KR20180087837A - SLAM method and apparatus robust to wireless environment change - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a simultaneous localization and mapping (SLAM) method robust to a wireless environment change and an apparatus thereof. By estimating a relative position of a mobile node based on motion detection of the mobile node, correcting the relative position of the mobile node based on comparison between a variation pattern of at least one signal strength received over a plurality of time points and a signal intensity distribution in an area where the mobile node is positioned, and expressing a path of the area using the corrected relative position, the position of the mobile node can be accurately estimated and a map in which highly accurate path information is recorded throughout the entire area can be mapped if wireless environment changes such as signal interference between communication channels, expansion of access points, occurrence of failure or obstacle, or etc. occur or if wireless environment is poor such as lack of the number of access points.

Description

무선 환경 변화에 강인한 SLAM 방법 및 장치 {SLAM method and apparatus robust to wireless environment change}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a SLAM method and apparatus robust to a wireless environment change,

미지 환경에서 이동 노드의 위치를 추정함과 동시에 미지 환경에 대한 지도를 작성할 수 있는 SLAM 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a SLAM method and apparatus for estimating a location of a mobile node in an unknown environment and generating a map of an unknown environment.

최근, 드론과 같은 이동 로봇 분야에서 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. SLAM은 로봇이 미지의 환경을 돌아다니면서 로봇에 부착되어 있는 센서만으로 외부의 도움 없이 자신의 위치를 인식하면서 미지 환경에 대한 지도를 작성하는 기술로서 자율 주행을 위한 핵심기술로 부각되고 있다. 종래의 SLAM은 여러 개의 물리적인 랜드마크를 기준으로 이동 로봇의 위치를 추정하였다. 이러한 랜드마크의 식별을 위해서는 라이다(LiDAR), 카메라, 초음파 센서 등과 같은 센서가 필요하다.  Recently, attention has been focused on SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) technology in mobile robots such as drone. SLAM is a key technology for autonomous navigation as it is a technology to create a map of unknown environment while recognizing its own position without external help by only the sensor attached to the robot while walking around the unknown environment of the robot. The conventional SLAM estimates the position of the mobile robot based on several physical landmarks. To identify such landmarks, sensors such as LiDAR, cameras, ultrasonic sensors and the like are required.

라이다는 해상도가 매우 높으나 고가이고 소형화에 한계가 있어 스마트폰 등과 같은 경박단소한 장치에는 적용되기가 어렵다. 카메라는 그 출력이 영상 데이터임에 따라 영상 데이터의 처리 능력이 낮은 스마트폰 등에는 마찬가지로 적용되기가 어렵다. 초음파 센서는 소형화가 가능하나 해상도가 매우 낮아 고정확도의 지도를 작성하는 데에는 한계가 있다. 이로 인해, SLAM은 재난 지역에 투입되는 이동 로봇 등에 특수 용도로 관심을 받고 있을 뿐, 이동 로봇 외에 스마트폰이나 차량의 네비게이션 시스템의 측위를 위한 지도 작성용으로는 주목을 받지 못하고 있다.Lida has a very high resolution but is expensive and difficult to be applied to small and light devices such as smart phones due to limitations in miniaturization. It is difficult for a camera to be applied to a smart phone or the like having a low processing capability of image data as its output is image data. Ultrasonic sensors can be miniaturized, but resolution is very low and there is a limit to creating high accuracy maps. As a result, SLAM is attracting attention for special purposes such as mobile robots that are put into disaster areas, and is not attracting attention for map generation for positioning of smart phones or vehicle navigation systems in addition to mobile robots.

스마트폰이나 차량의 네비게이션 시스템의 측위를 위해 상용화되거나 연구되고 있는 지도로는 GPS(Global Positioning System) 기반의 지도와 무선측위용 지도를 대표적으로 들 수 있다. 이러한 종래의 지도는 사람이 그 측위 서비스가 제공될 지역을 돌아다니면서 지형 정보나 신호 정보를 수집하는 방식으로 작성되었기 때문에 지도 작성에 많은 시간과 비용이 소비된다는 문제점이 있었다. 특히, GPS는 인공위성으로부터 송출되는 전파가 도달할 수 없는 실내 공간에서는 측위가 불가능하며, 고층빌딩에 의한 전파 차단, 반사 등으로 인해 도심에서 측위 정확도가 심하게 저하되는 문제가 있었다. GPS (Global Positioning System) -based maps and wireless positioning maps are representative examples of maps that have been commercialized or researched for positioning of smart phones or vehicle navigation systems. Such a conventional map has a problem that it takes a lot of time and expense to make a map because a map is created by a person collecting topographic information or signal information while traveling around the area where the positioning service is to be provided. Especially, GPS is impossible to locate in the indoor space where the radio wave transmitted from the satellite can not reach, and there is a problem that the accuracy of the positioning in the city is seriously deteriorated due to the blocking of the radio wave by the high-rise building and the reflection.

최근, 세계 각 국의 자동차 제조사와 구글, 인텔 등의 글로벌 기업은 자율 주행 자동차의 연구 개발에 열을 올리고 있다. 실외에서의 부분 자율 주행에 대해서는 어느 정도 성과를 보이고 있으나, GPS의 실내 측위 불가능으로 인해 실외 및 실내를 아우르는 완전 자율 주행은 아직 요원한 상태이다. 이러한 GPS의 문제점을 해결하기 위해, 실내 공간에 존재하는 무선 신호를 이용하여 사용자나 차량의 위치를 추정하는 무선 측위 기술에 많은 관심이 모아지고 있다. 무선 측위 기술은 현재 상용화되어 서비스되고 있으나, GPS에 비해 측위 정확도가 매우 떨어져 다양한 방식의 무선 측위 기술이 개발 중에 있다. In recent years, automobile manufacturers around the world, global companies such as Google and Intel have been keen to research and develop autonomous vehicles. However, due to the inability of the GPS to be indoors, it is still in a state of complete autonomous travel including outdoor and indoor. In order to solve the problem of GPS, a lot of attention has been paid to a radio positioning technology for estimating the position of a user or a vehicle by using a radio signal existing in an indoor space. Although wireless positioning technology is currently being commercialized and serviced, positioning accuracy is very low compared to GPS, and various types of wireless positioning technology are under development.

무선 통신은 근거리 무선통신과 광역 무선통신으로 분류될 수 있다. 근거리 무선 통신의 대표적인 예로는 와이파이(Wifi), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee) 등을 들 수 있고, 광역 무선통신의 대표적인 예로는 3G(3rd Generation), 4G(4th Generation), 로라(Lora) 등을 들 수 있다. LTE(Long Term Evolution)는 4G 무선통신의 일종이다. 블루투스, 지그비 등의 근거리 신호는 실내 공간에 사용자의 필요에 따라 일시적으로 발생했다가 사라지는 특성으로 인해 측위용으로는 적합하지 않다. 현재, 대부분의 실내에는 와이파이 신호와 LTE 신호가 분포하고 있는 것으로 알려져 있다. Wireless communication can be classified into short-range wireless communication and wide-area wireless communication. Typical examples of short-range wireless communication include Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee, and the like. Typical examples of wide area wireless communication include 3G (3rd Generation), 4G (4th Generation), Lora And the like. LTE (Long Term Evolution) is a kind of 4G wireless communication. Bluetooth, ZigBee, etc., are not suitable for positioning because of the characteristics that occur temporarily in the indoor space according to the user's needs and disappear. Currently, Wi-Fi signals and LTE signals are known to be distributed in most rooms.

이에 따라, 2.4GHz 대역의 와이파이 신호를 이용하여 측위를 실시하는 WPS(Wifi Positioning System)가 각광을 받고 있다. 와이파이 신호를 이용한 측위 기법에는 대표적으로 핑거프린트(fingerprint) 기법을 들 수 있다. 이 기법은 실내 공간을 격자 구조로 분할하고 각 단위 지역에서 신호 세기 값을 수집하고 데이터베이스화하여 라디오맵(radio map)을 구축한다. 이와 같이 라디오맵이 구축된 상태에서, 사용자 위치에서 수신된 신호의 세기를 라디오맵의 데이터와 비교함으로써 사용자의 위치로 추정하게 된다. 이 기법은 실내의 공간 특성이 반영된 데이터를 수집하기 때문에 삼각측량 기법에 비해 측위 정확도가 매우 높다는 장점을 갖고 있다. 무선 환경이 양호하고 실내 공간을 촘촘하게 분할하여 많은 신호를 수집할수록 측위 정밀도가 높아지는데 최대 2~3 미터까지 향상될 수 있는 것으로 보고되고 있다. As a result, WPS (Wifi Positioning System) that performs positioning using a 2.4 GHz band Wi-Fi signal is spotlighted. A typical fingerprinting technique is a positioning method using a Wi-Fi signal. This technique divides the indoor space into a grid structure and collects signal intensity values in each unit area and builds a radio map by database. In the state where the radio map is constructed as described above, the strength of the signal received at the user location is compared with the data of the radio map to estimate the location of the user. This method has the advantage that the positioning accuracy is very high compared with the triangulation method because it collects the data reflecting the spatial characteristics of the room. As the wireless environment is good and the indoor space is finely divided and the large number of signals are collected, the positioning accuracy is improved and it can be improved up to 2 to 3 meters.

핑거프린트 기법은 라디오맵을 구축할 때의 시점에서 수집된 신호 세기와 측위 수행 시점에 수집된 신호 세기의 차이가 거의 없을 경우, 비교적 정확한 측위를 수행한다. 그러나, 현실 세계에서 빈번하게 발생하는 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등의 무선 환경의 변화는 과거에 구축된 라디오맵의 데이터와 차이가 있는 신호 세기의 수집으로 이어져 측위 정확도에 심각한 영향을 주게 된다. 이에 따라, 핑거프린트 기법에 KNN(K-Nearest Neighbor), 파티클 필터(particle filter) 등을 적용하여 측위 정확도를 높이고자 하는 다양한 시도들이 이루어지고 있다. The fingerprint technique performs relatively accurate positioning when the intensity of the signal collected at the time of constructing the radio map and the intensity of the signal collected at the time of the positioning are not nearly the same. However, changes in the radio environment, such as signal interference between communication channels frequently occurring in the real world, expansion of access points, failure or occurrence of obstacles, lead to the collection of signal strengths that are different from data of the radio maps constructed in the past, This will have a serious impact on accuracy. Accordingly, various attempts have been made to improve the positioning accuracy by applying a KNN (K-Nearest Neighbor) or a particle filter to the fingerprint technique.

무엇보다도, 와이파이 신호는 근거리 무선통신의 특성상, 도심 일부에만 분포되어 있다는 현실로 인해 핑거프린트 기법은 실외 및 실내의 전 지역에 대한 측위 서비스가 요구되는 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행에서는 단독으로 사용될 수 없다는 태생적인 한계를 갖고 있다. LTE 신호는 실내 및 실외 전역에 고르게 분포되어 있으나, 신호 세기의 변화가 크지 않은 지역이 넓어 측위 정확도를 높이는 데에 한계가 있다. 이와 같이, GPS 기반의 지도는 실내를 지원할 수 없고 무선측위용 지도는 그 측위 정확도를 높이는 데에 한계가 있을 뿐만 아니라 사람이 직접 그 측위 서비스가 제공될 지역의 지형 정보나 신호 정보를 수집함으로 인해 지도 작성에 많은 시간과 비용이 소비된다는 문제점이 있었다. First of all, due to the fact that the Wi-Fi signal is distributed only in a part of the city center due to the characteristic of the short-range wireless communication, the fingerprint technique can not be used alone in the vehicle navigation system requiring self- It has inherent limitations. The LTE signals are distributed evenly throughout the indoor and outdoor areas, but there is a limit to increase the positioning accuracy because the area where the signal intensity is not changed is wide. In this way, the GPS-based map can not support the interior, and the wireless positioning map has a limitation in increasing the positioning accuracy, and also because the person collects the terrain information or the signal information of the area in which the positioning service is provided There is a problem that much time and cost are consumed in the map creation.

통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하거나 액세스 포인트의 개수 부족 등 무선 환경이 열악하더라도 이동 노드의 위치를 정확하게 추정함과 동시에 지역 전체에 걸쳐 매우 정확한 경로 정보가 기록된 지도를 작성할 수 있고, 물리적인 랜드마크 식별을 위한 별도의 센서 없이도 이동 노드의 위치를 정확하게 추정함과 동시에 지역 전체에 걸쳐 매우 정확한 경로 정보가 기록된 지도를 작성할 수 있는 무선 환경 변화에 강인한 SLAM 방법 및 장치를 제공하는 데에 있다. 또한, 상기된 SLAM 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다. 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 설명으로부터 또 다른 기술적 과제가 도출될 수도 있다. It is possible to accurately estimate the position of the mobile node even if the wireless environment is poor, such as signal interference between communication channels, expansion of access points, occurrence of malfunctions or obstacles, or lack of the number of access points, It is possible to precisely estimate the position of the mobile node even without a separate sensor for physical landmark identification and to create a map in which very precise path information is recorded throughout the entire area, And to provide robust SLAM methods and apparatus that are robust to change. The present invention also provides a computer-readable recording medium on which a program for causing the computer to execute the SLAM method is provided. The present invention is not limited to the above-described technical problems, and another technical problem may be derived from the following description.

본 발명의 일 측면에 따른 이동 노드의 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 방법은 이동 노드의 움직임 감지에 기초하여 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 단계; 복수의 시점에 걸쳐 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계; 상기 생성된 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기 분포와의 비교에 기초하여 상기 추정된 상대 위치를 보정하는 단계; 및 상기 보정된 상대 위치를 이용하여 상기 지역의 경로를 표현함으로써 상기 지역에 대한 지도를 작성하는 단계를 포함한다. A SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) method of a mobile node according to an aspect of the present invention comprises: estimating a relative position of the mobile node based on motion detection of the mobile node; Generating a variation pattern of at least one received signal strength over a plurality of time points; Correcting the estimated relative position based on a comparison between the generated signal intensity variation pattern and a signal intensity distribution in an area where the mobile node is located; And generating a map for the area by expressing the route of the area using the corrected relative position.

상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 상기 복수의 시점에서 추정된 이동 노드의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴일 수 있다. 상기 SLAM 방법은 상기 생성된 신호 세기의 변화 패턴과 상기 신호 세기 분포와의 비교에 기초하여 상기 복수의 시점 중 현재 시점에서 수신된 적어도 하나의 신호에 대한 이동 노드의 수신 위치를 추정하는 단계를 더 포함하고, 상기 상대 위치를 보정하는 단계는 상기 추정된 수신 위치의 좌표값을 이용하여 상기 추정된 상대 위치의 좌표값을 교정함으로써 상기 추정된 상대 위치를 보정할 수 있다.Wherein the at least one signal intensity change pattern is a change pattern of at least one signal strength represented by a succession of at least one signal strength received a plurality of times at a plurality of relative positions of the mobile node estimated at the plurality of time points . The SLAM method further comprises estimating a reception position of the mobile node with respect to at least one signal received at a current point in time among the plurality of points of view based on a comparison between the generated signal intensity variation pattern and the signal intensity distribution And the step of correcting the relative position may correct the estimated relative position by correcting the coordinate value of the estimated relative position by using the coordinate value of the estimated receiving position.

상기 SLAM 방법은 상기 생성된 신호 세기의 변화 패턴과 상기 신호 세기 분포를 비교함으로써 상기 신호 세기 분포 내에서 상기 생성된 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 단계를 더 포함하고, 상기 수신 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 부분이 지시하는 상기 지역에서의 절대 위치를 상기 이동 노드의 수신 위치로 추정할 수 있다. The SLAM method further comprises the step of extracting a portion having a pattern most similar to a pattern of variation of the generated signal intensity within the signal intensity distribution by comparing the signal intensity distribution with the variation pattern of the generated signal intensity, The step of estimating the reception position may estimate an absolute position in the region indicated by the extracted portion as a reception position of the mobile node.

상기 SLAM 방법은 상기 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스(surface) 형태의 패턴과 상기 신호 세기 분포 내에서 상기 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출하는 단계를 더 포함하고, 상기 수신 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 서피스 부분이 지시하는 상기 지역에서의 절대 위치를 상기 이동 노드의 수신 위치로 추정할 수 있다.Wherein the SLAM method includes a geometric shape of a surface pattern that graphs a change in at least one signal intensity according to a relative change of a position of the mobile node and a shape of a shape most similar to the surface shape within the signal intensity distribution And the step of estimating the reception position may estimate the absolute position in the region indicated by the extracted surface portion as the reception position of the mobile node.

상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 다차원 공간의 제 1 좌표축에 어느 하나의 고정 노드의 아이디를 매핑하고, 제 2 좌표축에 상기 이동 노드의 상대 위치를 매핑하고, 제 3 좌표축에 상기 어느 하나의 고정 노드로부터 송출된 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 다차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 상기 기하학적인 서피스 형태의 패턴을 생성할 수 있다.Wherein the step of generating the at least one signal intensity change pattern maps an ID of a fixed node to a first coordinate axis of the multidimensional space, maps a relative position of the mobile node to a second coordinate axis, The pattern of the geometric surface shape can be generated by displaying dots at a point of the multidimensional space determined by mapping the intensity of a signal transmitted from any one of the fixed nodes.

