern and step distance about walk, run, duck walk, crab walk and crawl, the position estimation error could be minimized by rejecting the inertial navigation drift. A portable hardware module was implemented to evaluate the performance of the proposed system. The performance and effectiveness of the suggested algorithm was verified by experiments indoors.

A calibration algorism for the bias of sensor axis in pedestrian dead reckoning system (보행자 관성 항법시스템에서의 센서 축 편향 보정 알고리즘)

  • Kim, Yun-Su;Park, Gun-Gu;Jo, Chan-Woong;Kim, Han-Bin;Lee, Chae-Woo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.493-495
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    • 2015
  • PDR은 일반적으로 IMU센서로 부터의 가속도와 각속도를 측정하여 보행자의 위치를 추적하는 시스템이다. IMU센서로부터 측정된 가속도와 각속도 값은 센서를 기준으로 하기 때문에 보행자가 인지하는 고정 좌표계와는 차이가 있다. 이를 해결하기 위해 회전행렬을 사용하며 이후 계속해서 측정되는 각속도를 통해 회전행렬을 업데이트 한다. 업데이트된 회전행렬을 통해 좌표계를 환산하고 환산된 좌표계의 가속도 값으로부터 보행자는 고정좌표계 기준으로 위치 추적이 가능하다. 하지만 회전행렬을 업데이트 하는 과정에서 센서의 세 축이 이상적으로 수직이 아니라면 업데이트 과정에서 각속도의 오차가 누적되고 이는 좌표계를 환산에 영향을 끼쳐 위치 및 속도 추적 정확성을 낮춘다. 물리적인 Bias가 PDR 시스템에 누적오차를 발생시킨다. 이에 제안하는 센서 축 편향 보정 알고리즘은 IMU 센서의 물리적 축 오차를 보정해주어 더 정확한 위치 추적을 가능하게 한다. 또한 Matlab을 통해 데이터를 분석하고 알고리즘의 필요성을 보인다.

A Study on Indoor Positioning based on Pedestrian Dead Reckoning Using Inertial Measurement Unit (IMU 센서를 사용한 보행항법 기반 실내 위치 측위 연구)

  • Lee, Jeongpyo;Park, Kyung-Eun;Kim, Youngok
    • Journal of the Society of Disaster Information
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    • v.17 no.3
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    • pp.521-534
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    • 2021
  • Purpose: In this paper, we propose an indoor positioning scheme based on pedestrian dead reckoning using inertial measurement unit. By minimizing the effects of the orientation error of smart-phone, the more accurate estimation for the direction, the step count, and the stride can be achieved. Method: The effectiveness and the performance of the proposed scheme is evaluated by experiments, and it is compared with the conventional scheme in the same conditions. Result: The results showed that the positioning error of the proposed scheme was 0.76m, while that of the conventional scheme was 1.84m. Conclusion: Sine most people carry his/her own smart-phone, the proposed scheme can be helpful to recognize where he/she was and was heading when the fast evacuation is needed in indoors.

Performance Improvement of a Pedestrian Dead Reckoning System using a Low Cost IMU (저가형 관성센서를 이용한 보행자 관성항법 시스템의 성능 향상)

  • Kim, Yun-Ki;Park, Jae-Hyun;Kwak, Hwy-Kuen;Park, Sang-Hoon;Lee, ChoonWoo;Lee, Jang-Myung
    • Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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    • v.19 no.6
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    • pp.569-575
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    • 2013
  • This paper proposes a method for PDR (Pedestrian Dead-Reckoning) using a low cost IMU. Generally, GPS has been widely used for localization of pedestrians. However, GPS is disabled in the indoor environment such as in buildings. To solve this problem, this research suggests the PDR scheme with an IMU attached to the pedestrian's waist. However, despite the fact many methods have been proposed to estimate the pedestrian's position, but their results are not sufficient. One of the most important factors to improve performance is, a new calibration method that has been proposed to obtain the reliable sensor data. In addition to this calibration, the PDR method is also proposed to detect steps, where estimation schemes of step length, attitude, and heading angles are developed. Peak and zero crossings are detected to count the steps from 3-axis acceleration values. For the estimation of step length, a nonlinear step model is adopted to take advantage of using one parameter. Complementary filter and zero angular velocity are utilized to estimate the attitude of the IMU module and to minimize the heading angle drift. To verify the effectiveness of this scheme, a real-time system is implemented and demonstrated. Experimental results show an accuracy of below 1% and below 3% in distance and position errors, respectively, which can be achievable using a high cost IMU.

Indoor Positioning Algorithm Combining Bluetooth Low Energy Plate with Pedestrian Dead Reckoning (BLE Beacon Plate 기법과 Pedestrian Dead Reckoning을 융합한 실내 측위 알고리즘)

  • Lee, Ji-Na;Kang, Hee-Yong;Shin, Yongtae;Kim, Jong-Bae
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.22 no.2
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    • pp.302-313
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    • 2018
  • As the demand for indoor location recognition system has been rapidly increased in accordance with the increasing use of smart devices and the increasing use of augmented reality, indoor positioning systems(IPS) using BLE (Bluetooth Lower Energy) beacons and UWB (Ultra Wide Band) have been developed. In this paper, a positioning plate is generated by using trilateration technique based on BLE Beacon and using RSSI (Received Signal Strength Indicator). The resultant value is used to calculate the PDR-based coordinates using the positioning element of the Inertial Measurement Unit sensor, We propose a precise indoor positioning algorithm that combines RSSI and PDR technique. Based on the plate algorithm proposed in this paper, the experiment have done at large scale indoor sports arena and airport, and the results were successfully verified by 65% accuracy improvement with average 2.2m error.