• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.302-313
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• 2018

스마트 기기의 생활화와 증강현실 활용 증가로 실내 위치 인식 시스템의 수요가 급증함에 따라, BLE(Bluetooth Lower Energy) 비콘 그리고 UWB(Ultra Wide Band) 등을 이용한 실내 측위 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 BLE Beacon을 기반으로 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용한 삼변측량(Trilateration) 기법을 사용하여 측위 플레이트(Plate)를 생성한다. 이에 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서의 방향, 속도, 이동거리 등의 데이터를 이용하여 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 측위 좌표를 산출하여 정확도를 보정한다. 또, BLE 비콘(Beacon)의 RSSI를 적용한 플레이트(Plate) 기법과 PDR 기법이 융합된 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘을 실제 대형 실내 경기장과 공항에 BLE 비콘을 설치, 실험하여 평균 2.2m 의 오차로 65%의 정확도가 개선됨을 검증하였다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제27권3_4호
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• pp.703-714
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• 2009

GPS is especially suitable for location systems in flat areas, but the availability of GPS is limited in highly urbanized and mountain areas, due to the nature of satellite communications. Dead reckoning is generally used to solve a location problem when a pedestrian is out of range of GPS coverage. To extend the apparent coverage of the GPS system for a hiker in mountain areas, we propose an integrated 3D location system that interpolates a 3D dead reckoning system based on information about contour lines. The speeds of hikers vary according to the inclination of the ground in sloped areas such as mountains. To reduce location measurement errors, we determine the angle of inclination based on the contour lines of the mountain, and use the speeds based on the inclination in the location system. The simulation results show that the proposed system is more accurate than the existing location system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3657-3682
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• 2018

This paper presents a Bluetooth and pedestrian dead reckoning (PDR)-based indoor fusion localization approach (BtPDR) using smartphones. A Bluetooth and PDR-based indoor fusion localization approach can localize the initial position of a smartphone with the received signal strength (RSS) of Bluetooth. While a smartphone is moving, BtPDR can track its position by fusing the localization results of PDR and Bluetooth RSS. In addition, BtPDR can adaptively modify the parameters of PDR. The contributions of BtPDR include: a Bluetooth RSS-based Probabilistic Voting (BRPV) localization mechanism, a probabilistic voting-based Bluetooth RSS and PDR fusion method, and a heuristic search approach for reducing the complexity of BRPV. The experiment results in a real scene show that the average positioning error is < 2m, which is considered adequate for indoor location-based service applications. Moreover, compared to the traditional PDR method, BtPDR improves the location accuracy by 42.6%, on average. Compared to state-of-the-art Wireless Local Area Network (WLAN) fingerprint + PDR-based fusion indoor localization approaches, BtPDR has better positioning accuracy and does not need the same offline workload as a fingerprint algorithm.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.65-71
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• 2020

실내외에서 스마트폰의 이동 궤적을 정밀하게 추적하기 위하여 WiFi Fingerprint 방식과 Pedestrian Dead Reckoning 방식을 연동하였다. 전자는 절대 위치를 추정할 수 있으나 실제 위치로부터 랜덤하게 오차가 발생하며, 후자는 연속적으로 위치를 추정하지만 이동할수록 오차가 누적되는 각각의 장단점이 있다. 본 논문에서는 두 가지 방식의 추정 위치 데이터를 연동시키기 위한 모델과 Kalman Filter 수식을 정립하였고, 최적 시스템 파라미터를 도출하였다. 시스템 잡음과 측정 잡음의 공분산 값에 따른 성능을 분석하였다. 측정된 데이터와 시뮬레이션을 이용하여, 두 가지 방식이 상호 보완된 향상된 성능을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.810-815
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• 2013