상기 상대 위치를 보정하는 단계는 상기 추정된 수신 위치의 좌표값과 상기 신호 세기 분포 내 측위점들 중 상기 수신 위치의 좌표값에 가장 가까운 측위점의 좌표값의 차이를 최소로 하는 방향으로 상기 추정된 상대 위치의 좌표값을 교정하고, 상기 측위점들은 상기 이동 노드의 이동 경로 상에서 상기 이동 노드의 상대 위치가 측정된 지점들일 수 있다. Wherein the step of correcting the relative position comprises the step of estimating the relative position between the coordinate value of the estimated reception position and the coordinate value of the positioning point closest to the coordinate value of the reception position among the positioning points within the signal intensity distribution, And the positioning points may be points at which the relative position of the mobile node is measured on the movement path of the mobile node.

상기 상대 위치를 보정하는 단계는 상기 추정된 상대 위치의 좌표값과 상기 추정된 상대 위치를 기준으로 하는 이동 노드의 다른 상대 위치의 좌표값 사이의 오차를 최소로 함과 동시에 상기 추정된 수신 위치의 좌표값과 상기 신호 세기 분포 내 측위점들 중 상기 수신 위치의 좌표값에 가장 가까운 측위점의 좌표값의 차이를 최소로 하는 방향으로 상기 추정된 상대 위치의 좌표값을 교정할 수 있다.Wherein the step of correcting the relative position comprises: minimizing an error between a coordinate value of the estimated relative position and a coordinate value of another relative position of the mobile node based on the estimated relative position, The coordinate value of the estimated relative position can be corrected in a direction that minimizes the difference between the coordinate value and the coordinate value of the positioning point closest to the coordinate value of the reception position among the positioning points within the signal intensity distribution.

상기 상대 위치를 보정하는 단계는 상기 추정된 수신 위치인 도착점의 좌표값과 상기 신호 세기 분포 내 측위점들 중 상기 도착점의 좌표값에 가장 가까운 측위점인 시작점의 좌표값의 차이를 최소로 하는 방향으로 상기 추정된 상대 위치의 좌표값을 교정하고, 상기 이동 노드는 상기 시작점으로부터 출발하여 루트 형태의 경로를 돌아 상기 시작점과 지리적으로 동일 위치에 해당하는 상기 도착점에 도착할 수 있다.Wherein the step of correcting the relative position comprises the step of calculating a difference between a coordinate value of the arrival point that is the estimated reception position and a coordinate value of a starting point that is the closest to the coordinate value of the arrival point among the positioning points within the signal intensity distribution, And the mobile node may return from the starting point to a route of the root type to arrive at the arrival point corresponding to the same geographical position with respect to the starting point.

상기 수신 위치를 추정하는 단계는 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 단계; 상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 상기 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 지역에서의 신호 세기의 분포와의 비교에 기초하여 상기 수신 위치를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein estimating the reception position comprises: measuring an intensity of at least one signal transmitted from the at least one fixed node; Generating a variation pattern of at least one signal strength according to a relative change of the measured at least one signal strength and a position of the mobile node from the relative position of the estimated mobile node to the plurality of time points; And estimating the reception position based on a comparison between the pattern of change of the generated at least one signal strength and the distribution of the signal strength in the area.

상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 상기 상대 위치 추정 이전에 추정된 상대 위치에 대한 패턴 데이터에 누적시킴으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성할 수 있다. 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 측정된 각 신호 세기를 상기 추정된 상대 위치에 연관시켜 나타내는 공간도메인 데이터로부터 상기 패턴 데이터를 생성할 수 있다. Wherein the step of generating a pattern of change of at least one signal strength further comprises the step of generating pattern data representing a pattern of at least one signal strength received from the at least one fixed node at the estimated relative position, Position to the pattern data for the at least one signal strength. The generating of the pattern of change of the at least one signal strength may generate the pattern data from the spatial domain data representing the respective measured signal strengths in association with the estimated relative positions.

상기 신호 세기를 측정하는 단계, 상기 상대 위치를 추정하는 단계, 상기 패턴을 생성하는 단계, 및 상기 상대 위치를 보정하는 단계는 상기 복수의 시점 별로 반복적으로 수행되고, 상기 지도를 작성하는 단계는 상기 복수의 시점에서 보정된 복수의 상대 위치의 좌표값을 나열하여 기록함으로써 상기 지역의 경로를 표현하고, 상기 각 시점에서 보정된 상대 위치의 좌표값에 매핑시켜 상기 각 시점의 동일 시점에서 수신된 적어도 하나의 신호의 세기를 기록함으로써 상기 지도를 작성할 수 있다.The step of measuring the signal intensity, the step of estimating the relative position, the step of generating the pattern, and the step of correcting the relative position are repeatedly performed for each of the plurality of viewpoints, A method of mapping a coordinate value of a plurality of relative positions corrected at a plurality of points of time to a coordinate value of a corrected relative point at each point of time, The map can be created by recording the intensity of one signal.

본 발명의 다른 측면에 따라 상기 SLAM 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a computer-readable recording medium recording a program for causing a computer to execute the SLAM method.

본 발명의 또 다른 측면에 따른 이동 노드의 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 장치는 이동 노드의 움직임 감지에 기초하여 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 상대 측위부; 복수의 시점에 걸쳐 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에 기초하여 상기 복수의 시점 중 현재 시점에서 수신된 신호에 대한 이동 노드의 수신 위치를 추정하는 무선 측위부; 상기 추정된 수신 위치의 좌표값을 이용하여 상기 추정된 상대 위치의 좌표값을 교정함으로써 상기 추정된 상대 위치를 보정하는 위치 보정부; 및 상기 보정된 상대 위치를 이용하여 상기 이동 노드가 위치하는 지역의 경로를 표현함으로써 상기 지역에 대한 지도를 작성하는 지도 작성부를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided an SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) apparatus of a mobile node, comprising: a relative positioning unit for estimating a relative position of the mobile node based on motion detection of the mobile node; A wireless positioning unit for estimating a reception position of a mobile node with respect to a signal received at a current point in time among the plurality of points of view based on a change pattern of at least one signal intensity received over a plurality of points of time; A position correcting unit for correcting the estimated relative position by correcting a coordinate value of the estimated relative position using the coordinate value of the estimated receiving position; And a map creating unit for creating a map of the area by expressing a route of the area where the mobile node is located using the corrected relative position.

상기 무선 측위부는 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 신호 처리부; 상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 상기 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 패턴 생성부; 및 상기 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 지역에서의 신호 세기 분포와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 수신 위치를 추정하는 수신위치 추정부를 포함한다.Wherein the wireless positioning unit comprises: a signal processing unit for measuring an intensity of at least one signal transmitted from at least one fixed node; A pattern generating unit for generating at least one signal intensity and at least one signal intensity variation pattern according to a relative change of a position of the mobile node from the relative position of the estimated mobile node to the plurality of time points; And a reception position estimating unit estimating a reception position of the mobile node based on a comparison between the generated pattern of the at least one signal intensity and the signal intensity distribution in the area.

상기 SLAM 장치는 상기 패턴 생성부에 의해 생성된 패턴 데이터를 누적시키기 위한 버퍼를 더 포함하고, 상기 패턴 생성부는 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 상기 버퍼에 저장되어 있는 패턴 데이터에 누적시켜 저장함으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성할 수 있다.Wherein the SLAM apparatus further comprises a buffer for accumulating the pattern data generated by the pattern generator, wherein the pattern generator generates a pattern of at least one signal strength received from the at least one fixed node at the estimated relative position, May be accumulated in the pattern data stored in the buffer so as to generate the change pattern of the at least one signal strength.

상기 SLAM 장치는 상기 지역에서의 신호 세기의 분포를 나타내는 지도가 저장되는 스토리지를 더 포함하고, 상기 무선 측위부는 상기 신호 세기의 변화 패턴과 상기 스토리지에 저장된 지도의 신호 세기 분포와의 비교에 기초하여 상기 수신 위치를 추정할 수 있다.Wherein the SLAM device further comprises a storage in which a map indicating a distribution of signal intensity in the area is stored and wherein the wireless positioning unit is configured to determine, based on a comparison of the signal intensity distribution of the signal strength and the signal intensity distribution of the map stored in the storage The reception position can be estimated.

이동 노드의 움직임 감지에 기초하여 이동 노드의 상대 위치를 추정하고, 복수의 시점에 걸쳐 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기 분포와의 비교에 기초하여 이동 노드의 상대 위치를 보정하고, 이와 같이 보정된 상대 위치를 이용하여 지역의 경로를 표현함으로써 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하거나 액세스 포인트의 개수 부족 등 무선 환경이 열악하더라도 이동 노드의 위치를 정확하게 추정함과 동시에 지역 전체에 걸쳐 매우 정확한 경로 정보가 기록된 지도를 작성할 수 있다. 이와 같이, 이동 노드의 위치 추정과 지도 작성이 동시에 가능하기 때문에 사람이 직접 지형 정보나 신호 정보를 수집하는 방식에 비해 지도 작성에 소비되는 시간과 비용이 대폭 절감될 수 있다. Estimating a relative position of the mobile node based on the motion detection of the mobile node, and based on a comparison between the variation pattern of at least one signal strength received over a plurality of time points and the signal intensity distribution in an area where the mobile node is located The relative position of the mobile node is corrected and the path of the area is expressed by using the thus corrected relative position, so that the radio environment change such as signal interference between communication channels, expansion of access point, occurrence of trouble or obstacle, It is possible to accurately estimate the position of the mobile node even if the wireless environment is poor, such as a shortage of the number, and to create a map in which highly accurate route information is recorded throughout the area. Since the position estimation and the map creation of the mobile node are possible at the same time, the time and cost consumed in the map creation can be greatly reduced compared to a method in which the person directly acquires the terrain information or the signal information.

복수의 시점에 걸쳐 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기 분포와의 비교에 기초하여 복수의 시점 중 현재 시점에서 수신된 적어도 하나의 신호에 대한 이동 노드의 수신 위치를 추정하고, 이와 같이 추정된 수신 위치의 좌표값을 이용하여 이동 노드의 상대 위치의 좌표값을 교정함으로써 상대 측위의 결함과 무선 측위의 결함간의 상호 보완을 통해 무선 환경 변화, 경로 변화 등 다양한 환경 변화에도 이동 노드의 위치를 정확하게 추정함과 동시에 지역 전체에 걸쳐 매우 정확한 경로 정보가 기록된 지도를 작성할 수 있다.Based on a comparison between a variation pattern of at least one signal strength received over a plurality of time points and a signal intensity distribution in an area where the mobile node is located, And corrects the coordinate value of the relative position of the mobile node by using the coordinate value of the reception position estimated as described above to compensate the defects of the relative positioning and the defects of the radio positioning, It is possible to precisely estimate the position of the mobile node and create a map in which highly accurate path information is recorded throughout the region.

종래의 SLAM과 달리 물리적인 랜드마크를 필요로 하지 않으며, 그 대신에 복수의 시점에 걸쳐 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기 분포 내의 대응 패턴간의 유사도가 일종의 랜드마크의 역할을 하기 때문에 종래의 SLAM의 영상 처리에 비해 복잡도가 매우 낮은 패턴 유사도를 기반으로 이동 노드의 위치를 추정함과 동시에 지도를 작성할 수 있다. 그 결과, 스마트폰 등과 같이 경박단소한 이동 노드에서도 물리적인 랜드마크 식별을 위한 별도의 센서 없이 SLAM 알고리즘이 원활하게 실행될 수 있다.Unlike conventional SLAMs, it does not require a physical landmark and instead uses a similarity pattern between the pattern of change of at least one signal strength received over a plurality of time points and the corresponding pattern in the signal intensity distribution in the region where the mobile node is located The position of the mobile node can be estimated based on the degree of pattern similarity, which is much lower in complexity than the image processing of the conventional SLAM, and a map can be generated simultaneously. As a result, the SLAM algorithm can be smoothly executed without a separate sensor for physical landmark identification even in a small and light mobile node such as a smart phone.

LTE 신호와 같이, 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 경우에도 복수의 시점에 걸쳐 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드의 위치를 정확하게 추정할 수 있다. 이동 노드의 이동 경로 상에서 서로 인접해 있는 측위 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 경우라도 본 발명의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 길이에 해당하는 이동 거리 내에서는 이동 노드의 정확한 위치 추정이 가능한 정도로 LTE 신호의 세기가 충분히 변화하기 때문이다. Even in the case of estimating the position of the mobile node using a wireless signal with little change in signal intensity over a wide area, such as an LTE signal, the position of the mobile node can be estimated using at least one signal intensity change pattern received over a plurality of time points. Can be estimated accurately. Even if there is little change in the signal strength between adjacent positioning points on the movement path of the mobile node, within the movement distance corresponding to the variation pattern of the signal intensity used for the radio positioning of the present invention, This is because the strength of the LTE signal changes sufficiently to the extent that estimation can be made.

이동 경로 상의 측정 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 LTE 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 정확하게 추정할 수 있기 때문에 실내를 넘어서 실외를 모두 커버할 수 있는 지도의 작성을 가능하게 할 수 있다. 결과적으로, 건물 실내와 도심 곳곳에 광범위하게 분포하는 LTE 신호를 이용하여 고층빌딩의 영향 없이 도심에서도 높은 정확도의 실내 측위 및 실외 측위가 모두 가능한 지도를 제공할 수 있음에 따라 현재 차량 네비게이션 시스템에서 가장 널리 사용되고 있으나 실내 측위가 불가능하며 도심에서 측위 정확도가 심하게 저하되는 GPS 기반의 지도를 대체할 수 있고 실외 및 실내를 아우르는 완전 자율 주행의 실현을 앞당길 수 있다. It is possible to estimate the position of the mobile node by using the LTE signal having almost no change in the signal strength between the measurement points on the movement path, and thus it is possible to create a map that can cover the outdoor space beyond the indoor space. As a result, it is possible to provide a map capable of both high-accuracy indoor positioning and outdoor positioning in the city center without the influence of high-rise buildings using LTE signals distributed widely in buildings and in urban areas. It is possible to replace GPS-based map which is widely used but can not be used for indoor positioning and the accuracy of positioning is seriously degraded in the city center, and it is possible to advance the realization of fully autonomous travel including outdoor and indoor.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선통신 시스템의 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 SLAM 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 SLAM 방법의 흐름도이다.
도 4는 도 3에 도시된 130 단계의 상세 흐름도이다.
도 5는 도 4의 430 단계에서의 패턴 형성 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 실시예의 SLAM 알고리즘에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴을 생성하기 위한 3차원 공간 좌표계를 도시한 도면이다.
도 7은 본 실시예의 SLAM에 사용되는 패턴 데이터의 누적을 테이블 형태로 나타낸 도면이다.
도 8은 본 실시예의 SLAM에 따른 지도 작성의 대상 지역의 일례를 도시한 도면이다.
도 9는 본 실시예의 SLAM에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 일례를 도시한 도면이다.
도 10-11은 본 실시예의 SLAM 알고리즘에 따라 이동 노드(1)의 수신 위치가 추정되는 예들을 도시한 도면이다.
도 12는 도 8에 도시된 대상 지역에서 PDR 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 이동 궤적도이다.
도 13은 본 실시예에 따른 SLAM에 의한 상대 위치 보정의 일례를 도시한 도면이다.
도 14-15는 종래의 무선 측위 알고리즘과 본 실시예의 무선 측위 알고리즘에 대한 SLAM 성능 시험을 비교한 도면이다.
도 16은 본 실시예의 SLAM 알고리즘에 의해 작성된 지도의 예들을 도시한 도면이다.1 is a configuration diagram of a wireless communication system according to an embodiment of the present invention.
Fig. 2 is a configuration diagram of the SLAM device of the mobile node 1 shown in Fig.
3 is a flow diagram of a SLAM method in accordance with an embodiment of the present invention.
4 is a detailed flowchart of step 130 shown in FIG.
5 is a view for explaining the principle of pattern formation in step 430 of FIG.
FIG. 6 is a diagram showing a three-dimensional spatial coordinate system for generating a variation pattern of signal intensity used in the SLAM algorithm of the present embodiment.
7 is a table showing the accumulation of pattern data used in the SLAM of the present embodiment.
Fig. 8 is a diagram showing an example of a map generation area according to the SLAM of the present embodiment.
9 is a diagram showing an example in which a variation pattern of signal intensity used in the SLAM of the present embodiment is generated.
10-11 are views showing examples in which the reception position of the mobile node 1 is estimated according to the SLAM algorithm of the present embodiment.
FIG. 12 is a moving locus diagram of the mobile node 1 estimated by the PDR algorithm in the target area shown in FIG.
13 is a diagram showing an example of relative positional correction by the SLAM according to the present embodiment.
14-15 are diagrams comparing SLAM performance tests for the conventional wireless positioning algorithm and the wireless positioning algorithm of the present embodiment.
16 is a diagram showing examples of maps generated by the SLAM algorithm of the present embodiment.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 이하에서는 사용자에 의해 휴대되어 이동하는 스마트폰, 차량에 탑재되어 이동하는 네비게이션 시스템, 독립 개체로서 스스로 이동하는 이동 로봇과 같이 측위의 대상이 되는 모든 이동체를 포괄하여 이동 노드로 통칭하기로 한다. 또한, 와이파이 망의 액세스 포인트(AP, Access Point), LTE 망의 기지국(base station)과 같이, 어떤 지역에 고정 설치되어 이동 노드의 무선 통신을 중계하는 통신 기기를 포괄하여 "고정 노드"로 통칭하기로 한다. 또한, 고정 노드로부터 송출되는 RF(Radio Frequency) 신호를 간략하게 "신호"로 호칭하기로 한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Hereinafter, a mobile node including a mobile phone carried by a user, a navigation system moving on a vehicle, and a mobile robot moving as a stand-alone entity, will be collectively referred to as a mobile node. It is also known as a " fixed node " including a communication device that is fixedly installed in an area and relays wireless communication of a mobile node, such as an access point (AP) of an WiFi network and a base station of an LTE network . In addition, an RF (Radio Frequency) signal transmitted from a fixed node will be briefly referred to as a " signal ".

