Pseudolite/Ultra Low-Cost IMU Integrated Robust Indoor Navigation System through Real-time Cycle Slip Detection and Compensation

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 공과대학 기계항공공학부, 2017. 8. 기창돈.GNSS를 통한 항법이 활성화 되면서 GNSS 항법이 불가능한 실내에서의 항법에 대한 필요성 역시 증가하고 있다. 하지만 실내 환경의 경우 항법을 수행함에 있어 방해가 되는 요소들이 많기 때문에 아직 확실하다고 할 수 있는 실내항법시스템은 개발되어 있지 않다. 이에 따라 원활한 실내 항법 시스템을 개발하기 위해 현재 RFID, Wi-Fi, Visual Sensor, IMU 그리고 의사위성 등 다양한 방식의 연구들이 진행되고 있다. 그 중 높은 정확도의 위치결과를 얻을 수 있는 의사위성 반송파 신호와 저가의 IMU 그리고 Magnetometer의 결합을 통해 실내 항법을 시도하였던 연구가 존재하였다. 하지만 이 경우 반송파의 사이클 슬립 발생 문제가 남아 있었기 때문에 항법에는 제한이 있었다. 또 다른 연구로는 실외에서 GPS와 IMU의 결합을 통해 사이클 슬립을 검출 및 보상한 연구가 있었다. 이는 실외환경에서 진행된 연구로써 1 사이클 단위의 슬립 만 검출 가능하였다. 그런데 실내환경에서는 사이클 슬립 발생률이 더 높아 하프 사이클 단위의 슬립까지도 자주 발생하기 때문에 실내항법에서는 이를 그대로 적용할 수 없었다. 본 연구에서는 위의 두 문제를 다음과 같은 방법으로 해결하였다. 먼저 의사위성과 초저가 IMU의 결합을 통해 사이클 슬립을 검출 및 보상해 줌으로써 의사위성 시스템에 남아있던 문제점인 사이클 슬립 발생 문제를 해결하고자 하였다. 또한 실내환경에서는 사이클 슬립의 발생률이 높기 때문에 하프 사이클 단위의 슬립 역시 자주 발생하게 되므로 사이클 슬립 검출 및 보상을 하프 사이클 단위까지 해줌으로써 이를 해결하고자 하였다. 최근 스마트 폰의 발달로 인해 스마트폰을 활용하여 수행할 수 있는 작업들의 기술적 수준과 활용범위가 모두 증가하고 있다. 이에 따라 궁극적으로는 스마트 폰 내에서 이 모든 작업이 수행되는 실내 항법을 개발하는 것이 목표이다. 그 과정의 일환으로 스마트 폰에 내장된 초저가 IMU를 의사위성/IMU 결합에 사용하였고 초저가 IMU를 사용하기 위한 센서 모델링을 수행하였으며 데이터에 존재하는 이상 문제 등을 처리하였다. 결과적으로 의사위성 단독 대비 의사위성/초저가 IMU 결합항법의 위치 정확도는 30%정도 향상되었으며 하프 사이클 슬립 검출에 있어서는 threshold를 0.5 half cycle 로 설정하였을 경우 false alarm과 miss detection의 발생 확률이 〖10〗^(-8) 수준이었다. 이 결과를 확인하기 위해 KOBUKI`로봇과 스마트 폰을 이용하여 실시간 항법을 구현하였으며 실시간으로 하프 사이클 단위의 슬립들을 임의로 발생시키더라도 검출 및 보상되어 항법과 제어가 잘 유지되는 것을 확인하였다.제 1 장 서 론 1 제 1 절 연구 동기 및 목적 1 제 2 절 연구 동향 2 제 3 절 연구 내용 및 방법 5 제 4 절 연구의 기여도 6 제 2 장 Extended Kalman Filter를 통한 의사위성/초저가 IMU 결합 7 제 1 절 의사위성 기반 실내항법시스템 7 1. 오차 요소 8 2. CDGPS 8 제 2 절 초저가 IMU 10 1. 가속도계 10 2. 자이로스코프 16 3. 센서 데이터 이상 현상 21 제 3 절 전체 시스템 구성 23 제 4 절 Extended Kalman Filter 24 1. State 25 2. Nonlinear Equation 25 3. State Equation 26 제 5 절 Sensor Bias Modeling 및 데이터 이상현상 해결 27 1. 가속도계 Bias Modeling 28 2. 자이로스코프 Bias Modeling 29 3. 가속도계 데이터 이상 문제 해결 29 4. 자이로스코프 데이터 이상 문제 해결 31 제 6 절 속도, 헤딩 Measurement 34 1. 속도 Measurement 34 2. 헤딩 Measurement 37 제 7 절 Process Noise and Measurement Noise 38 1. Process Noise 38 2. Measurement Noise 39 제 3 장 하프 사이클 슬립 검출 및 보상 41 제 1 절 의사위성 반송파를 이용한 실내항법에서의 하프 사이클 슬립 발생 41 제 2 절 사이클 슬립 검출 알고리즘 43 제 3 절 하프 사이클 슬립의 검출 확률 46 제 4 절 Monitoring Value 잔여오차 분석 49 1. Carrier Phase 측정치에 발생하는 오차 50 2. 결합항법으로 추정한 Distance 항에 포함되는 오차 51 제 5 절 사이클 슬립 보상 알고리즘 60 제 4 장 실시간 항법 구성 및 결과 62 제 1 절 실시간 항법 구성 62 1. 전체 장비 구성 62 2. 시리얼 통신 구성 63 3. 실시간 항법 프로그램 66 제 2 절 결과 68 1. 실시간 항법 결과 68 2. 하프 사이클 슬립 검출 및 보상 결과 70 제 5 장 결론 75 참고 문헌 77Maste

Indoor location identification technologies for real-time IoT-based applications: an inclusive survey

YesThe advent of the Internet of Things has witnessed tremendous success in the application of wireless sensor networks and ubiquitous computing for diverse smart-based applications. The developed systems operate under different technologies using different methods to achieve their targeted goals. In this treatise, we carried out an inclusive survey on key indoor technologies and techniques, with to view to explore their various benefits, limitations, and areas for improvement. The mathematical formulation for simple localization problems is also presented. In addition, an empirical evaluation of the performance of these indoor technologies is carried out using a common generic metric of scalability, accuracy, complexity, robustness, energy-efficiency, cost and reliability. An empirical evaluation of performance of different RF-based technologies establishes the viability of Wi-Fi, RFID, UWB, Wi-Fi, Bluetooth, ZigBee, and Light over other indoor technologies for reliable IoT-based applications. Furthermore, the survey advocates hybridization of technologies as an effective approach to achieve reliable IoT-based indoor systems. The findings of the survey could be useful in the selection of appropriate indoor technologies for the development of reliable real-time indoor applications. The study could also be used as a reliable source for literature referencing on the subject of indoor location identification.Supported in part by the Tertiary Education Trust Fund of the Federal Government of Nigeria, and in part by the European Union’s Horizon 2020 Research and Innovation Programme under Grant agreement H2020-MSCA-ITN-2016 SECRET-72242