보행자 항법에서 계단 보행 시 진행 방향 신호의 형상 분석을 통한 층 결정 알고리즘

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 항공우주공학과, 2022.2. 박찬국.This master’s thesis presents a new algorithm for determining floors in pedestrian navigation. In the proposed algorithm, the types of stairs are classified by shape analysis, and the floors are determined based on the stair type. In order to implement our algorithm, the walking direction estimated through the Pedestrian Dead Reckoning (PDR) system is used. The walking direction signal has different shapes depending on the stair types. Then, shape analysis is applied to the signal shapes of the walking direction to identify the types of stairs and determine the floor change. The proposed algorithm is verified through simulations and experiments, and it is confirmed that it works well even when moving through multiple floors with several different types of stairs. It is also verified that the performance is superior to the conventional floor determination algorithm.본 논문에서는 관성 측정 장치(IMU: Inertial Measurement Unit)를 이용한 실내 보행자 항법에서 계단을 통한 층 이동 시 계단의 종류를 파악하여 층을 결정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 보행자항법(PDR: Pedestrian Dead Reckoning) 시스템에서 추정된 고도, 걸음 검출 시간, 그리고 방향각을 사용한다. 이때 추정된 고도는 계단 보행을 시작하거나 마칠 때 평지 보행과 구분될 정도의 정확도만 필요하다. 따라서 본 알고리즘에서는 기존의 층 구분 알고리즘에서 필요로 하는 고도 추정치에 대한 의존성을 최소화할 수 있다. 제안한 알고리즘에서는 계단 보행 시에 나타나는 방향각의 신호에 통계적 형상 분석(statistical shape analysis) 기법을 적용하여 계단의 종류를 파악한 후 층을 구분하게 된다. 시뮬레이션과 실험을 통해 제안한 알고리즘의 정확도를 검증하며 여러 종류의 계단을 여러 층 오르내리는 경우에도 알고리즘이 잘 동작함을 확인한다. 그리고 기존의 층 구분 알고리즘에서 발생하는 시간 지연 문제를 해결하고 층 구분 정확도가 높아진 것을 확인한다. 또한 본 연구는 관성 측정장치 이외의 다른 센서나 무선통신 장치를 사용하지 않으며 층 높이와 같은 건물에 대한 기본 정보를 가정하지 않고도 층을 잘 결정할 수 있다는 유효성을 가진다.Chapter 1 Introduction 1 1.1 Motivation 1 1.2 Objectives and Contributions 2 Chapter 2 Pedestrian Dead Reckoning System 4 2.1 Overview of Pedestrian Dead Reckoning 4 2.2 Integration Approach 5 2.2.1 Strapdown inertial navigation system 5 2.2.2 Extended Kalman filter 6 2.2.3 INS-EKF-ZUPT 7 Chapter 3 Shape Analysis 10 3.1 Euclidean Similarity Transformation 11 3.2 Full Procrustes Distance 12 Chapter 4 Floor Determination 14 4.1 Stair Types 15 4.2 Stair Type Classification Algorithm 17 4.3 Floor Determination Algorithm 18 Chapter 5 Simulation and Experimental Results 22 5.1 Simulation Results 22 5.2 Experimental Results Single Floor Change 30 5.3 Experimental Results Multiple Floor Changes 32 5.3.1 Scenario 1 32 5.3.2 Scenario 2 37 Chapter 6 Conclusion 40 6.1 Conclusion and Summary 40 6.2 Future Work 41 Bibliography 42 국문초록 46석