이하에서 설명될 본 발명의 실시예는 미지 환경에서 이동 노드의 위치를 추정함과 동시에 미지 환경에 대한 지도를 작성할 수 있는 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하거나 액세스 포인트의 개수 부족 등 무선 환경이 열악하더라도 이동 노드의 위치를 정확하게 추정함과 동시에 지역 전체에 걸쳐 매우 정확한 경로 정보가 기록된 지도를 작성할 수 있고, 물리적인 랜드마크 식별을 위한 별도의 센서 없이도 이동 노드의 위치를 정확하게 추정함과 동시에 지역 전체에 걸쳐 매우 정확한 경로 정보가 기록된 지도를 작성할 수 있는 무선 환경 변화에 강인한 SLAM 방법 및 장치에 관한 것이다. 이하에서는 이러한 SLAM 방법 및 SLAM 장치를 간략하게 "SLAM 방법"과 "SLAM 장치"로 호칭하기로 한다. An embodiment of the present invention to be described below relates to a SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) method and apparatus for estimating a location of a mobile node in an unknown environment and generating a map of an unknown environment, It is possible to accurately estimate the position of the mobile node even if the radio environment such as interference, expansion of the access point, change of radio environment such as failure or obstacle occurs, or insufficient number of access points, And it is possible to precisely estimate the position of the mobile node without a separate sensor for physical landmark identification and to create a map in which highly accurate route information is recorded all over the area. ≪ / RTI > Hereinafter, the SLAM method and the SLAM apparatus will be briefly referred to as " SLAM method " and " SLAM apparatus ".

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선통신 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 무선통신 시스템은 복수의 이동 노드(1), 복수의 고정 노드(2), 및 측위 서버(3)로 구성된다. 복수의 이동 노드(1) 각각은 사용자에 의해 휴대되거나 차량에 탑재되어 이동하거나 독립 개체로서 스스로 이동하면서 적어도 한 종류의 무선통신 망을 통해 다른 노드와의 무선통신을 수행한다. 일반적으로, 각 이동 노드(1)는 적어도 두 종류의 무선통신 망, 예를 들어 와이파이 망과 LTE 망을 통해 무선 통신을 수행한다. 복수의 고정 노드(2) 각각은 각 이동 노드(1)가 무선통신 망에 접속하여 다른 노드와의 무선 통신을 수행할 수 있도록 각 이동 노드(1)의 무선 통신을 중계한다. 이동 노드(1)가 와이파이 망을 통해 무선 통신을 수행하는 경우에 고정 노드는 액세스 포인트일 수 있고, LTE 망을 통해 무선 통신을 수행하는 경우에 고정 노드는 기지국일 수 있다. 1 is a configuration diagram of a wireless communication system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, a wireless communication system according to the present embodiment includes a plurality of mobile nodes 1, a plurality of fixed nodes 2, and a positioning server 3. Each of the plurality of mobile nodes 1 performs wireless communication with another node through at least one type of wireless communication network while being carried by a user, mounted on a vehicle, or moving independently as an independent entity. Generally, each mobile node 1 performs wireless communication through at least two kinds of wireless communication networks, for example, WiFi network and LTE network. Each of the plurality of fixed nodes (2) relays the wireless communication of each mobile node (1) so that each mobile node (1) can access the wireless communication network and perform wireless communication with another node. The fixed node may be an access point when the mobile node 1 performs wireless communication through a Wi-Fi network, and the fixed node may be a base station when performing wireless communication through the LTE network.

측위 서버(3)는 복수의 이동 노드(1) 중 적어도 하나의 이동 노드로부터 제공된 지도를 저장한다. 복수의 이동 노드(1) 중 어느 하나의 이동 노드가 무선 측위 서비스가 제공될 지역 전체의 지도를 작성하여 측위 서버(3)에 제공할 수 있다. 무선 측위 서비스가 제공될 지역은 분할되어 복수의 이동 노드(1) 각각에 할당될 수 있다. 각 이동 노드(1)는 그 각각에 할당된 지역의 지도를 작성하여 측위 서버(3)에 제공할 수 있다. 측위 서버(3)는 복수의 이동 노드(1)로부터 제공된 지도를 조합함으로써 무선 측위 서비스가 제공될 지역 전체의 지도를 완성할 수 있다. 측위 서버(3)는 이와 같이 저장된 지도를 무선 측위를 하고자 하는 이동 노드에 제공한다. 하기된 바와 같이, 측위 서버(3)에 저장된 지도는 수많은 기준점과 각 기준점에서의 신호 세기가 기록된 일종의 라디오맵을 포함하기 때문에 본 실시예에 따른 서피스 상관도 기반의 무선 측위 외에도 일반적인 다른 무선 측위에도 사용될 수 있다. The positioning server 3 stores a map provided from at least one of the plurality of mobile nodes 1. Any one of the plurality of mobile nodes 1 can create a map of the entire area to be provided with the radio positioning service and provide it to the positioning server 3. An area where the radio positioning service is to be provided can be divided and assigned to each of a plurality of mobile nodes 1. [ Each mobile node 1 can create a map of the area allocated to each of the mobile nodes 1 and provide it to the positioning server 3. The positioning server 3 can complete the map of the entire area to be provided with the radio positioning service by combining the maps provided from the plurality of mobile nodes 1. [ The positioning server 3 provides the stored map to the mobile node to be wirelessly positioned. As described below, since the map stored in the positioning server 3 includes a number of reference points and a kind of radio map in which the signal strength at each reference point is recorded, in addition to the wireless correlation based on the surface correlation map according to this embodiment, .

도 2는 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 SLAM 장치의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 SLAM 장치는 무선통신부(10), 센서부(20), 스토리지(30), 버퍼(40), 상대 측위부(50), 및 무선 측위부(60), 위치 보정부(70), 및 지도 작성부(80)로 구성된다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 구성 요소들은 특정 기능을 제공하는 하드웨어로 구현될 수도 있고, 특정 기능을 제공하는 소프트웨어가 기록된 메모리, 프로세서, 버스 등의 조합으로 구현될 수도 있음을 이해할 수 있다. 상기된 각 구성 요소는 반드시 별개의 하드웨어로 구현되는 것은 아니며, 여러 개의 구성 요소가 공통 하드웨어, 예를 들어 프로세서, 메모리, 버스 등의 조합에 의해 구현될 수도 있다. Fig. 2 is a configuration diagram of the SLAM device of the mobile node 1 shown in Fig. Referring to FIG. 2, the SLAM apparatus of the mobile node 1 shown in FIG. 1 includes a wireless communication unit 10, a sensor unit 20, a storage 30, a buffer 40, a relative positioning unit 50, A wireless positioning unit 60, a position correcting unit 70, and a mapping unit 80. Those skilled in the art will appreciate that such components may be implemented in hardware that provides a particular function or may be implemented in a combination of memory, processor, bus, etc. in which software that provides a particular function is written It is understandable that it is possible. The above-described components are not necessarily implemented in separate hardware, and a plurality of components may be implemented by a common hardware, for example, a combination of a processor, a memory, a bus, and the like.

상술한 바와 같이, 이동 노드(1)는 사용자에 의해 휴대되는 스마트폰일 수도 있고, 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템일 수도 있고, 독립 개체로서 스스로 이동하는 이동 로봇일 수도 있다. 도 2에 도시된 실시예는 SLAM 장치에 관한 것으로서 도 2에 도시된 SLAM 장치의 구성 외에 스마트폰의 다른 구성이나 네비게이션 시스템의 다른 구성이나 이동 로봇의 다른 구성이 도 2에 도시되면 본 실시예의 특징이 흐려질 수 있기 때문에 생략된다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이동 노드(1)가 스마트폰, 네비게이션 시스템, 이동 로봇 등으로 구현될 경우에 도 2에 도시된 구성 요소 외에 다른 구성 요소가 추가될 수 있음을 이해할 수 있다. As described above, the mobile node 1 may be a smart phone carried by a user, a navigation system mounted on the vehicle, or a mobile robot moving independently as an independent entity. The embodiment shown in FIG. 2 relates to a SLAM apparatus, and in addition to the configuration of the SLAM apparatus shown in FIG. 2, other configurations of a smart phone, other configurations of a navigation system, and other configurations of a mobile robot are shown in FIG. 2, Is omitted because it may be blurred. Those skilled in the art will appreciate that in the case where the mobile node 1 is implemented as a smart phone, a navigation system, a mobile robot, etc., other components besides the components shown in FIG. 2 may be added .

무선통신부(10)는 적어도 하나의 무선통신망을 통해 신호를 송수신한다. 센서부(20)는 이동 노드(1)의 움직임을 감지하는 적어도 하나의 센서로 구성된다. 센서부(20)는 이동 노드(1)의 가속도를 측정하는 가속도 센서(acceleration sensor)와 이동 노드(1)의 각속도를 측정하는 자이로 센서(gyro sensor)로 구성될 수 있다. 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 센서부(20)의 센서 종류가 달라질 수 있다. 이동 노드(1)가 스마트폰으로 구현되는 경우, 센서부(20)는 상술한 바와 같은 가속도 센서와 자이로 센서로 구성될 수 있다. 이동 노드(1)가 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템으로 구현되는 경우, 센서부(20)는 상술한 바와 같은 가속도 센서와 자이로 센서로 구성될 수도 있고, 이러한 센서 대신에 엔코더(encoder), 지자기 센서 등이 사용될 수도 있다.The wireless communication unit 10 transmits and receives signals through at least one wireless communication network. The sensor unit 20 is composed of at least one sensor for sensing the movement of the mobile node 1. The sensor unit 20 may include an acceleration sensor for measuring the acceleration of the mobile node 1 and a gyro sensor for measuring the angular velocity of the mobile node 1. [ The sensor type of the sensor unit 20 can be changed depending on what kind of device the mobile node 1 is implemented in. When the mobile node 1 is implemented as a smart phone, the sensor unit 20 may be constituted by the acceleration sensor and the gyro sensor as described above. In the case where the mobile node 1 is implemented as a navigation system mounted on a vehicle, the sensor unit 20 may be composed of an acceleration sensor and a gyro sensor as described above, and an encoder, a geomagnetic sensor, May be used.

스토리지(30)에는 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기 분포를 나타내는 지도가 저장된다. 여기에서. 이동 노드(1)가 위치하는 지역이란 지도 작성의 대상이 되는 지역(이하에서 "대상 지역"으로 간략하게 호칭할 수 있음)을 말하며, 어떤 건물의 실내와 같은 소규모 지역이 될 수도 있고, 도심과 같은 대규모 지역이 될 수도 있다. 이동 노드(1)가 어떤 지역에 대한 지도를 작성하고자 하는 경우, 이동 노드(1)는 그 지역 내의 모든 경로를 돌아다니면서 그 지역 내의 모든 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기를 수집하고, 이와 같이 수집된 신호 세기의 분포 지도를 스토리지(30)에 저장할 수 있다. 이동 노드(1)가 대상 지역 내의 모든 경로를 여러 차례 완주하면서 도 3에 도시된 SLAM 방법을 반복적으로 실행하는 과정을 통해 스토리지(30)에 저장된 신호 세기 분포 지도는 그 완주 회수만큼 갱신된다. 이와 같이, 스토리지(30)에 저장된 신호 세기 분포 지도는 측위 서버(3)에 제공된다.In the storage 30, a map indicating a signal intensity distribution in an area where the mobile node 1 is located is stored. From here. The area in which the mobile node 1 is located refers to an area that is the subject of the map creation (hereinafter referred to simply as the "target area"), and may be a small area such as the interior of a certain building, It could be the same large area. When the mobile node 1 intends to create a map for an area, the mobile node 1 travels through all the routes in the area, collects the strength of signals transmitted from all the fixed nodes 2 in the area, The distribution map of the collected signal intensity can be stored in the storage 30. The signal strength distribution map stored in the storage 30 is updated by the number of complete times by repeating the SLAM method shown in FIG. 3 while the mobile node 1 completes all the paths in the target area several times. Thus, the signal intensity distribution map stored in the storage 30 is provided to the positioning server 3. [

이동 노드(1)가 대상 지역 내의 모든 경로를 한 차례 완주할 때마다 이동 스토리지(30)에 저장된 지도는 갱신되며, 이와 같은 지도의 갱신을 통해 스토리지(30)에 저장된 지도의 정확도는 점차적으로 높아지게 된다. 대상 지역 내의 경로 완주 회수가 많을수록 스토리지(30)에 저장된 지도의 정확도가 높아지게 되나 지도 완성에 오랜 시간이 소요되므로, 스토리지(30)에 저장된 지도의 정확성과 소요 시간을 교량하여 지도 완성에 요구되는 완주 회수가 결정됨이 바람직하다. 이러한 신호 세기 분포 지도는 각 신호 세기의 수치 값이 집합된 테이블 형태로 표현되어 스토리지(30)에 저장될 수도 있고, 각 신호 세기를 나타내는 도트나 막대가 연결된 그래프 패턴 형태로 표현되어 스토리지(30)에 저장될 수도 있다. The map stored in the mobile storage 30 is updated each time the mobile node 1 completes once all the paths in the target area and the accuracy of the map stored in the storage 30 is gradually increased by updating the map do. The accuracy of the map stored in the storage 30 is increased, but it takes a long time to complete the map. Therefore, the accuracy and the time required for the map stored in the storage 30 are bridged, It is desirable that the number of times is determined. The signal intensity distribution map may be expressed in the form of a table in which the numerical values of the signal intensities are aggregated and stored in the storage 30 and expressed in the form of a graph pattern in which dots or bars representing each signal intensity are connected, Lt; / RTI >

본 실시예에서의 서피스 상관도 기반의 무선 측위 외에도 일반적인 다른 무선 측위에도 사용될 수 있는 일반적인 라디오맵 형태의 지도가 제공되기 위해서는 전자의 테이블 형태로 스토리지(30)에 저장됨이 바람직하다. 이하에서는 이러한 지도 작성을 위해 대상 지역의 곳곳을 돌아다니는 이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 이동 노드(1)의 상대 위치가 측정되는 지점을 "측위점(positioning point)"로 간략하게 호칭하기로 한다. 핑거프린트의 라디오맵 분야에서는 이러한 측위점은 기준점으로 호칭될 수도 있고, 이동 로봇의 SLAM 분야에서는 노드로 호칭될 수도 있다. 버퍼(40)는 패턴 생성부(15)에 의해 생성된 패턴 데이터를 누적시키기 위한 용도로 사용된다. In addition to the wireless correlation based on the surface correlation map in the present embodiment, it is preferable to store the map in the form of an electronic table in the storage 30 in order to provide a map in the form of a general radio map that can be used for other general wireless positioning. Hereinafter, a point at which the relative position of the mobile node 1 is measured on the movement path of the mobile node 1 traveling around the target area for the purpose of making such a map is referred to simply as a " positioning point " do. In the field of radio maps of fingerprints, such positioning points may be referred to as reference points and may be referred to as nodes in the SLAM field of a mobile robot. The buffer 40 is used for accumulating the pattern data generated by the pattern generating unit 15.

상대 측위부(50)는 센서부(20)에 의한 이동 노드(1)의 움직임 감지에 기초하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정한다. 상대 측위부(50)는 본 실시예가 속하는 기술분야에서 널리 알려진 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 알고리즘 또는 DR(Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 무선 측위부(60)는 현재 시점과 적어도 하나의 과거 시점인 복수의 시점에 걸쳐 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에 기초하여 복수의 시점 중 현재 시점에서 수신된 신호에 대한 이동 노드(1)의 수신 위치를 추정한다. 여기에서, 이동 노드(1)의 상대 위치란 이동 노드(1)의 다른 위치를 기준으로 한 상대적인 위치를 의미하며, 이동 노드(1)의 수신 위치란 이동 노드(1) 주변의 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 송출된 적어도 하나의 신호를 수신하는 이동 노드(1)의 현재 위치를 의미한다. 도 2를 참조하면, 무선 측위부(60)는 스캔부(61), 신호 처리부(62), 도메인 변환부(63), 패턴 생성부(64), 비교부(65), 및 수신위치 추정부(66)로 구성된다.The relative positioning unit 50 estimates the relative position of the mobile node 1 based on the motion detection of the mobile node 1 by the sensor unit 20. [ The relative positioning unit 50 can estimate the relative position of the mobile node 1 using a Pedestrian Dead Reckoning (PDR) algorithm or a DR (Dead Reckoning) algorithm widely known in the art to which the present embodiment belongs. The wireless positioning unit 60 is configured to transmit a signal to the mobile node 1 (hereinafter, referred to as " mobile station 1 ") for a signal received at the current one of the plurality of time points based on a change pattern of at least one signal strength received over a plurality of time points, ) Of the received signal. Here, the relative position of the mobile node 1 means a relative position with respect to the other position of the mobile node 1, and the reception position of the mobile node 1 means at least one fixed Means the current position of the mobile node 1 which receives at least one signal transmitted from the node 2. [ 2, the wireless positioning unit 60 includes a scan unit 61, a signal processing unit 62, a domain conversion unit 63, a pattern generation unit 64, a comparison unit 65, (66).

