A Study on real-time 3D Position Estimation based on 9-Axis IMU and Neural Network Using Modified IONet

최근 임베디드 시스템에 적용될 수 있는 효율적인 딥러닝 프레임워크가 개발됨에 따라 모바일 기기에서 측정되는 센서 데이터를 사용하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 스마트폰에 내장되어 있는 가속도 센서, 자이로 센서, 지자기 센서를 이용한 위치추정에 대한 연구가 집중적으로 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자세추정오차를 감소시키기 위해 6축 IMU에 3축 지자기가 포함된 9축 IMU와 뉴럴 네트워크 기반 Modified Inertial Odometry Network를 제안한다. 제안한 Modified IONet은 9축 IMU 데이터에 IONet을 적용함으로써 중력가속도 및 지자기의 특성을 반영한다. 또한 현재 자세를 추정함으로써 지속적으로 발생하는 Inertial System Drift를 보정하는 Pose-TuningNet과 자세변화량 및 속도를 추정하는 9-Axis IONet을 종속적으로 결합함으로써 위치추정 성능을 향상시켰다. 제안한 네트워크의 성능을 검증하기 위해 9축 IMU 기반 공인 데이터셋인 OxIOD를 학습하여 기존의 6축 IMU 기반 IONet과 제안한 방법에 대한 오차를 비교 및 분석하였다. 또한 IONet의 연산속도를 향상시키기 위해 LSTM을 GRU로 대체하여 오차 및 소요시간을 비교하였다. Quantitative 및 Qualitative 평가 결과, Modified IONet은 기존 6-Axis IONet에 비해 궤적 RMSE가 49.8% 감소하였고 랜덤하게 발생하는 오차를 개선하였으며 fast Modified IONet은 궤적추정 성능을 유지하면서 연산속도를 15% 향상시켰다.제 1 장 Introduction 01 제 2 장 Related Works 05 2.1 Pose Measurement based on Gravity Acceleration 05 2.2 Azimuth Measurement based on Geomagnetic 07 2.3 Convolutional Neural Network 11 2.4 Recurrent Neural Network 13 2.5 Long Short-Term Memory 14 2.6 Gated Recurrent Unit 16 2.7 Bidirectional Recurrent Neural Network 17 제 3 장 Proposed Method 18 3.1 Network Architecture 19 3.2 6-Axis Pose Representation 21 3.3 9-Axis IONet 22 3.4 Pose-TuningNet 23 3.5 Loss Function 24 3.6 fast Modified IONet 26 제 4 장 Experiment 27 4.1 OxIOD Dataset 27 4.2 Detail of Training 29 4.3 Qualitative Evaluation 32 4.4 Quantitative Evaluation 39 제 5 장 Conclusion 42 참 고 문 헌 43Maste