임베디드 프로그래밍 프로젝트
GPS는 실외에서는 신호가 잘 터져 정확한 위치를 알려주지만, 실내에서는 신호가 불안정하여서 정확한 위치를
알져주지 못한다. 그래서 복잡한 지하상가 같은 곳은 헤매기 일쑤다.
이에 실내에서도 실시간으로 갱신돼서 위치를 얻을 수 있고, 목적지까지 최단 경로를 알려주는 어플을 만들고자
이것을 개발하게 됐다.
- Android studio
- JAVA
- 프로젝트 기간 : 18.5.1 ~ 18.6.5
- 프로젝트 인원 : 2명
사용자가 스마트폰을 소지하고 이동한다는 가정하에 스마트폰 센서를 가지고 이동거리를 구한다.
실시간 이동거리 구하는 방법은 PDR기법을 사용하였다.
PDR (Pedestrian Dead Reckoning) 기법은 스마트기기에 탑재돼 있는 가속도 센서를 통해 보행자의 걸음과 보폭을 계산해 추정한다.
PDR 단계는 다음과 같다.
1. 가속도 센서의 3방향 벡터 합을 구한다.
2. 필터링을 통해 노이즈 값을 제거한다. ( 고주파 필터링(HPF) + 저주파 필터링(LPF) )
3. 증가와 감소가 반복되는 데이터를 가지고 걸음 수를 측정한다.
4. 걸음 길이를 구해 걸음의 수를 곱하면 이동한 거리를 얻을 수 있다.
가속도 센서 3방향 벡터의 합을 구한다.
필터링은 2가지 필터링을 거치는데 먼저, 고주파 필터링(High-pass Filtering)을 거친다.
HPF는 중력 값을 제거한다.
a는 적절한 상수 값인데 여기서는 0.01로 적용하였다.
acc_new는 새로운 가속도 값이며, acc_HPwg는 이전 가속도 값이다.
다음으로 저주파 필터링(Low-pass Filtering)을 거친다.
x[]는 HPF을 거친 값이며, y[]는 HPF을 거친 값의 평균을 계산한 값이다.
이렇게 필터링을 통해 노이즈 값을 제거하여 사용자의 걸음 길이를 재기 위한 값을 제공한다.
사람의 걸음은 50Hz로 얻어지는 가속도 센서 값이 발생한다. 이것은 증가와 감소를 반복하게 되는데
한 주기를 한 번의 걸음으로 측정한다.
사용자의 걸음 길이를 측정하는 방법은 여러가지 있는데 그 중 Weinberg Approach를 사용한다.
k는 적절한 상수 값인데, 여기선 0.55를 적용하였다. 이렇게 구한 걸음 길이를 걸음 수에 곱하면
대략적인 이동거리를 얻을 수 있다.
걸음 검출 알고리즘을 이용하여 우리는 이동한 거리를 검출하였다. 여기에 방향까지 더하면 이동 경로를
추정할 수 있다. 방향은 스마트폰의 지자기센서를 이용하여 추정하는 COMPAS시스템을 사용한다.
하지만 프로젝트를 진행하면서 이 부분이 오차가 많이 발생하여 개선하려 해보았지만 해결하지 못하였다.
보행자 위치 층 추정 알고리즘 또한 문제가 있었다. 기압계를 이용하여 복잡한 수식을 통해 얻는 고도 추정
알고리즘을 적용하였지만, 너무 큰 오차가 발생하였고, 아직 해결하지 못한 상태다.
이렇게 다 완벽하게 구해도 이 방법은 스마트폰을 소지하는 형태나 스마트폰의 종류에 따라 오차가 발생한다.
이동거리가 늘어날수록 오차가 점점 커진다. 따라서, 15m 정도 간격으로 비콘을 설치해두고 비콘과 결합한
형태를 이용하였다.
초기 위치 좌표는 PDR기법으로 적용하다가 비콘 신호 -70dBm 범위내에 들어서면, 사용자는 비콘 위치로 계산한다.
비콘 위치를 벗어나면 다시 PDR기법을 통해 적용한다. 이렇게 최대한 오차를 줄여 사용자에게 위치를 보여준다.
논문 경진 대회 포스터
상 수여