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 SLAM 방법의 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 본 실시예에 따른 SLAM 방법은 도 2에 도시된 이동 노드(1)의 SLAM 장치에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 이하에서는 도 3을 참조하면서, 도 2에 도시된 상대 측위부(50)와 무선 측위부(60)를 상세하게 설명하기로 한다. 110 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(60)의 스캔부(61)는 무선통신부(10)를 통하여 무선통신의 주파수 대역을 주기적으로 스캔함으로써 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 송출된 적어도 하나의 신호를 수신한다. 스캔부(61)의 스캔 주기의 길이에 따라 아래에서 설명될 시간도메인 데이터의 샘플링 레이트(sampling rate)가 결정된다. 무선통신부(10)의 스캔 주기가 짧을수록 아래에서 설명될 시간도메인 데이터의 샘플링 레이트가 높아지게 되고, 결과적으로 본 실시예에 따라 추정된 이동 노드(1)의 수신 위치의 정밀도가 향상될 수 있다. 3 is a flow diagram of a SLAM method in accordance with an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3, the SLAM method according to the present embodiment is composed of the following steps executed by the SLAM device of the mobile node 1 shown in FIG. Hereinafter, the relative positioning unit 50 and the wireless positioning unit 60 shown in FIG. 2 will be described in detail with reference to FIG. In step 110, the scanning unit 61 of the wireless positioning unit 60 of the mobile node 1 periodically scans the frequency band of the wireless communication through the wireless communication unit 10, And receives at least one signal. The sampling rate of the time domain data to be described below is determined according to the length of the scan period of the scan unit 61. The shorter the scan period of the wireless communication unit 10, the higher the sampling rate of the time domain data described below. As a result, the accuracy of the reception position of the mobile node 1 estimated according to the present embodiment can be improved.

어떤 고정 노드(2)로부터 송출된 신호에는 그 고정 노드(2)의 아이디가 실려 있기 때문에 고정 노드(2)로부터 송출된 신호로부터 그 고정 노드(2)의 아이디를 알 수 있다. 이동 노드(1)의 현재 위치에서 그 통신가능범위 내에 하나의 고정 노드(2)만이 존재하는 경우라면, 무선통신부(10)는 스캔 과정을 통하여 하나의 고정 노드(2)로부터 하나의 신호를 수신하게 된다. 이동 노드(1)의 현재 위치에서 그 통신가능범위 내에 복수의 고정 노드(2)가 존재하는 경우라면, 무선통신부(10)는 스캔 과정을 통하여 복수의 고정 노드(2)로부터 그 고정 노드(2)의 개수만큼의 복수의 신호를 수신하게 된다. The ID of the fixed node 2 can be known from the signal sent from the fixed node 2 because the ID of the fixed node 2 is stored in the signal sent from the certain fixed node 2. [ If there is only one fixed node 2 within the communication coverage at the current position of the mobile node 1, the wireless communication unit 10 receives one signal from one fixed node 2 through a scanning process . The wireless communication unit 10 transmits a plurality of fixed nodes 2 from the plurality of fixed nodes 2 through the scanning process if the plurality of fixed nodes 2 exist within the communicable range at the current position of the mobile node 1. [ As shown in FIG.

도 1에는 이동 노드(1)가 세 개의 고정 노드(21, 22, 23)로부터 3 개의 신호를 수신하는 예가 도시되어 있다. 다른 하나의 고정 노드(24)는 이동 노드(1)의 통신가능범위 밖에 위치해 있음을 알 수 있다. 본 실시예는 무선통신 인프라가 비교적 잘 갖춰진 지역에 적용될 수 있기 때문에 이동 노드(1)는 대부분 복수의 고정 노드(2)의 신호를 수신하게 되나, 무선통신 인프라가 취약한 일부 지역에서는 하나의 고정 노드(2)의 신호를 수신할 수도 있다. 한편, 스캔 과정에서 어떤 신호도 수신되지 않은 경우에는 본 실시예에 따른 SLAM에 요구되는 무선 측위 자체가 불가능한 경우에 해당하기 때문에 이동 노드(1)는 고정 노드(2)의 신호를 수신할 때까지 대기하게 된다.Fig. 1 shows an example in which the mobile node 1 receives three signals from three fixed nodes 21, 22, and 23. It can be seen that the other fixed node 24 is located outside the communicable range of the mobile node 1. [ Since the present embodiment can be applied to an area where a wireless communication infrastructure is relatively well-equipped, the mobile node 1 receives signals of a plurality of fixed nodes 2 in most cases, but in some areas where the wireless communication infrastructure is weak, (2). In the case where no signal is received during the scanning process, since the mobile station 1 can not receive the radio positioning required by the SLAM according to the present embodiment, the mobile node 1 transmits the signal to the fixed node 2 .

120 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(60)의 신호 처리부(62)는 110 단계에서 수신된 각 신호의 세기를 측정한다. 130 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(60)는 복수의 시점에 걸쳐 이동 노드(1) 주변의 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에 기초하여 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 현재 시점에서 수신된 신호에 대한 이동 노드(1)의 수신 위치를 추정한다. 여기에서, 복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이다.In step 120, the signal processing unit 62 of the wireless positioning unit 60 of the mobile node 1 measures the intensity of each signal received in step 110. [ The wireless positioning unit 60 of the mobile node 1 in step 130 determines the position of the mobile node 1 based on the change pattern of the at least one signal strength received from the at least one fixed node 2 around the mobile node 1 Estimates the reception position of the mobile node (1) with respect to the signal received at the current time from at least one fixed node (2). Here, the pattern of change of at least one signal strength received from at least one fixed node 2 over a plurality of points of time may include at least one signal strength .

210 단계에서 이동 노드(1)의 상대 측위부(50)는 센서부(20)의 출력 신호를 주기적으로 수신한다. 220 단계에서 이동 노드(1)의 상대 측위부(50)는 210 단계에서 수신된 센서부(20)의 출력 신호의 값으로부터 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향을 산출한다. 230 단계에서 이동 노드(1)의 상대 측위부(50)는 220 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향에 기초하여 이동 노드(1)의 이전 위치에 대한 이동 노드(1)의 현재 위치의 상대적인 변화를 산출함으로써 이동 노드(1)의 이전 위치에 대한 이동 노드(1)의 현재 상대 위치를 추정한다. 상술한 바와 같이, 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 센서부(20)의 센서 종류가 달라질 수 있기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치의 추정에는 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 서로 다른 항법 알고리즘이 사용될 수 있다. In step 210, the relative positioning unit 50 of the mobile node 1 periodically receives the output signal of the sensor unit 20. [ The relative positioning unit 50 of the mobile node 1 calculates the moving distance and the moving direction of the mobile node 1 from the value of the output signal of the sensor unit 20 received in operation 210. [ The relative positioning unit 50 of the mobile node 1 in step 230 calculates the distance between the mobile node 1 and the previous position of the mobile node 1 based on the movement distance and the movement direction of the mobile node 1, The mobile node 1 estimates the current relative position of the mobile node 1 with respect to the previous position of the mobile node 1 by calculating the relative change of the current position of the mobile node 1. [ As described above, since the sensor type of the sensor unit 20 can be changed depending on what kind of device the mobile node 1 is implemented in, the mobile node 1 can estimate the relative position of the mobile node 1 Different navigation algorithms can be used depending on what kind of device is implemented.

예를 들어, 이동 노드(1)가 스마트폰인 경우에 상대 측위부(50)는 PDR 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 보다 상세하게 설명하면, 상대 측위부(50)는 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호의 값을 적분함으로써 이동 노드(1)의 이동 거리를 산출하고, 센서부(20)의 자이로 센서의 출력 신호의 값을 적분함으로써 이동 노드(1)의 이동 방향을 산출할 수 있다. 이동 노드(1)가 네비게이션 시스템으로서 차량에 탑재되는 경우에 상대 측위부(50)는 DR 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 예를 들어, 상대 측위부(50)는 차량의 휠(wheel)에 센서부(20)의 가속도 센서와 자이로 센서를 부착함으로써 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향을 산출할 수 있다. 이와 같이, 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정하기 위한 PDR, DR 알고리즘은 센서의 출력 신호 값의 적분을 통해 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 반복될수록 이동 노드(1)의 상대 위치의 오차가 누적된다. For example, when the mobile node 1 is a smart phone, the relative positioning unit 50 can estimate the relative position of the mobile node 1 using the PDR algorithm. More specifically, the relative positioning unit 50 calculates the moving distance of the mobile node 1 by integrating the value of the output signal of the acceleration sensor of the sensor unit 20, and calculates the moving distance of the gyro sensor of the sensor unit 20 The moving direction of the mobile node 1 can be calculated by integrating the value of the output signal. The relative positioning unit 50 can estimate the relative position of the mobile node 1 using the DR algorithm when the mobile node 1 is mounted on the vehicle as a navigation system. For example, the relative positioning unit 50 can calculate the moving distance and the moving direction of the mobile node 1 by attaching the acceleration sensor and the gyro sensor of the sensor unit 20 to the wheel of the vehicle. Since the PDR and DR algorithms for estimating the relative position of the mobile node 1 estimate the relative position of the mobile node 1 through integration of the sensor output signal values, The error of the relative position of the mobile node 1 is accumulated.

도 4는 도 3에 도시된 130 단계의 상세 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 410 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(60)의 신호 처리부(62)는 120 단계에서 측정된 각 신호 세기를 어느 하나의 시점에 연관시켜 나타내는 시간도메인 데이터를 생성한다. 여기에서, 어느 하나의 시점은 110 단계에서 수신된 신호를 그 이전에 수신된 신호 또는 그 이후에 수신된 신호와 구별하기 위한 정보로서 사용된다. 이 시점은 각 신호의 수신 시점일 수 있다. 각 신호의 수신 시점은 신호 처리부(62)가 무선통신부(10)로부터 각 신호를 입력받은 순간에 이동 노드(1)의 내부 시계의 시간을 읽은 시점일 수 있다. 4 is a detailed flowchart of step 130 shown in FIG. 4, in step 410, the signal processing unit 62 of the wireless positioning unit 60 of the mobile node 1 generates time domain data representing the respective signal strengths measured in step 120 in association with any one of the time points do. Here, any one of the viewpoints is used as information for distinguishing the signal received in step 110 from the previously received signal or a signal received thereafter. This point in time may be the point of receipt of each signal. The reception timing of each signal may be a time point when the signal processing unit 62 reads the time of the internal clock of the mobile node 1 at the moment when each signal is input from the wireless communication unit 10. [

보다 상세하게 설명하면, 410 단계에서 신호 처리부(62)는 110 단계에서 수신된 각 신호 별로 각 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 120 단계에서 측정된 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶은 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD를 포함하는 시간도메인 데이터를 생성한다. 여기에서, RSS는 "Received Signal Strength"의 약자이고, TD는 "Time Domain"의 약자이고, 아래첨자의 "m"은 고정 노드(2)의 아이디의 순번을 나타내고, "n"은 각 신호의 수신 시점의 순번을 나타낸다. In more detail, in step 410, the signal processor 62 receives the ID of the fixed node 2 that has transmitted each signal for each signal received in step 110, the reception time of each signal, To generate time domain data including at least one set of signal strengths {RSS mn , ...} TD that are grouped into a set of intensities. Here, RSS is an abbreviation of "Received Signal Strength", TD is an abbreviation of "Time Domain", subscript "m" indicates the order of ID of fixed node 2, "n" It indicates the order of reception time.

예를 들어, 도 3에 도시된 SLAM 방법이 세 번 반복하여 실행되면, 스캔부(61)는 세 번에 걸쳐 주변의 신호를 스캔하게 된다. 스캔부(61)가 세 번째 신호 스캔 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호 하나만을 수신한다면, 시간도메인 데이터는 하나의 신호 세기 세트 RSS23만을 포함하게 된다. 만약, 스캔부(61)가 세 번째 신호 스캔 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호와 세 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호를 수신한다면, 시간도메인 데이터는 신호 세기 세트 RSS23과 RSS33을 포함하게 된다. For example, when the SLAM method shown in FIG. 3 is repeatedly executed three times, the scan unit 61 scans surrounding signals three times. If the scan unit 61 receives only one signal transmitted from the fixed node 2 having the second ID at the time of the third signal scan, the time domain data includes only one signal strength set RSS 23 . If the scan unit 61 receives the signal transmitted from the fixed node 2 having the second ID and the signal transmitted from the fixed node 2 having the third ID during the third signal scan, It will contain a set of signal strength RSS RSS 23 and 33.

이와 같이, 시간도메인 데이터는 120 단계에서 측정된 각 신호의 세기를 시간 도메인에서 각 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디와 각 신호의 수신 시점으로 구분하는 데이터라고 할 수 있다. 본 실시예에 따른 SLAM 방법이 실행될 때마다 410 단계에서 생성되는 시간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD의 수신 시점은 모두 동일하게 된다. 이에 따라, 시간도메인 데이터의 길이를 줄이기 위하여 동일한 시점에 수집된 신호들에 대해서는 하나의 시점에 복수의 고정 노드 아이디와 복수의 신호 세기를 나열하여 붙일 수도 있다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상술된 바와 같은 포맷 이외에 다양한 포맷으로 시간도메인 데이터를 표현할 수 있음을 이해할 수 있다.As described above, the time domain data may be data for distinguishing the intensity of each signal measured in operation 120 from the ID of the fixed node 2 transmitting each signal in the time domain and the reception time of each signal. Every time the SLAM method according to the present embodiment is executed, the reception timing points of a plurality of signal strength sets {RSS mn , ...} TD included in the time domain data generated in step 410 are all the same. Accordingly, in order to reduce the length of the time domain data, a plurality of fixed node IDs and a plurality of signal strengths may be listed and attached to signals collected at the same point in time. It will be understood by those skilled in the art that time domain data can be represented in various formats other than the above-described format.

420 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(60)의 도메인 변환부(63)는 130 단계에서 생성된 시간도메인 데이터를 120 단계에서 측정된 각 신호 세기를 220 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타내는 공간도메인 데이터로 변환한다. 보다 상세하게 설명하면, 도메인 변환부(63)는 130 단계에서 생성된 시간도메인 데이터에 포함된 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD의 각 세트 별로 각 세트 RSSmn가 나타내는 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 각 신호의 세기 중에서 각 신호의 수신 시점을 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체함으로써 시간도메인 데이터를 고정 노드(2)의 아이디, 이동 노드(1)의 상대 위치, 및 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶은 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}SD로 변환한다. In step 420, the domain converting unit 63 of the radio positioning unit 60 of the mobile node 1 transmits the time domain data generated in step 130 to the mobile node 1 To spatial domain data that is associated with the relative position of the target domain. At least one signal strength sets {RSS mn, ...} are each set fixed RSS mn each representing a set of TD included in more In more detail, the domain converting unit 63 is the time domain data produced in step 130 By replacing the reception timing of each signal among the ID of the node 2, the reception timing of each signal, and the strength of each signal with the relative position of the mobile node 1 corresponding to the reception timing of each signal, Into at least one set of signal strengths {RSS mn , ...} SD that group the IDs of the mobile node 2, the mobile node 1, and the strength of each signal into one set.

여기에서, RSS는 "Received Signal Strength"의 약자이고, SD는 "Space Domain"의 약자이고, 아래첨자의 "m"은 고정 노드(2)의 아이디의 순번을 나타내고, "n"은 각 신호의 수신 시점의 순번에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번을 나타낸다. 110 단계에서의 신호 수신과 210 단계에서의 신호 수신이 동기화되어 거의 동일한 시간대에 실행되는 경우라면 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치는 각 신호의 수신 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치일 수 있다. 이 경우, 각 신호의 수신 시점의 순번은 그대로 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번이 된다. 예를 들어, 공간도메인 데이터에 포함된 신호 세기 세트 RSS23은 상대 측위부(50)가 세 번째 상대 위치 추정 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기를 나타내게 된다.Here, RSS is an abbreviation of "Received Signal Strength", SD is an abbreviation of "Space Domain", subscript "m" indicates the order of ID of the fixed node 2, "n" Represents the sequence number of the relative position of the mobile node 1 corresponding to the sequence number of the reception time. If the signal reception at step 110 and the signal reception at step 210 are synchronized and executed at substantially the same time, the relative position of the mobile node 1 corresponding to the reception timing of each signal is estimated May be the relative position of the node 1. In this case, the order of the reception timing of each signal is the order of the relative position of the mobile node 1 as it is. For example, the signal strength set RSS 23 included in the spatial domain data indicates the strength of the signal received from the fixed node 2 having the second ID at the time of the third relative position estimation by the relative positioning unit 50.