구조 요원 위치 추적을 위해 Wi-Fi 기반 위치 추적 기술을 이용하는 경우, 거리 측정 정보를 제공하지 않는 Wi-Fi의 특성상 RSSI 핑거프린트 데이터베이스나 신호 감쇄 모델을 이용하여 거리측정치를 생성해 내어야 한다. 그러나 구조 현장에서 임시로 구축되는 데이터 통신 네트워크에서는 사전에 데이터베이스 구축이 어려워 적용이 곤란하다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 통신 네트워크 구축을 위해 사용된 전개식 AP의 근접 정보와 보행 항법 정보를 이용하여 복수 구조 요원의 위치 추적 방법을 연구하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.133-138
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• 2019

스마트폰을 이용한 실내 항법 시스템은 대형 실내 시설에서 사용자의 위치 기반 서비스를 위해 매우 중요한 기반 기술이다. 이를 위해서 스마트폰에 내장된 가속도 센서와 자이로 센서를 이용하여 사용자의 이동 거리와 방향을 추정할 수 있다면 추가적인 외부 환경이 필요 없으므로 매우 유용한 기술이 된다. 본 논문은 일반적인 스마트폰에 Pedestrian Dead Reckoning(PDR) 기술과 칼만 필터를 적용하여, 사용자가 스마트폰을 가슴 앞에 잡고서 이동하면서 위치를 추적하는 실내에서의 항법 시스템 기술에 관한 것이다. 특히 회전 방향각을 추정하기 위하여 확장 칼만 필터가 설계되었고 실험적으로 일정속도로 보행하는 경우에 그 성능이 검증되었다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권1호
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• pp.35-44
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• 2022

In this paper, a dual foot (DF)-PDR system is proposed for the fusion of integration (IA)-based PDR systems independently applied on both shoes. The horizontal positions of the two shoes estimated from each PDR system are fused based on a particle filter. The proposed method bounds the position error even if the walking time increases without an additional sensor. The distribution of particles is a non-Gaussian distribution to express the lateral error due to systematic drift. Assuming that the shoe position is the pedestrian position, the multi-modal position distribution can be fused into one using the Gaussian sum. The fused pedestrian position is used as a measurement of each particle filter so that the position error is corrected. As a result, experimental results show that position of pedestrians can be effectively estimated by using only the inertial sensors attached to both shoes.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제12권3호
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• pp.271-280
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• 2023

Pedestrian Dead Reckoning (PDR) methods using initial sensors are being studied to provide the location information of smart device users in indoor environments where satellite signals are not available. PDR can continuously estimate the location of a pedestrian regardless of the walking environment, but has the disadvantage of accumulating errors over time. Unlike this, WiFi signal-based wireless positioning technology does not accumulate errors over time, but can provide positioning information only where infrastructure is installed. It also shows different positioning performance depending on the environment. In this paper, an integrated positioning technology integrating two positioning techniques with different error characteristics is proposed. A technique for correcting the error of PDR was designed by using the location information obtained through WiFi Measurement-based fingerprinting as the measurement of Extended Kalman Filte (EKF). Here, a technique is used to variably calculate the error covariance of the filter measurements using the WiFi Fingerprinting DB and apply it to the filter. The performance of the proposed positioning technology is verified through an experiment. The error characteristics of the PDR and WiFi Fingerprinting techniques are analyzed through the experimental results. In addition, it is confirmed that the PDR error is effectively compensated by adaptively utilizing the WiFi signal to the environment through the EKF to which the adaptive error covariance proposed in this paper is applied.

• 로봇학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.276-283
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• 2012

Due to the low localization accuracy and the requirement of special infrastructure, current LBS(Localization Based Service) is limited to show P.O.I.(Point of Interest) nearby. Improvement of IMU(Inertial Measurement Unit) based deadreckoning is presented in this paper. Additional sensors such as the magnetic compass and magnetic flux sensors are used as well as the accelerometer and the gyro for getting more information of movement. Based on the pedestrian movement, appropriate sensor information is selected and the complementary filter is used in order to enhance the accuracy of the localization.