현재 네비게이션 시스템은 global navigation satellite system (GNSS) 만을 이용해서 동작하기 때문에, 차량이 실내로 진입하는 순간 동작이 멈춘다. 병원, 공항, 쇼핑몰 같이 대형 지하주차장이 있는 장소에서는 운전자가 해당 장소를 처음 방문했을 때, 빈 주차공간을 찾는게 어렵다. 또한 주차 후에 계단이나 엘리베이터를 찾아 이동하는 것도 어렵다. 본 논문에서는 GNSS 신호가 수신되지 않는 실내 지하주차장에서 스마트폰을 이용한 차량 위치추정시스템 연구 결과를 제시한다. 제안한 기술은 fingerprinting 기술을 기반으로 동작한다. 기존 fingerprinting 기술의 성능을 보완하기 위해 제안한 시스템은 received signal strength (RSS)를 누적하여 위치를 추정하는 surface correlation (SC)를 적용 한다. 2D 공간에서 사용자의 RSS 분포를 생성하기 위해서 사용자의 이동 궤적이 필요하다. 차량의 이동거리를 추정하기 위해서 long short-term memory를 적용하고, 추정된 DR 궤적과 저장된 RSS 벡터를 이용해 user RSS surface (URS)을 생성한다. 최종적으로 생성된 URS를 radio map과 비교하여 surface correlation coefficient (SCC)가 가장 높은 위치를 찾는다. SCC는 현재 추정된 위치에 대한 신뢰성을 제공하는 metric으로 URS와 radio map 간의 correlation 정도를 보여준다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 한국과학기술연구원 L8동 지하주차장에서 11개의 BLE 비콘을 사용하여 실험을 진행하였으며, 평균 3 m 수준의 정확도를 얻었다.

Smartphone Based Underground Parking Lot Navigation System Development

Beomju Shin, Jung Ho Lee, Changsoo Yu, Taehun Kim, Taikjin Lee*

Since the current navigation system operates using only the global navigation satellite system (GNSS), the navigation guidance stops as soon as the vehicle enters the indoor environment. When a driver first visits a large parking lot in a hospital, airport, or shopping mall, it is difficult to find an empty parking space. It is also difficult to find stairs or elevators after parking. In this study, we present the research results of a vehicle localization system using a smartphone in an indoor underground parking lot where GNSS signals are not received. The proposed technology operates based on the fingerprinting. To complement the existing fingerprinting technique, the proposed system applies surface correlation (SC), which accumulates RSS to estimate the location. In order to generate the user's RSS distribution in 2D space, the user's movement trajectory is required. Long short-term memory is applied to estimate the moved distance of a vehicle, and a user RSS surface (URS) is created using the estimated DR trajectory and the stored RSS vector sequence. The position with the highest surface correlation coefficient (SCC) is found by comparing the finally generated URS with the radio map. SCC is a metric that provides the reliability of the currently estimated position and shows the degree of correlation between the URS and the radio map. To verify the performance of the proposed system, an experiment was conducted using 11 BLE beacons in the L8 underground parking lot of the Korea Institute of Science and Technology, and an average accuracy of 3 m was obtained.

Keywords: fingerprint, smartphone, surface correlation, long short-term memory, indoor localization

Speaker 신범주 한국과학기술연구원