110 단계에서의 신호 수신과 210 단계에서의 신호 수신의 동기화가 이루어지지 않은 경우라면 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치는 여러 시점에서 추정된 상대 위치들 중에서 각 신호의 수신 시점에 가장 가까운 시점에서 추정된 상대 위치일 수 있다. 이와 같이, 시간도메인 데이터는 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶음으로써 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 연관시켜 나타낸 시간 기반의 데이터인 반면, 공간도메인 데이터는 시간도메인 데이터에 포함된 고정 노드(2)의 아이디, 시간도메인 데이터에 포함된 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치, 시간도메인 데이터에 포함된 각 신호 세기를 하나의 세트로 묶음으로써 각 신호 세기를 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타낸 공간 기반의 데이터이다. If the reception of the signal at step 110 and the reception of the signal at step 210 are not synchronized, the relative position of the mobile node 1 corresponding to the reception timing of each signal is determined from the relative position And may be an estimated relative position nearest to the reception time. As described above, the time domain data is obtained by combining the ID of the fixed node 2, the reception timing of each signal, and the strength of each signal into one set, While the spatial domain data includes the ID of the fixed node 2 included in the time domain data, the relative position of the mobile node 1 estimated at the time when it is included in the time domain data, and each signal strength included in the time domain data Based data in which each signal strength is associated with the relative position of the mobile node 1 by being bundled into one set.

본 실시예에 따른 SLAM 방법이 실행될 때마다 410 단계에서 생성되는 시간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD의 수신 시점은 모두 동일하기 때문에, 본 실시예에 따른 SLAM 방법이 실행될 때마다 420 단계에서 변환되는 공간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}SD의 상대 위치도 모두 동일하게 된다. 이에 따라, 공간도메인 데이터의 길이를 줄이기 위하여 동일한 상대 위치에서 수집된 신호들에 대해서는 하나의 상대 위치에 복수의 고정 노드 아이디와 복수의 신호 세기를 나열하여 붙일 수도 있다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상술된 바와 같은 포맷 이외에 다양한 포맷으로 공간도메인 데이터를 표현할 수 있음을 이해할 수 있다.Since the reception timing points of the plurality of signal strength sets {RSS mn , ...} TD included in the time domain data generated in step 410 are all the same every time the SLAM method according to the present embodiment is executed, The relative positions of the plurality of signal strength sets {RSS mn , ...} SD included in the spatial domain data converted in step 420 are all the same every time the SLAM method is executed. Accordingly, in order to reduce the length of the spatial domain data, a plurality of fixed node IDs and a plurality of signal intensities may be arranged at one relative position with respect to the signals collected at the same relative position. Those skilled in the art can understand that spatial domain data can be expressed in various formats other than the above-described format.

430 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(60)의 패턴 생성부(64)는 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성한다. 보다 상세하게 설명하면, 패턴 생성부(64)는 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치로부터 110 단계에서 현재 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성하고, 현재 수신된 적어도 하나의 신호의 패턴을 110 단계에서의 신호 수신 시점 이전에 수신된 적어도 하나의 신호의 패턴에 연속적으로 나열함으로써 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성한다. The pattern generating unit 64 of the wireless positioning unit 60 of the mobile node 1 determines at least one signal strength measured in operation 120 and a relative position of the mobile node 1 estimated in operation 230, Thereby generating at least one signal intensity variation pattern according to the relative change in the position of the mobile node 1 over the time. In more detail, the pattern generating unit 64 generates at least one signal intensity currently received in step 110 from at least one signal strength measured in step 120 and a relative position of the mobile node 1 estimated in step 230 And a pattern of the currently received at least one signal is successively arranged in a pattern of at least one signal received before the reception of the signal in step 110 so that the position of the mobile node 1 And generates at least one signal intensity change pattern in accordance with the relative change.

본 실시예에 따른 SLAM 방법은 이동 노드(1)가 어떤 경로로 이동할 때에 실시간으로 그것의 현재 위치를 반복적으로 추정함과 동시에 이동 노드(1)가 지나온 경로에 대한 지도를 작성하기 위한 방법으로서 도 2에 도시된 SLAM 장치가 구동되는 동안에 도 3, 4에 도시된 단계들은 계속적으로 반복된다. 이동 노드(1)가 스토리지(30)에 저장될 신호 세기를 수집하기 위해 대상 지역 내의 어떤 경로를 처음 지나갈 때에는 대상 지역에서의 신호 세기 분포를 알 수 없기 때문에 본 실시예의 무선 측위가 불가능함에 따라 130, 310 단계의 수행은 생략된다. The SLAM method according to the present embodiment is a method for repeatedly estimating the current position of the mobile node 1 in real time when the mobile node 1 moves to a certain path, and simultaneously generating a map for the path that the mobile node 1 has traveled While the SLAM device shown in Fig. 2 is being driven, the steps shown in Figs. 3 and 4 are continuously repeated. Since the mobile node 1 can not know the signal intensity distribution in the target area when it first passes through a certain path in the target area in order to collect the signal strength to be stored in the storage 30, , The execution of step 310 is omitted.

즉, 이동 노드(1)가 대상 지역 내의 어떤 경로를 처음 지나갈 때에는 그 경로 상의 여러 측위점에서 신호 세기를 수집하여 그 경로에 대한 신호 세기 분포 지도를 작성하기 위해 그 경로 상에서의 상대 측위의 회수만큼 210, 220, 230, 110, 120, 320 단계를 반복적으로 수행한다. 그 결과, 이동 노드(1)가 대상 지역 내의 어떤 경로를 처음으로 완주하였을 때에 그 경로를 표현하는 이동 노드(1)의 상대 위치 값들은 보정되지 않은 상태의 값들로 스토리지(30)에 저장된다. 이동 노드(1)가 대상 지역 내의 어떤 경로를 처음으로 완주하였을 때나 여러 번 완주하였을 때나 이동 노드(1)의 상대 위치의 보정 여부만 다를 뿐, 스토리지(30)에 저장되는 지도의 형식은 동일하며 그 경로에 대한 완주 회수만큼 스토리지(30)에 저장된 지도가 갱신된다. That is, when the mobile node 1 first passes through a certain route in the target area, the signal strength is collected at various positioning points on the route and the signal strength distribution map for the route is prepared, as many times as the number of relative positioning on the route 210, 220, 230, 110, 120, and 320 are repeatedly performed. As a result, when the mobile node 1 first completes a certain route in the target area, the relative position values of the mobile node 1 expressing the route are stored in the storage 30 as the uncorrected values. Only when the mobile node 1 completes a certain path in the target area for the first time or when it has completed a number of times or when the relative position of the mobile node 1 is corrected, the format of the map stored in the storage 30 is the same The map stored in the storage 30 is updated by the number of times of completion of the route.

보다 상세하게 설명하면, 이동 노드(1)가 대상 지역 내의 어떤 경로를 처음 지나갈 때에는 210, 220, 230 단계를 수행함으로써 이동 노드(1)의 현재 상대 위치를 추정함과 동시에 110 단계와 120 단계를 수행함으로써 이동 노드(1) 주변의 고정 노드(2)로부터 수신된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정한다. 이동 노드(1)는 이와 같이 추정된 상대 위치와 측정된 신호 세기를 그 상대 위치에서의 신호 세기로서 스토리지(30)에 저장한다. 이동 노드(1)는 그 경로를 한 바퀴 돌면서 추정되거나 측정된 그 경로 상의 복수의 측위점 각각에서의 상대 위치의 좌표값과 신호 세기로 그 경로를 표현함으로써 그 경로에 대한 신호 세기 분포 지도를 작성한다. 즉, 이동 노드(1)가 그 경로 상의 복수의 측위점을 차례대로 지나가면서 스토리지(30)에 테이블의 수치 값 또는 3차원 공간의 그래프 형태로 각 측위점에서의 상대 위치의 좌표값과 신호 세기를 기록해 나가는 과정이 경로 전체에 대해 완료되면 스토리지(30)에는 그 경로에 대한 신호 세기 분포 지도가 저장되어 있게 된다. In more detail, when the mobile node 1 first passes through a certain path in the target area, steps 210, 220 and 230 are performed to estimate the current relative position of the mobile node 1, and steps 110 and 120 are performed Thereby measuring the strength of at least one signal received from the fixed node 2 around the mobile node 1. [ The mobile node 1 stores the estimated relative position and the measured signal strength in the storage 30 as the signal strength at the relative position. The mobile node 1 generates a signal intensity distribution map for the path by expressing the path by the coordinate value and the signal intensity of the relative position in each of the plurality of positioning points on the path estimated or measured on the basis of the path do. That is, as the mobile node 1 passes through the plurality of positioning points on the route in turn, the storage 30 stores the coordinate value of the relative position at each positioning point in the form of a numerical value of a table or a three- The storage 30 stores a signal strength distribution map for the route.

예를 들어, 상대 측위부(50)가 PDR 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 경우, 그 경로 상의 각 측위점은 사용자의 각각의 스텝이 될 수 있다. 이와 같이, 이동 노드(1)의 상대 위치는 사용자의 보폭 등 대략 1 미터의 매우 짧은 간격으로 측정되기 때문에 복수의 측위점의 연속적 나열은 특정 경로를 형성하게 된다. 이동 노드(1)는 대상 지역 내의 모든 경로에 대해 이와 같은 과정을 반복함으로써 스토리지(30)에는 대상 지역 전체에서의 신호 세기 분포 지도가 완성되어 저장된다. 본 실시예에 따르면, 이동 노드(1)는 그 경로를 여러 바퀴 돌면서 각 측위점의 좌표값을 그 경로를 돌 때마다 갱신하는 과정을 통해 각 측위점의 좌표값의 정확도를 향상시킴으로써 복수의 측위점으로 표현되는 그 경로의 그래프를 실제 경로에 근접하도록 최적화한다. For example, when the relative positioning unit 50 estimates the relative position of the mobile node 1 using the PDR algorithm, each positioning point on the path may be a step of the user. Since the relative position of the mobile node 1 is measured at a very short interval of about 1 meter, such as the stride of the user, the continuous array of the plurality of positioning points forms a specific path. The mobile node 1 repeats this process for all the paths in the target area, so that the signal intensity distribution map in the entire target area is completed and stored in the storage 30. According to the present embodiment, the mobile node 1 updates the coordinate values of the respective positioning points every time the route is rotated, thereby improving the accuracy of the coordinate values of the respective positioning points, The graph of the path represented by the point is optimized to approach the actual path.

도 5는 도 4의 430 단계에서의 패턴 형성 원리를 설명하기 위한 도면이다. 도 5의 (a)를 참조하면, 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 대략적으로 고정 노드(2)로부터의 거리의 제곱에 반비례하여 감쇄된다. 사용자가 고정 노드(2)에 접근했다가 멀어지는 경우에, 사용자가 휴대하는 이동 노드(1)는 도 5의 (a)에 도시된 바와 같은 세기의 신호를 수신하게 된다. 일반적으로, 사용자는 항상 일정한 속도로 보행하지는 않으며 보행 중에 일시적으로 정지할 수도 있다. 사용자가 일시적으로 정지하고 있는 동안에는 도 5의 (b)에 도시된 바와 같이, 도 3에 도시된 SLAM 방법이 여러 번 반복하여 실행되더라도 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 거의 동일하게 측정된다. 도 5의 (b)의 x축은 신호가 측정된 시점을 나타내고, y축은 신호 세기를 나타낸다. 도 5의 (c)의 x축은 이동 노드(1)의 상대 위치(RL, Relative Location) 나타내고, y축은 신호 세기를 나타낸다.5 is a view for explaining the principle of pattern formation in step 430 of FIG. Referring to FIG. 5A, the intensity of a signal transmitted from the fixed node 2 is approximately attenuated in inverse proportion to the square of the distance from the fixed node 2. When the user approaches and leaves the fixed node 2, the mobile node 1 carried by the user receives the signal of the intensity as shown in Fig. 5 (a). In general, the user does not always walk at a constant speed, but may stop temporarily while walking. While the user is temporarily stopped, as shown in FIG. 5 (b), even if the SLAM method shown in FIG. 3 is repeatedly executed many times, the intensity of the signal transmitted from the fixed node 2 is measured almost the same do. The x-axis in FIG. 5 (b) represents the time point at which the signal is measured, and the y-axis represents the signal intensity. The x-axis in FIG. 5 (c) represents the relative position (RL, Relative Location) of the mobile node 1, and the y-axis represents the signal strength.

도 3에 도시된 SLAM 방법이 실행될 때마다 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기가 측정되므로 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 도 5의 (b)에 도시된 바와 같은 연속적인 곡선의 형태로 표시되지 않으며, 실제로는 신호 세기에 대응하는 높이에 표시된 도트들이 연속적으로 나열된 형태로 표시된다. 도메인 변환부(63)에 의해 각 신호의 수신 시점이 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체되면, 도 5의 (c)에 도시된 바와 같이 패턴 생성부(64)에 의해 생성되는 신호 세기의 변화 패턴은 복수의 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 신호의 세기의 연속적 나열로 표현된다. 따라서, 패턴 생성부(64)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 복수의 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이라고 말할 수 있다. Since the intensity of the signal transmitted from the fixed node 2 is measured every time the SLAM method shown in FIG. 3 is performed, the intensity of the signal transmitted from the fixed node 2 is continuously They are not displayed in the form of curves, and in actuality, the dots displayed at the height corresponding to the signal intensity are displayed in a continuously arranged form. When the reception timing of each signal is replaced with the relative position of the mobile node 1 by the domain converting unit 63, the signal strength of the signal generated by the pattern generating unit 64 as shown in FIG. 5 (c) The change pattern is represented by a continuous sequence of the intensities of signals received at a plurality of relative positions of the mobile node 1 estimated at a plurality of points in time. Therefore, the pattern of change of at least one signal strength generated by the pattern generating unit 64 may be a continuous pattern of the intensity of at least one signal received plural times at a plurality of relative positions of the mobile node 1 estimated at a plurality of points of time It can be said that the pattern is a change pattern of at least one signal strength represented by a sequence.

스토리지(30)에는 본 실시예에 따른 SLAM 방법에 따라 대상 지역에서 수집한 신호 세기의 분포를 나타내는 테이블 형태의 지도 또는 신호 세기의 분포 패턴을 나타내는 그래프 형태의 지도가 저장되어 있다. 사용자가 동일한 경로로 여러 번 반복하여 이동한다고 할 때에 그 경로의 완주에 소요되는 시간은 일반적으로 모두 다르다. 사용자의 이동 경로가 동일한 경우에 그 경로의 완주에 소요되는 시간이 서로 다르다 하더라도 그 경로 상에 있는 사용자의 여러 위치는 동일하게 된다. 따라서, 지도에 고정 노드(2)로부터 송출된 신호의 수신 시점을 반영하는 것은 불가능할 뿐만 아니라 불필요하다. 즉, 본 실시예의 지도는 대상 지역 전체에서 수집한 수많은 신호에 대해 어떤 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디, 그 신호를 수신한 지점의 위치, 및 그 신호의 세기가 반영된 신호 세기 분포로 표현된다. The storage 30 stores a map in the form of a table showing the distribution of the signal intensity collected in the target area according to the SLAM method according to the present embodiment, or a graph in the form of a graph showing the distribution pattern of the signal intensity. When a user repeatedly moves through the same route several times, the time required to complete the route is generally different. Even if the time required to complete the route is different when the user's travel route is the same, the various locations of the user on the route are the same. Therefore, it is not only impossible to reflect the reception timing of the signal transmitted from the fixed node 2 to the map, but it is also unnecessary. In other words, the map of the present embodiment is a map in which the ID of the fixed node 2 which transmitted a signal, the position of the point at which the signal is received, and the signal intensity distribution reflecting the intensity of the signal Is expressed.

본 실시예에 따라 현재 시점에서 수신된 신호에 대한 이동 노드(1)의 수신 위치를 추정하기 위해서는 이러한 신호 세기 분포 지도에 매칭 가능한 패턴이 생성되어야 한다. 이동 노드(1)의 측위는 이동 노드(1)의 위치를 모르는 상태에서 수행되므로, 이동 노드(1)는 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 연관시켜 나타낸 시간도메인 데이터를 생성한 다음에 그 시간도메인 데이터를 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타낸 공간도메인 데이터로 변환한다. 지도의 좌표값을 매기기 위해서, 이동 노드(1)가 돌아다니는 현실 세계의 대상 지역은 눈금과 눈금간 거리가 일정한 격자 구조로 분할된다. 지도에서 어떤 지점의 위치의 값은 이러한 단위의 분해능을 갖는 2차원 좌표로 표현된다. According to the present embodiment, in order to estimate the reception position of the mobile node 1 with respect to the signal received at the current point of time, a pattern that can be matched to the signal intensity distribution map is generated. Since the positioning of the mobile node 1 is performed without knowing the position of the mobile node 1, the mobile node 1 generates time domain data representing the respective signal strengths by associating them with the reception timing of each signal, And converts the time domain data into spatial domain data in which each signal strength is associated with the relative position of the mobile node 1 corresponding to the reception timing of each signal. In order to determine the coordinates of the map, the target area of the real world around which the mobile node 1 travels is divided into a grid structure in which the distance between the scale and the scale is constant. The value of the position of a point on the map is expressed in two-dimensional coordinates with the resolution of this unit.

도 5의 (c)에 도시된 바와 같이, 사용자가 일시적으로 정지 상태에 있음에 따라 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 수신된 복수의 신호의 세기를 나타내는 복수의 도트가 밀집되어 있을 수 있다. 이 경우, 서로 밀집되어 있는 복수의 도트간 최대 거리가 지도의 좌표 분해능 단위, 즉 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내이면 서로 밀집되어 있는 복수의 도트는 마치 하나의 도트로서 하나의 신호 세기를 나타내는 것과 같은 효과가 발생되면서 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 결과를 낳게 된다. 예를 들어, 라디오맵의 좌표 분해능 단위가 1 미터라고 한다면, 1 미터 내에 몰려 있는 여러 개의 도트들은 마치 하나의 도트로서 하나의 신호 세기를 나타내는 것과 같은 효과가 발생되면서 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 결과를 낳게 된다.As shown in (c) of FIG. 5, a plurality of dots representing the strength of a plurality of signals received at a plurality of relative positions of the mobile node 1 may be concentrated have. In this case, when the maximum distance between a plurality of densely packed dots is within a distance corresponding to a coordinate resolution unit of the map, that is, a resolution unit of coordinates for representing the relative position of the mobile node 1, The same effect as that of representing one signal intensity as one dot is generated, resulting in a change pattern of signal intensity being generated. For example, if the coordinate resolution unit of the radio map is 1 meter, the effect of generating a signal intensity change pattern is generated when several dots within a meter are represented as one dot as one dot intensity Results.

