사용자 및 환경 적응형 실내 항법 시스템

Abstract

정확한 실내 내비게이션을 위해 최신 스마트폰의 다양한 센서를 활용한 다양한 방법이 연구되고 있다. 특히 최근에 많이 연구되는 센서 융합 프레임워크는 Wi-Fi 신호와 같이 스마트폰에서 수집할 수 있는 모든 정보들, 예를 들어 자이로스코프, 가속도계 또는 지자기 센서에서 얻은 측정값을 통합한다. 그러나 센서 측정에는 동적 실내 환경에서 발생하는 예측할 수 없는 실시간 오류가 포함되어 있다. 본 논문에서는 실시간 오류 학습을 통해 높은 위치 정확도를 달성하는 새로운 센서 융합 프레임워크를 제안한다. 제안하는 시스템은 센서 측정의 오차를 판별하고 오차를 누적하여 누적된 오차 분포를 기반으로 측정값을 조정한다. 복도형 공간과 열린 공간의 두 가지 일반적인 환경에서 수행된 실험에서 높은 위치 정확도를 달성하였다.