본 논문에서는 보행자간 거리 정보를 활용한 협력 위치 보정 시스템을 제안한다. 보행 항법은 신발 또는 스마트폰에 내장된 관성센서를 사용하여 보행자의 위치를 추정하는 시스템이다. 신발에 내장된 관성센서로부터 측정된 정보를 적분하여 위치를 추정하고, 보행 특성을 고려한 속도 보정으로 오차를 추정하고 이를 보정한다. 하지만, 속도 보정만으로는 위치 오차를 보정하기 어려운 문제가 있다. 제안한 방법은 팀 단위로 활동하는 구조 요원 등에게 적용할 수 있으며, 요원간 거리정보를 획득할 수 있는 ultra-wideband (UWB) 장비를 소지한 상황을 가정한다. 요원간 가시가 확보된 상황에서는 UWB를 활용하여 거리 정보를 획득할 수 있다. 획득한 거리정보를 제약 조건으로 사용하여, 구조요원의 위치 정보를 보정할 수 있다. 구조요원의 위치 정보는 본인의 시스템에서 추정을 하게 되면, 각 시스템에서 추정된 정보는 consensus filter를 통해서 융 합된다. 제안한 방법에 대하여 시뮬레이션 통해 성능 및 유용성을 확인한다.

Cooperative Localization Using Ranging Constraint in Pedestrian Indoor Navigation

Jae Hong Lee, Seong Yun Cho, Chan Gook Park*

In this paper, we propose a cooperative localization system using ranging constraint between pedestrians. Pedestrian dead reckoning (PDR) is a system that estimates the position of a pedestrian using an IMU built into a shoe or smartphone. The position and velocity are calculated by integrating the acceleration and angular velocity signals measured from the IMU, and the error is estimated using the velocity correction such as zero-velocity update (ZUPT) considering the walking characteristics. However, it is difficult to correct the position error only by velocity measurements. The proposed method can be applied to special agents as a team unit, and assumes a situation in possession of ultra-wideband (UWB) equipment capable of obtaining range information between agents. Using range information as a constraint condition, the position error of the agent and the others is estimated using an extended Kalman filter (EKF). Also, the proposed method fuses the position estimates of each agent's system using a consensus filter. Through this, the position error of each agent is corrected. The performance and usefulness of the proposed method is verified through simulation.

Speaker 이재홍 서울대학교