430 단계에서 패턴 생성부(64)는 420 단계에서 변환된 공간도메인 데이터로부터 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성한다. 323 단계에서 패턴 생성부(64)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴은 이동 노드(1)의 이동 경로 중 그 공간도메인 데이터가 나타내는 상대 위치에서 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 고정 노드 별로 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 신호 세기를 표시함으로써 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴이다. 323 단계에서 패턴 생성부(64)는 310 단계에서 수신된 공간도메인 데이터에 포함된 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}SD의 각 신호 세기 세트 RSSmn 별로 각 신호 세기 세트 RSSmn의 신호 세기를 나타내는 신호 세기 그래프를 생성함으로써 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성한다. In step 430, the pattern generator 64 calculates at least one signal strength received from at least one fixed node 2 at a relative position of the mobile node 1 estimated at step 230, from the spatial domain data converted at step 420 Create a pattern. The pattern of at least one signal strength generated by the pattern generator 64 in step 323 is transmitted to the at least one fixed node indicated by the spatial domain data at a relative position indicated by the spatial domain data of the movement path of the mobile node 1. [ Is a pattern of at least one signal strength that is generated by displaying at least one signal strength represented by the spatial domain data. In step 323, the pattern generator 64 has at least one set of signal intensity included in the spatial domain data received in step 310 {RSS mn, ...}, each signal strength of the set SD for each signal strength RSS mn mn set RSS Thereby producing a pattern of at least one signal strength.

도 6은 본 실시예의 SLAM 알고리즘에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴을 생성하기 위한 3차원 공간 좌표계를 도시한 도면이다. 도 6을 참조하면, 3차원 공간의 x축은 복수의 고정 노드(2)의 아이디를 일정 간격으로 나열한 좌표축이고, y축은 이동 노드(1)의 이동 경로를 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위로 분할한 좌표축이고, z축은 복수의 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기의 측정 범위를 신호 세기의 측정 분해능 단위로 분할한 좌표축이다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 3차원 공간의 x축, y축, z축 각각이 나타내는 정보는 서로 교환될 수 있음을 이해할 수 있다. 예를 들어, x축이 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내고, y축이 고정 노드(2)의 아이디를 나타낼 수도 있다. FIG. 6 is a diagram showing a three-dimensional spatial coordinate system for generating a variation pattern of signal intensity used in the SLAM algorithm of the present embodiment. 6, the x-axis of the three-dimensional space is a coordinate axis in which the IDs of the plurality of fixed nodes 2 are arranged at regular intervals, and the y-axis represents the movement path of the mobile node 1 to the relative position of the mobile node 1 The z axis is a coordinate axis obtained by dividing the measurement range of the intensity of the signal received from the plurality of fixed nodes 2 by the measurement resolution unit of the signal intensity. Those skilled in the art can understand that the information represented by each of the x-, y-, and z-axes of the three-dimensional space can be exchanged with each other. For example, the x-axis may indicate the relative position of the mobile node 1, and the y-axis may indicate the ID of the fixed node 2. [

도 6에 도시된 3차원 공간 좌표계는 도심의 도로와 같이 사용자나 차량의 이동 경로가 정해져 있는 경우를 전제로 한 것으로서, 스토리지(30)에 저장된 신호 세기 분포 지도는 이와 같이 정해진 경로를 따라 이동하면서 수집된 신호를 기반으로 구축된 경우에 지도의 신호 세기 분포는 신호 수신 위치의 나열에 표현되는 이동 경로를 내포하고 있게 된다. 즉, 이동 노드(1)의 현재 신호 세기의 변화 패턴이 지도 내의 신호 세기 분포의 어떤 부분의 패턴과 일치하게 되는 경우, 그 지도 내의 신호 세기 분포와의 비교를 통해 이동 노드(1)가 어떤 이동 경로의 어떤 지점에 위치하고 있음을 알 수 있다. 이동 노드(1)의 이동 경로가 정해져 있지 않거나 지상에서의 이동 노드(1)의 위치 외에 이동 노드(1)의 높이도 추정하고자 하는 경우에는 4차원 이상의 다차원 공간 좌표계에 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 변화 패턴이 생성될 필요가 있을 수도 있다. The three-dimensional spatial coordinate system shown in FIG. 6 is based on the assumption that a user or a vehicle travel path is determined as in the case of a city center road. The signal intensity distribution map stored in the storage 30 moves along the predetermined path When constructed based on the collected signals, the signal intensity distribution of the map implies a movement path expressed in the list of signal reception positions. That is, when the pattern of change of the current signal strength of the mobile node 1 coincides with the pattern of a part of the signal intensity distribution in the map, It is located at some point in the path. In the case where the movement path of the mobile node 1 is not fixed or the height of the mobile node 1 is to be estimated in addition to the position of the mobile node 1 on the ground, Lt; / RTI > of the signal strength of < / RTI >

본 실시예에 대한 이해를 돕기 위해, 도 6의 x축에는 와이파이 망의 고정 노드(2)에 해당하는 액세스 포인트 10 개가 나열되어 있고, y축에는 이동 노드(1)를 휴대하고 있는 사용자가 1 미터 간격으로 10 미터 길이로 나열되어 있다. 따라서, 이동 노드(1)의 상대 위치 좌표의 분해능 단위가 1 미터이다. 아래에 설명된 바와 같이, 440 단계에서 스토리지(30)에 저장된 신호 세기 분포 지도와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴은 도 7에 도시된 사이즈의 3차원 공간에서 생성된 3차원 패턴이다. 즉, 도 6에 도시된 3차원 공간의 사이즈는 본 실시예에 따른 측위가 진행되는 동안에 이동 노드(1)가 이동한 경로에 대해 10 미터 간격으로 스토리지(30)에 저장된 신호 세기 분포 지도와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성됨을 의미한다. 이 때, 이동 노드(1)의 이동 경로 상의 액세스 포인트의 개수는 10 개이다. 도 6에 도시된 3차원 공간 좌표계는 일례일 뿐이며, 액세스 포인트의 개수와 이동 노드(1)의 이동 경로의 길이는 다양하게 변형 설계될 수 있다.In order to facilitate understanding of this embodiment, ten access points corresponding to the fixed node 2 of the Wi-Fi network are listed in the x-axis of Fig. 6, and a user who is carrying the mobile node 1 on the y- It is listed as 10 meters long in meters. Therefore, the resolution unit of the relative position coordinates of the mobile node 1 is 1 meter. As described below, the variation pattern of the signal intensity compared with the signal intensity distribution map stored in the storage 30 in step 440 is a three-dimensional pattern generated in the three-dimensional space of the size shown in FIG. That is, the size of the three-dimensional space shown in FIG. 6 is compared with the signal intensity distribution map stored in the storage 30 at intervals of 10 meters with respect to the path where the mobile node 1 moved during the positioning according to the present embodiment A change pattern of the signal intensity is generated. At this time, the number of access points on the movement route of the mobile node 1 is ten. The three-dimensional space coordinate system shown in FIG. 6 is merely an example, and the number of access points and the length of the movement path of the mobile node 1 can be variously modified.

430 단계에서 패턴 생성부(64)는 3차원 공간의 x축에 420 단계에서 변환된 공간도메인 데이터에 포함된 각 신호 세기 세트 RSSmn 별로 어느 하나의 신호 세기 세트 RSSmn가 나타내는 고정 노드의 아이디를 매핑하고, y축에 그 신호 세기 세트 RSSmn가 나타내는 이동 노드(1)의 상대 위치를 매핑하고, z축에 그 신호 세기 세트 RSSmn가 나타내는 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 3차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 그 신호 세기 세트 RSSmn의 신호 세기를 나타내는 그래프를 생성한다. 이러한 신호 세기 그래프는 사용자에게 보여주기 위한 화면출력용 그래프가 아니라, SLAM의 무선 측위에 사용되는 3차원 그래프 형태의 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 과정을 보여주기 위한 중간 단계의 그래픽 요소이다. 다만, 본 실시예에 대한 이해를 돕기 위해 이하에서는 신호 세기 세트 RSSmn 별 신호 세기 그래프, 어느 한 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴, 상대 위치 변화에 따른 신호 세기의 변화 패턴이 시각적으로 인지될 수 있는 형태인 것으로 가정하여 설명하기로 한다.In step 430, the pattern generator 64 generates an ID of a fixed node indicated by one of the signal strength sets RSS mn for each signal strength set RSS mn included in the spatial domain data converted in step 420 in the x- mapping, and the branches of the three-dimensional space in which the signal strength set to the y-axis RSS mn to map the relative location of the mobile node 1 shown, and the signal intensity set in the z-axis determined by mapping the intensity of a signal indicative of the RSS mn And generates a graph representing the signal strength of the signal strength set RSS mn in such a manner as to display dots on the signal strength set RSS mn . This signal intensity graph is not an image output graph for displaying to the user but an intermediate graphical element for showing a process of generating a variation pattern of signal intensity in the form of a 3D graph used for the radio positioning of the SLAM. However, in order to facilitate understanding of the present embodiment, a signal intensity graph for each signal intensity set RSS mn , a pattern of signal intensity at a relative position, and a pattern of change in signal intensity according to a relative position change can be visually recognized As shown in FIG.

이와 같이, 패턴 생성부(64)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴은 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 고정 노드의 아이디와 그 공간도메인 데이터가 나타내는 상대 위치에 연관시켜 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 신호 세기를 표시한 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 의미한다. 따라서, 이동 노드(1)가 하나의 신호만을 수신한 경우라면, 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴은 하나의 도트 형태가 될 수 있다. 이동 노드(1)가 복수의 신호를 수신한 경우라면, 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴은 서로 인접해 있는 복수의 도트로 표현되는 직선 내지 곡선 형태일 수 있다.As described above, the pattern of at least one signal strength generated by the pattern generator 64 is associated with the ID of at least one fixed node indicated by the spatial domain data and the relative position indicated by the spatial domain data, Means a pattern of at least one signal strength indicative of at least one signal strength indicative of the signal strength. Therefore, if the mobile node 1 receives only one signal, the pattern of the signal intensity at the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230 may be one dot shape. If the mobile node 1 receives a plurality of signals, the pattern of the signal intensity at the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230 is a straight line or a curved line expressed by a plurality of dots adjacent to each other. .

430 단계에서 패턴 생성부(64)는 이와 같이 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 버퍼(40)에 저장되어 있는 패턴 데이터에 누적시켜 저장한다. 버퍼(40)에 저장되어 있는 패턴 데이터는 230 단계에서의 상대 위치 추정 이전에 추정된 상대 위치에 대한 패턴 데이터이다. 이와 같은 패턴 데이터의 누적에 의해 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성되게 된다. 버퍼(40)에는 스토리지()에 저장된 지도의 신호 세기 분포와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴 생성에 필요한 만큼의 패턴 데이터가 누적될 수 있고, 더 많은 양의 패턴 데이터가 누적될 수 있다. 후자의 경우, 버퍼(40)에 누적된 패턴 데이터의 일부로부터 신호 세기의 변화 패턴을 생성하게 된다. In step 430, the pattern generator 64 accumulates and stores the pattern data representing the pattern of at least one signal strength thus generated in the pattern data stored in the buffer 40. The pattern data stored in the buffer 40 is pattern data for a relative position estimated before the relative position estimation in step 230. [ By accumulating the pattern data, a change pattern of at least one signal intensity measured in step 120 is generated. The pattern data as much as necessary for generating the variation pattern of the signal intensity compared with the signal intensity distribution of the map stored in the storage () can be accumulated in the buffer 40, and a larger amount of pattern data can be accumulated. In the latter case, a variation pattern of the signal intensity is generated from a part of the pattern data accumulated in the buffer 40.

도 7은 본 실시예의 SLAM에 사용되는 패턴 데이터의 누적을 테이블 형태로 나타낸 도면이다. 도 7의 (a)에는 버퍼(40)에 누적된 패턴 데이터가 테이블 형태로 표현되어 있다. 430 단계에서 패턴 생성부(64)는 공간도메인 데이터를 도 7의 (a)의 테이블 형태로 버퍼(40)에 누적시킬 수 있다. 도 7의 (a)의 테이블에서 "APm"의 "m" 값은 고정 노드(2)의 아이디의 순번으로서 3차원 공간의 x축의 좌표값에 해당하고, "RLn"의 "n" 값은 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번으로서 3차원 공간의 y축의 좌표값에 해당하고, "RSSmn"은 "APm"의 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출되어 이동 노드(1)의 상대 위치 "RLn"에서 수신된 신호의 세기로서 3차원 공간의 z축의 좌표값에 해당한다. 7 is a table showing the accumulation of pattern data used in the SLAM of the present embodiment. In FIG. 7 (a), pattern data accumulated in the buffer 40 is expressed in a table format. In operation 430, the pattern generator 64 may accumulate the spatial domain data in the buffer 40 in the form of a table shown in FIG. 7A. The value of "m" of "APm" in the table of FIG. 7A corresponds to the coordinate value of the x-axis of the three-dimensional space as the order of the ID of the fixed node 2 and the value of "n" of "RLn"Quot; RSS mn " is transmitted from the fixed node 2 having the ID of " APm " corresponding to the coordinate value of the y-axis of the three-dimensional space as the order of the relative position of the node 1, Corresponds to the coordinate value of the z-axis of the three-dimensional space as the intensity of the signal received at " RLn ".

상술한 바와 같은 패턴 생성부(64)의 패턴 생성 기법에 따르면, "APm"의 "m" 값과 "RLn"의 "n" 값에 의해 결정되는 2차원 평면의 어느 한 지점 위에 "RSSmn" 값에 해당하는 높이로 도트가 표시되기 때문에 도 7의 (a)에 도시된 "RSSmn"들의 집합은 3차원 공간에서 기하학적인 서피스(surface)를 형성하게 된다. 이와 같이, 430 단계에서 패턴 생성부(64)는 3차원 공간의 x축에 어느 하나의 고정 노드의 아이디를 매핑하고, y축에 이동 노드(1)의 상대 위치를 매핑하고, z축에 그 고정 노드로부터 송출되어 그 상대 위치에서 수신된 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 3차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴을 생성한다. 버퍼(40)에 누적된 공간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트는 도 7의 (a)의 테이블 형태로 버퍼(40)에 누적되지 않을 수 있으며, 메모리 공간의 효율적 사용을 위해 다양한 형태로 버퍼(40)에 누적될 수 있다.According to the pattern generating method of the pattern generating unit 64 as described above, "RSS mn " is set on any one point of the two-dimensional plane determined by the "m" value of "APm" and the "n"Quot; RSS mn " shown in Fig. 7 (a) forms a geometric surface in the three-dimensional space because the dot is displayed at a height corresponding to the value. As described above, in step 430, the pattern generator 64 maps the ID of one fixed node to the x-axis of the three-dimensional space, maps the relative position of the mobile node 1 to the y-axis, A change in at least one signal strength according to a relative change in the position of the mobile node 1 in such a manner that dots are displayed at a point in a three-dimensional space determined by mapping intensity of a signal transmitted from a fixed node and received at its relative position To generate a three-dimensional pattern of a geometric surface shape. A plurality of signal strength sets included in the spatial domain data accumulated in the buffer 40 may not accumulate in the buffer 40 in the form of the table of FIG. 7 (a), and may be stored in various forms Can be accumulated in the buffer (40).

도 8은 본 실시예의 SLAM에 따른 지도 작성의 대상 지역의 일례를 도시한 도면이다. 도 8의 예에서, 본 실시예의 SLAM에 따른 지도 작성의 대상 지역은 건물의 실내이고, 건물의 복도는 사각형의 둘레 형상을 갖는다. 사용자는 이동 노드(1)인 스마트폰을 들고 도 8에 도트로 표시된 시작점에서 출발하여 반시계방향으로 복도를 한 바퀴 돌아 다시 시작점에 도착하였다. 이 때, 이동 노드(1)는 시작점 (0, 0)에서 출발하여 도 8에 도시된 점선을 따라 이동하게 된다. 본 실시예에서 이동 노드(1)의 위치는 2차원 좌표계의 2차원 좌표값으로 표현된다. Fig. 8 is a diagram showing an example of a map generation area according to the SLAM of the present embodiment. In the example of Fig. 8, the target area for mapping according to the SLAM of this embodiment is the interior of the building, and the corridor of the building has a rectangular perimeter shape. The user holds the smartphone as the mobile node 1 and starts from the starting point indicated by a dot in FIG. At this time, the mobile node 1 starts from the starting point (0, 0) and moves along the dotted line shown in FIG. In this embodiment, the position of the mobile node 1 is represented by a two-dimensional coordinate value of a two-dimensional coordinate system.

