본 논문에서는 스마트폰의 기압계를 이용한 층간 이동 시 보행자의 보행 상황, 즉 평지와 계단 상황을 구분하는 방법을 제안한다. 일반적으로 보행 상황은 스마트폰에 내장된 기압계로부터 얻은 고도 정보를 이용하여 변화량에 따라 구분한다. 하지만, 실내 환경 및 기압계 특성에 의해 기압고도가 수십 cm 수준의 오차가 존재할 뿐만 아니라 시간에 따라 변하기 때문에 정확한 고도 정보를 얻기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 제안한 방법은 보행 상황에 따라 필터의 측정치를 선택적으로 사용하여 고도를 정확하게 추정하고 보행 상황을 구분한다. 구체적으로 스마트폰에 내장된 관성센서에서 측정한 가속도 및 자이로를 적분하여 고도를 계산하고, Kalman filter을 사용하여 고도 오차를 추정한다. 평지에서는 이전 걸음 검출 시점에서 계산된 고도를 측정치로 사용하고, 계단에서는 기압-고도를 측정치로 사용한다. 오차가 보정된 고도 추정치를 사용하여 현재 보행 상황을 지연 없이 구분할 수 있다.

Walking Condition Awareness Algorithm Using Barometer in Smartphone for Pedestrian Navigation

Dong Chan Song, Jae Hong Lee, Soyoung Park, Chan Gook Park*

In this paper, discriminating walking condition using barometer sensor in smartphone are studied. The walking condition means walking on the floor or stair. Generally, the walking condition can be discriminated by using barometric height from barometer sensor in smartphone. However, dependency on the ambient environment and time-varying characteristics of air pressure make it difficult to find accurate height. To solve this problem, the proposed method selectively uses the measurement according to the walking condition. Specifically, acceleration and angular velocity from smartphone built-in imu are integrated to calculate height, and height error is estimated using Kalman filter. In the floor condition, the height at the previous step is used as measurement, and in the stair condition, the barometric height is used as measurement. With the error-corrected height estimate, walking condition can be discriminated without delay.

Speaker 송동찬 서울대학교