이동 노드(1)는 그 내부의 나침반 정보를 기준으로 자신이 어느 방향으로 나아가고 있는지를 결정하기 때문에 건물의 측면이 나침반의 남북 방향에 대해 기울어진 경우에 이동 노드(1)에 의해 작성되는 지도의 2차원 좌표계 상에 도 8에 도시된 바와 같이, 건물의 평면이 기울어지게 표시될 수 있다. 도 6에 도시된 3차원 공간 좌표계는 3차원 서피스 형태의 신호 세기 변화 패턴을 생성하기 위한 공간의 좌표계로서 본 실시예의 SLAM 알고리즘에 따라 작성되는 지도의 2차원 좌표계와 구별되어야 한다. 즉, 도 6에 도시된 3차원 공간의 y축에 매핑되는 이동 노드(1)의 상대 위치의 값이 도 8에 도시된 2차원 좌표계의 좌표값으로 표시된다. Since the mobile node 1 determines in which direction its own compass information is based on the compass information, the mobile node 1 determines whether the side of the building is tilted with respect to the north- On the two-dimensional coordinate system, as shown in Fig. 8, the plane of the building can be displayed inclined. The three-dimensional spatial coordinate system shown in FIG. 6 should be distinguished from a two-dimensional coordinate system of a map created according to the SLAM algorithm of the present embodiment as a space coordinate system for generating a signal intensity variation pattern of a three-dimensional surface shape. That is, the value of the relative position of the mobile node 1 mapped to the y-axis of the three-dimensional space shown in Fig. 6 is represented by the coordinate value of the two-dimensional coordinate system shown in Fig.

종래의 SLAM은 여러 개의 물리적인 랜드마크를 기준으로 이동 노드의 위치를 추정하였다. 이러한 랜드마크의 예로는 그 위치가 변하지 않으면서 특징적 형상을 갖는 건물의 출입문, 계단 등을 들 수 있다. 이러한 랜드마크의 식별을 위해서는 라이다(LiDAR), 카메라, 초음파 센서 등과 같은 센서가 필요하다. 라이다는 해상도가 매우 높으나 고가이고 소형화에 한계가 있어 스마트폰 등과 같은 소형 이동 노드(1)에는 적용되기가 어렵다. 카메라는 그 출력이 영상 데이터임에 따라 영상 데이터의 처리 능력이 낮은 스마트폰 등에는 마찬가지로 적용되기가 어렵다. 초음파 센서는 소형화가 가능하나 해상도가 매우 낮아 고정확도의 지도를 작성하는 데에는 한계가 있다. 본 실시예의 SLAM은 종래의 SLAM과 달리 상기된 바와 같은 랜드마크를 필요로 하지 않으며, 그 대신에 패턴 생성부(64)에 의해 생성된 신호 세기 변화 패턴과 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포 내의 대응 패턴간의 유사도가 일종의 랜드마크의 역할을 한다. The conventional SLAM estimates the position of the mobile node based on several physical landmarks. Examples of such landmarks include doors and stairs of a building having a characteristic shape without changing its position. To identify such landmarks, sensors such as LiDAR, cameras, ultrasonic sensors and the like are required. Lidar is very high in resolution but is expensive and difficult to be applied to a small mobile node 1 such as a smart phone because of its limitation in miniaturization. It is difficult for a camera to be applied to a smart phone or the like having a low processing capability of image data as its output is image data. Ultrasonic sensors can be miniaturized, but resolution is very low and there is a limit to creating high accuracy maps. The SLAM of the present embodiment does not require landmarks as described above, unlike the conventional SLAM, and instead of the signal intensity change pattern generated by the pattern generator 64 and the signal intensity of the map stored in the storage 30 The similarity between the corresponding patterns in the distribution serves as a sort of landmark.

이와 같이, 본 실시예는 종래의 SLAM의 영상 처리에 비해 복잡도가 매우 낮은 패턴 유사도를 기반으로 이동 노드(1)의 위치를 추정함과 동시에 지도를 작성할 수 있기 때문에 스마트폰 등과 같이 경박단소한 이동 노드(1)에서도 물리적인 랜드마크 식별을 위한 별도의 센서 없이 본 실시예에 따른 SLAM 방법은 원활하게 실행될 수 있다. 특히, 본 실시예에 따른 SLAM 방법에 의해 작성된 지도는 대상 지역의 경로와 같은 물리적 지형 외에도 일종의 라디오맵에 해당하는 신호 세기 분포를 함께 포함하기 때문에 무선 측위에 범용적으로 사용될 수 있다는 장점을 갖고 있다. As described above, since the present embodiment can estimate the position of the mobile node 1 based on the pattern similarity having a very low complexity as compared with the image processing of the conventional SLAM and simultaneously generate a map, The SLAM method according to the present embodiment can be executed smoothly without a separate sensor for physical landmark identification at the node 1 as well. In particular, the map created by the SLAM method according to the present embodiment has an advantage that it can be used for radio positioning in general because it includes a signal intensity distribution corresponding to a kind of radio map in addition to the physical terrain as the route of the target area .

상술한 바와 같이, 이동 노드(1)가 도 8에 도시된 건물의 복도를 처음 한 바퀴 돌 때에는 건물 실내에서의 신호 세기 분포를 알 수 없기 때문에 본 실시예의 무선 측위가 불가능함에 따라 도 3의 130, 310 단계의 수행은 생략된다. 도 8에 도시된 예에서 이동 노드(1)는 사용자의 보행에 따라 이동하게 되므로, 상대 측위부(50)는 PDR 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정하며, 그 경로 상의 각 측위점은 사용자의 각각의 스텝이 된다. 즉, 이동 노드(1)는 사용자의 각 스텝마다 210, 220, 230 단계를 수행함으로써 사용자의 각 스텝에서의 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정함과 동시에 110 단계와 120 단계를 수행함으로써 사용자의 각 스텝 위치에서 수신된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정한다. 이동 노드(1)는 건물의 복도를 한 바퀴 돌면서 그 복도 경로 상의 복수의 스텝 각각에서의 상대 위치의 좌표값과 신호 세기로 그 복도 경로를 표현함으로써 그 경로에 대한 신호 세기 분포 지도를 작성한다. As described above, when the mobile node 1 makes a turn for the first time in the corridor of the building shown in FIG. 8, since the signal intensity distribution in the interior of the building can not be known, , The execution of step 310 is omitted. In the example shown in FIG. 8, since the mobile node 1 moves according to the user's walking, the relative positioning unit 50 estimates the relative position of the mobile node 1 using the PDR algorithm, The positioning point becomes each step of the user. That is, the mobile node 1 estimates the relative position of the mobile node 1 at each step of the user by performing steps 210, 220 and 230 for each step of the user, and performs steps 110 and 120, And measures the strength of at least one signal received at each step location. The mobile node 1 creates a signal intensity distribution map for the path by expressing the corridor path with the coordinate value and the signal strength of the relative position in each of the plurality of steps on the corridor path while making a turn around the corridor of the building.

결과적으로, 스토리지(30)에는 그 경로에 대한 신호 세기 분포 지도가 저장되어 있게 된다. 도 8에 도시된 예와는 달리, 대상 지역에 여러 경로가 존재하는 경우에도 각 경로에 대해 동일한 방식으로 신호 세기 분포 지도가 작성되어 스토리지(30)에 저장될 수 있다. 이러한 신호 세기 분포 지도는 어떤 경로만을 놓고 볼 때에 그 경로에서의 신호 세기의 변화 패턴을 나타낸다고 볼 수 있으므로 스토리지(30)에 저장된 지도 데이터는 버퍼(40)에 누적된 패턴 데이터와 동일한 포맷으로 작성될 수 있다. 이와 같이, 버퍼(40)에 누적된 패턴 데이터의 포맷과 스토리지(30)에 저장된 지도 데이터의 포맷이 동일하면 버퍼(40)에 누적된 패턴 데이터와 스토리지(30)에 저장된 지도의 데이터는 서로 매칭 가능하게 된다. As a result, the storage 30 stores a signal intensity distribution map for the route. Unlike the example shown in FIG. 8, a signal intensity distribution map can be created and stored in the storage 30 in the same manner for each path even if there are multiple paths in the target area. Since this signal intensity distribution map shows a pattern of change in signal intensity in the path when only one path is set, the map data stored in the storage 30 is created in the same format as the pattern data accumulated in the buffer 40 . As described above, if the format of the pattern data accumulated in the buffer 40 and the format of the map data stored in the storage 30 are the same, the pattern data accumulated in the buffer 40 and the map data stored in the storage 30 are matched .

도 7의 (b)에는 스토리지(30)에 저장된 지도 데이터가 도 7의 (a)에 도시된 포맷과 동일한 포맷의 테이블 형태로 표현되어 있다. 도 7의 (b)의 테이블에서 "APm"의 "m" 값은 대상 지역에 설치된 고정 노드(2)의 아이디의 순번이고, "ALn"의 "n" 값은 이동 노드(1)의 수신 위치의 순번이고, "RSSmn"은 "APm"의 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출되어 이동 노드(1)의 수신 위치 "ALn"에서 수신된 신호의 세기이다. 이동 노드(1)의 수신 위치는 이동 노드(1)의 다른 위치를 기준으로 한 상대적인 위치가 아니라 패턴 생성부(64)에 의해 생성된 신호 세기의 변화 패턴을 가장 일치하는 대응 패턴이 스토리지(30)에 저장된 신호 세기 분포 지도 내에서 어디에 위치하고 있는가에 의해 추정되기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치와 대비되는 관점에서 일종의 절대 위치(AL, Absolute Location)라고 할 수 있다. 이에 따라, 이동 노드(1)의 수신 위치는 도 7의 (b)의 테이블에서 절대 위치로 표기된다. In FIG. 7B, the map data stored in the storage 30 is represented in the form of a table having the same format as the format shown in FIG. 7A. The value of "m" of "APm" in the table of FIG. 7 (b) is the order number of the ID of the fixed node 2 installed in the target area and the value of "n" And "RSS mn " is the strength of the signal transmitted from the fixed node 2 having the ID of "APm" and received at the reception position "ALn" of the mobile node 1. [ The reception position of the mobile node 1 is not a relative position based on the other position of the mobile node 1 but is a position corresponding to the pattern of the change in the signal strength generated by the pattern generation unit 64, (AL) from the viewpoint of being compared with the relative position of the mobile node 1 because it is estimated based on where it is located in the signal intensity distribution map stored in the mobile station 1. Accordingly, the reception position of the mobile node 1 is indicated as an absolute position in the table of FIG. 7 (b).

상술한 바와 같이, 스토리지(30)에 저장된 지도 데이터의 포맷은 버퍼(40)에 누적된 패턴 데이터의 포맷과 동일하다. 따라서, 스토리지(30)에 저장된 지도 데이터에 대한 설명은 앞서 설명된 버퍼(40)의 패턴 데이터에 대한 설명으로 갈음하기로 한다. 본 실시예의 SLAM 알고리즘에 따라 작성되는 신호 세기 분포 지도는 대상 지역에서 수집된 수많은 신호의 세기를 데이터베이스화하여 구축된 일종의 라디오맵을 포함하기 때문에 도 7의 (b)의 "RSSmn" 값은 특정 값으로 표시된다. As described above, the format of the map data stored in the storage 30 is the same as the format of the pattern data accumulated in the buffer 40. [ Therefore, description of the map data stored in the storage 30 will be replaced with description of the pattern data of the buffer 40 described above. Since the signal intensity distribution map generated according to the SLAM algorithm of the present embodiment includes a kind of radio map constructed by converting the intensity of a large number of signals collected in the target area into a database, the value of " RSS mn " Lt; / RTI >

도 9는 본 실시예의 SLAM에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 일례를 도시한 도면이다. 도 9에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일은 도 6에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일의 10 배라는 가정 하에 도 8에 도시된 건물 복도를 따라 사용자가 20 미터 이동하였을 때에 상술한 바와 같은 패턴 생성부(64)의 패턴 생성 기법에 따르면, 이동 노드(1)의 상대 위치는 20 번 추정되고 20 개의 상대 위치 각각에서의 패턴에 의해 그 이동 거리만큼의 서피스 형태의 3차원 패턴이 생성된다. 도 9에 도시된 서피스는 서로 다른 높이의 도트들이 밀집되어 형성된 것이다. 사용자가 40 미터, 60 미터, 80 미터 이동하였을 때에 그 이동 거리의 추가분만큼 서피스 형태의 3차원 패턴이 확장됨을 알 수 있다. 서피스의 굴곡은 서로 인접해 있는 고정 노드들(2)로부터 송출되는 신호들간 세기 차이, 즉 서로 인접해 있는 "RSSmn"들간의 차이로 인해 나타나게 된다.9 is a diagram showing an example in which a variation pattern of signal intensity used in the SLAM of the present embodiment is generated. The scale of the three-dimensional spatial coordinate system shown in Fig. 9 assumes 10 times the scale of the three-dimensional spatial coordinate system shown in Fig. 6. When the user moves 20 meters along the building corridor shown in Fig. 8, According to the pattern generation method of the generation unit 64, the relative position of the mobile node 1 is estimated 20 times and a three-dimensional pattern of a surface shape corresponding to the movement distance is generated by the pattern at each of the 20 relative positions. The surface shown in FIG. 9 is formed by densities of dots of different heights. When the user moves 40 meters, 60 meters, and 80 meters, it can be seen that the three-dimensional surface pattern is extended by an amount corresponding to the movement distance. The curvature of the surface appears due to the difference in intensity between the signals transmitted from the fixed nodes 2 adjacent to each other, that is, the difference between adjacent RSS mn .

440 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(60)의 비교부(65)는 430 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포를 비교함으로써 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포 내에서 430 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출한다. 상술한 바와 같이, 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포는 이동 노드(1)가 위치하는 지역, 즉 지도 작성의 대상이 되는 지역에서의 신호 세기 분포를 말한다. 보다 상세하게 설명하면, 비교부(65)는 430 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴과 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴을 비교함으로써 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포 내에서 430 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출한다. In step 440, the comparison unit 65 of the wireless positioning unit 60 of the mobile node 1 compares the signal intensity distribution of the map stored in the storage 30 with the change pattern of at least one signal strength generated in step 430 The portion having the pattern most similar to the change pattern of at least one signal intensity generated in Step 430 is extracted within the signal intensity distribution of the map stored in the storage 30. As described above, the signal intensity distribution of the map stored in the storage 30 refers to the signal intensity distribution in the area where the mobile node 1 is located, that is, the area where the map is to be created. More specifically, the comparator 65 compares the signal intensity distribution of the map stored in the storage 30 with the three-dimensional pattern of the geometric surface type obtained by graphing the change of at least one signal intensity generated in operation 430 Dimensional pattern of the three-dimensional pattern obtained by comparing the at least one signal intensity generated in step 430 within the signal intensity distribution of the map stored in the storage 30 by comparing the three- The surface portion having a similar shape is extracted.

스토리지(30)에 저장된 지도 데이터가 도 7의 (b)에 도시된 포맷의 테이블 형태로 표현된 경우, 스토리지(30)에 저장된 지도 데이터로부터 지도의 신호 세기 분포를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴이 생성될 필요가 있다. 이 경우, 패턴 생성부(64)는 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴을 생성함과 동시에 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴을 생성한다. 즉, 패턴 생성부(64)는 도 7의 (b)에 도시된 테이블을 참조하여 3차원 공간의 x축에 어느 하나의 고정 노드의 아이디를 매핑하고, y축에 그 지도 내에서 신호 세기 정보를 갖고 있는 절대 위치를 매핑하고, z축에 그 고정 노드로부터 송출되어 그 절대 위치에서 수신된 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 3차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴을 생성할 수 있다.When the map data stored in the storage 30 is represented in the form of a table of the format shown in FIG. 7 (b), the geometric surface shape of the map signal intensity distribution is plotted from the map data stored in the storage 30 A three-dimensional pattern needs to be generated. In this case, the pattern generating unit 64 generates a three-dimensional pattern of a geometric surface type that graphs at least one signal intensity change according to a relative change of the position of the mobile node 1, And generates a geometric surface-type three-dimensional pattern of the signal intensity distribution of the map stored in the map. That is, the pattern generating unit 64 maps the IDs of one fixed node to the x axis of the three-dimensional space with reference to the table shown in FIG. 7B, and generates the signal intensity information And stores the dots in the storage 30 in such a manner that the dots are displayed at points in the three-dimensional space determined by mapping the intensity of signals received from the fixed node in the z-axis and received at the absolute position thereof. It is possible to create a geometric surface-type three-dimensional pattern that graphs the signal intensity distribution of the map.

패턴 생성부(64)는 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포의 전부 또는 일부를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴을 생성할 수 있다. 대상 지역의 규모가 작은 경우, 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포의 전부를 그래프화하더라도 이동 노드(1)의 데이터 처리에 거의 문제가 없다. 대상 지역의 규모가 큰 경우, 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포의 전부를 그래프화하면 이동 노드(1)에 많은 부하가 걸릴 수 있다. 패턴 생성부(64)는 스캔부(61)에 의해 스캔된 신호를 송출한 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디를 기준으로 이동 노드(1)의 현재 위치를 포함하고 있는 패턴 영역을 스토리지(30)에 저장된 지도 내에서 설정하고, 이와 같이 설정된 패턴 영역의 신호 세기 분포를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴을 생성할 수 있다. 패턴 영역의 크기는 이동 노드(1)의 부하에 큰 영향을 주지 않으면서도 그 크기로 인해 이동 노드(1)의 수신 위치의 추정값에 오차가 발생하지 않도록 적절하게 설정되어야 한다.The pattern generating unit 64 may generate a three-dimensional pattern of a geometric surface type in which all or a part of the signal intensity distribution stored in the storage 30 is graphed. Even if the entire area of the signal intensity distribution stored in the storage 30 is plotted in the case where the size of the target area is small, there is almost no problem in the data processing of the mobile node 1. [ If the scale of the target area is large, graphing the entire signal intensity distribution stored in the storage 30 may cause a heavy load on the mobile node 1. [ The pattern generation unit 64 generates a pattern area including the current position of the mobile node 1 based on the ID of at least one fixed node 2 that has transmitted the signal scanned by the scan unit 61, 30), and a geometric surface-type three-dimensional pattern in which the signal intensity distribution of the pattern region thus set is plotted can be generated. The size of the pattern area should be appropriately set so as not to cause an error in the estimated value of the reception position of the mobile node 1 due to the size thereof without significantly affecting the load of the mobile node 1. [

이와 같이, 본 실시예는 430 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기의 분포 패턴간의 서피스 상관도(surface correlation)를 기반으로 430 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포 내의 어디에 위치하는가를 결정하게 된다. 예를 들어, 이러한 서피스 상관도는 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 주지되어 있는 3차원 셰이프(shape) 매칭 알고리즘을 이용하여 산출될 수 있다. As described above, according to the present embodiment, based on the surface correlation between at least one variation pattern of the signal intensity generated in step 430 and the distribution pattern of the signal intensity of the map stored in the storage 30, It determines where in the signal intensity distribution of the map stored in the storage 30 the change pattern of at least one signal strength is located. For example, such surface correlation may be calculated using a three-dimensional shape matching algorithm known to those skilled in the art to which this embodiment belongs.

450 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(60)의 수신위치 추정부(66)는 430 단계에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴과 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기 분포와의 비교에 기초하여 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호에 대한 이동 노드(1)의 수신 위치를 추정한다. 여기에서, 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기 분포는 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포이다. 보다 상세하게 설명하면, 450 단계에서 수신위치 추정부(66)는 440 단계에서의 비교에 의해 색출된 부분, 즉 색출된 서피스 부분이 지시하는, 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 절대 위치를 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호에 대한 이동 노드(1)의 수신 위치로 추정한다. 여기에서, 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 절대 위치란 스토리지(30)에 저장된 신호 세기 분포 지도의 좌표계에서의 위치를 말한다. In step 450, the reception position estimator 66 of the radio positioning unit 60 of the mobile node 1 calculates the signal strength distribution in the region where the mobile node 1 is located, The mobile node 1 estimates the reception position of the mobile node 1 with respect to at least one signal received in operation 110. Here, the signal intensity distribution in the area where the mobile node 1 is located is the signal intensity distribution of the map stored in the storage 30. More specifically, in step 450, the reception position estimating unit 66 estimates the absolute position in the region where the mobile node 1 is located, which is indicated by the portion extracted by the comparison in step 440, that is, Is estimated as the reception position of the mobile node (1) with respect to at least one signal received in step (110). Here, the absolute position in the region where the mobile node 1 is located refers to the position in the coordinate system of the signal intensity distribution map stored in the storage 30. [

이와 같이, 본 실시예는 종래와 달리 현재 수신된 신호 세기만을 고려하지 않고 지금까지의 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 수신 위치를 추정하기 때문에 이러한 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 매우 길게 설정하면 이동 노드(1)의 측위의 실시간성이 떨어질 수도 있다. 그러나, 이동 노드(1)의 현재 위치에 이르기까지의 신호의 세기 변화 패턴을 나타내는 서피스와 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포의 패턴을 나타내는 서피스간에 그 셰이프 유사도를 3차원 셰이프 매칭 알고리즘을 이용하여 고속으로 판단할 수 있기 때문에 복수 시점에 걸친 신호 세기의 변화 패턴의 길이가 매우 긴 경우에도 이동 노드(1)의 측위의 실시간성을 보장할 수 있다. As described above, the present embodiment differs from the prior art by using a variation pattern of at least one signal intensity according to a relative change of the position of the mobile node 1 over a plurality of points of time so far, Since the reception position of the mobile node 1 is estimated, if the length of the variation pattern of the signal strength is set to be very long, the real-time property of the positioning of the mobile node 1 may deteriorate. However, the shape similarity between the surface representing the intensity variation pattern of the signal up to the current position of the mobile node 1 and the surface representing the pattern of the signal intensity distribution of the map stored in the storage 30 is calculated by a three- So that it is possible to guarantee real-time performance of the positioning of the mobile node 1 even when the variation pattern of the signal intensity over a plurality of points of time is very long.

도 10-11은 본 실시예의 SLAM 알고리즘에 따라 이동 노드(1)의 수신 위치가 추정되는 예들을 도시한 도면이다. 도 10-11에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일은 도 6에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일과 동일하며, 도 10-11의 좌측에 도시된 이동 노드(1)의 상대 위치 기반의 패턴 예는 도 9에 도시된 예와 동일하다. 도 10-11의 우측에 도시된 지도의 절대 위치 기반의 패턴 예는 100 미터에 이르는 이동 경로에 대한 신호 세기의 분포 패턴의 지도를 나타낸다. 스토리지(30)에 저장된 지도는 도 10-11의 우측에 도시된 지도보다 훨씬 더 크나, 한 지면 크기의 한계로 인해 도 10-11의 우측에는 스토리지(30)에 저장된 지도 중 도 10-11의 좌측에 도시된 패턴과의 매칭과 관련된 부분만 도시되어 있다. 사용자가 20 미터 이동하였을 때에 도 10의 (a)의 좌측에 도시된 서피스 형태의 3차원 패턴이 생성된다. 10-11 are views showing examples in which the reception position of the mobile node 1 is estimated according to the SLAM algorithm of the present embodiment. The scale of the three-dimensional spatial coordinate system shown in Figs. 10-11 is the same as the scale of the three-dimensional spatial coordinate system shown in Fig. 6, and is a pattern example based on the relative position of the mobile node 1 shown on the left side of Figs. Is the same as the example shown in Fig. The absolute position based pattern example shown on the right side of FIGS. 10-11 shows a map of the distribution pattern of the signal intensity for a travel path of up to 100 meters. The map stored in the storage 30 is much larger than the map shown on the right side of Figs. 10-11, but due to the limitation of one ground size, the right side of Figs. Only a portion related to the matching with the pattern shown on the left side is shown. When the user moves 20 meters, a three-dimensional surface pattern of the shape shown on the left side of FIG. 10 (a) is generated.

상술한 바와 같은 서피스 상관도 기반의 매칭 기법에 따르면, 비교부(65)는 도 10의 (a)의 우측에 도시된 패턴 지도 내에서 진하게 표시된 부분을 색출하게 된다. 마찬가지로, 사용자가 40 미터, 60 미터, 80 미터 이동하였을 때에 도 10-11의 (b), (c), (d)의 좌측에 도시된 서피스 형태의 3차원 패턴이 차례로 생성된다. 비교부(65)는 도 10-11의 (b), (c), (d)의 우측에 도시된 패턴 지도 내에서 진하게 표시된 부분을 차례로 색출하게 된다. 수신위치 추정부(66)는 440 단계에서 색출된 부분, 즉 서피스 부분의 복수의 절대 위치 중에서 230 단계에서 추정된 상대 위치, 즉 가장 나중에 추정된 상대 위치에 대응하는 절대 위치를 이동 노드(1)의 수신 위치로 추정한다. 이러한 상대 위치와 절대 위치의 대응 관계는 두 서피스간의 셰이프 매칭 관계로부터 결정된다. 즉, 수신위치 추정부(66)는 440 단계에서 색출된 서피스 부분의 복수의 절대 위치 중에서 230 단계에서 추정된 상대 위치의 셰이프와 가장 유사한 셰이프를 갖는 부분의 절대 위치를 이동 노드(1)의 수신 위치로 추정한다.According to the above-described matching method based on the degree of correlation, the comparing unit 65 searches for a boldly marked portion in the pattern map shown on the right side of FIG. 10 (a). Likewise, when the user moves 40 meters, 60 meters, and 80 meters, three-dimensional surface patterns in the form of the left side of FIGS. 10 (b), 10 (c), and 10 (d) are sequentially generated. The comparator 65 sequentially searches for the areas indicated in bold in the pattern map shown on the right side of (b), (c), and (d) of FIG. 10-11. The reception position estimating unit 66 estimates the absolute position corresponding to the relative position estimated in step 230 among the plurality of absolute positions of the surface part extracted in step 440, As shown in FIG. The correspondence relationship between the relative position and the absolute position is determined from the shape matching relationship between the two surfaces. That is, the reception position estimating unit 66 estimates the absolute position of the part having the shape most similar to the shape of the relative position estimated in step 230 among the plurality of absolute positions of the surface part extracted in step 440, Position.

종래의 무선 측위 기술로 널리 알려진 KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘, 파티클 필터(Particle Filter) 알고리즘, 파티클 필터와 PDR의 융합 알고리즘을 비롯한 여러 무선 측위 알고리즘은 공통적으로 현재 수신된 신호 세기만을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정한다. 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화로 인해 지도 작성 당시에 수집된 신호 세기와는 다른 신호 세기가 측정된 경우, 지도 내에서 서로 인접하는 지점들은 유사한 신호 세기 분포를 갖기 때문에 종래 무선 측위 알고리즘은 이동 노드(1)의 현재 위치가 그 실제 위치가 아닌 인접한 다른 위치로 추정될 확률이 매우 높다. 지도 작성 당시에 수집된 신호 세기와 현재 수신된 신호의 세기의 차이가 클수록 측위 오차는 더 커지게 된다. Various wireless positioning algorithms including KNN (K-Nearest Neighbor) algorithm, particle filter algorithm, particle filter and PDR fusion algorithm widely known as conventional wireless positioning technology commonly use only the currently received signal intensity And estimates the position of the node 1. When signal strengths other than the signal strengths collected at the time of mapping are measured due to radio environment changes such as signal interference between communication channels, access point expansion, failure or obstacle generation, The conventional radio positioning algorithm has a very high probability that the current position of the mobile node 1 is estimated to be the adjacent position other than its actual position. The larger the difference between the intensity of the signal received at the time of mapping and the intensity of the currently received signal, the greater the positioning error.

상술한 바와 같이, 본 실시예의 SLAM 알고리즘은 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 수신 위치를 추정하기 때문에 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하더라도 이동 노드(1)의 수신 위치의 추정값의 오차가 거의 발생하지 않게 된다. 즉, 본 실시예의 SLAM 알고리즘은 현재 수신된 신호의 세기뿐만 아니라 이동 노드(1)가 지금까지 거쳐 온 경로에서 수신된 과거의 신호 세기 모두를 고려하여 그 신호 세기의 변화 패턴을 기반으로 어떤 신호를 수신하고 있는 이동 노드(1)의 현재 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 이동 노드(1)의 현재 위치의 추정에 거의 영향을 주지 않게 된다.As described above, since the SLAM algorithm of the present embodiment estimates the reception position of the mobile node 1 using at least one variation pattern of the signal intensity according to the relative change of the position of the mobile node over a plurality of time points, An error in the estimated value of the reception position of the mobile node 1 hardly occurs even if a radio environment change such as a signal interference between the mobile node 1, an access point, a failure or an obstacle occurs. That is, the SLAM algorithm of the present embodiment calculates a signal strength based on the intensity of the currently received signal and the signal intensity of the past received in the path through which the mobile node 1 has been so far received, The wireless environment change at the current position of the mobile node 1 has little influence on the estimation of the current position of the mobile node 1 since the current position of the mobile node 1 is estimated.

종래의 무선 측위 알고리즘에 따라 무선 환경 변화로 인해 현재 수신된 신호의 세기만을 고려할 때에 추정되는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점은 지금까지의 신호 세기의 변화 패턴이 나타내는 경로에서 벗어나는 지점이 된다. 본 실시예에 따르면, 이동 노드(1)가 현재 위치하고 있는 지점에서의 무선 환경 변화는 이동 노드(1)가 지금까지 거쳐 온 경로에서 수신된 신호 세기의 변화 패턴 전체를 변화시킬 수 없으며 이러한 패턴의 현재 시점 부분만을 변화시키게 되므로, 지금까지의 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하면 종래의 무선 측위 알고리즘에 따라 추정되는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점이 아닌, 현재 신호를 수신하고 있는 이동 노드(1)의 실제 위치를 이동 노드(1)의 수신 위치로 추정할 가능성이 매우 높다. 물론, 이동 노드(1)의 이동 경로 상의 여러 지점에서 연속적으로 무선 환경 변화가 발생한다면 측위 오차가 발생할 수 있으나 이러한 경우는 거의 발생하지 않는다. The neighboring point of the actual position of the mobile node 1 estimated when considering the intensity of the currently received signal due to the change of the radio environment according to the conventional radio positioning algorithm is a point that is out of the path indicated by the variation pattern of the signal intensity so far do. According to the present embodiment, the change in the radio environment at the location where the mobile node 1 is currently located can not change the entire change pattern of the received signal strength in the path through which the mobile node 1 has been so far, The position of the mobile node 1 is estimated using the change pattern of at least one signal intensity according to the relative change of the position of the mobile node over a plurality of points of time so far, There is a high possibility that the actual position of the mobile node 1 receiving the current signal is estimated to be the reception position of the mobile node 1 rather than the adjacent position of the actual position of the mobile node 1 estimated according to the algorithm. Of course, if the radio environment changes continuously at various points on the movement path of the mobile node 1, a positioning error may occur, but this case hardly occurs.

특히, 어떤 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기는 그 주변을 지날 때에 피크를 형성하는 데, 이러한 피크는 무선 환경 변화에 크게 영향을 받지 않는 경향을 갖고 있다. 따라서, 본 실시예에 따른 SLAM에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 그 측위의 실시간성이 보장되는 한도에서 현재 수신된 신호가 피크 또는 피크의 인접 부분이 아니더라도 이동 노드(1)가 이미 거쳐온 경로 상의 여러 신호의 피크 부분을 포함하도록 충분히 길게 해주면 무선 환경 변화에 매우 강인하게 된다.In particular, the strength of a signal received from a certain fixed node 2 forms a peak when passing around the peak, and such a peak tends not to be significantly affected by radio environment change. Therefore, the length of the variation pattern of the signal intensity used in the SLAM according to the present embodiment is set to a value that the mobile node 1 has already passed through even if the currently received signal is not the adjacent portion of the peak or peak, If it is long enough to include the peak portion of the various signals on the path, it becomes very robust to radio environment changes.

상술한 바와 같이, 본 실시예의 SLAM에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴은 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴으로서 이동 노드(1)의 서피스 형태의 3차원 패턴과 지도 데이터의 서피스 형태의 3차원 패턴간의 비교 관점에서 보면, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 현재 수신된 신호의 세기에 해당하는 서피스 부분의 높이 오차로만 이어지며 무선 환경 변화의 지점이 아닌 다른 지점들에 해당하는 서피스 대부분에는 영향을 주지 않게 된다. 즉, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 서피스 형태의 일부 변형을 가져올 지라도 서피스의 전체적인 형태에 거의 영향을 주지 않는다. As described above, the variation pattern of the signal intensity used in the SLAM of the present embodiment is a three-dimensional pattern of a geometric surface type in which graphs of changes in at least one signal intensity according to the relative change of the position of the mobile node 1 In view of the comparison between the three-dimensional pattern of the surface shape of the mobile node 1 and the three-dimensional pattern of the surface shape of the map data, the wireless environment change at the current position of the mobile node 1 corresponds to the strength of the currently received signal And it does not affect most of the surfaces corresponding to the points other than the points of the radio environment change. That is, the change of the radio environment at the current position of the mobile node 1 has little effect on the overall shape of the surface, although it may cause some deformations of the surface shape.

종래의 무선 측위 알고리즘은 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 라디오맵 내에 분포된 신호 세기의 수치 값을 비교하기 때문에 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 가장 유사한 수치 값을 갖는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점을 이동 노드(1)의 위치로 잘못 추정하게 되는 결과에 이르게 된다. 본 실시예의 SLAM 알고리즘에 따르면, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 서피스의 전체적인 형태에 거의 영향을 주지 않기 때문에 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출할 때에 현재 수신된 신호의 세기의 오차로 인해 원래 색출하고자 하는 서피스 부분과 다른 서피스 부분을 색출할 가능성은 매우 낮다. 이와 같이, 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 라디오맵 내에 분포된 신호 세기의 수치 값의 비교에 따른 종래 알고리즘의 측위 오차는 원천적으로 차단될 수 있어 이동 노드(1)의 측위 정확도가 대폭 향상될 수 있다. Since the conventional radio positioning algorithm compares the numerical value of the currently received signal intensity with the numerical value of the signal intensity distributed in the radio map, the mobile node 1 having the numerical value closest to the numerical value of the currently received signal intensity The result is that the neighboring point of the actual position is erroneously estimated as the position of the mobile node 1. According to the SLAM algorithm of the present embodiment, since the radio environment change at the current position of the mobile node 1 hardly affects the overall shape of the surface, the shape most similar to the surface shape of the three- It is very unlikely to detect a portion of a surface different from the portion of the surface to be originally sought due to an error in the strength of the currently received signal. As described above, the positioning error of the conventional algorithm according to the comparison between the numerical value of the currently received signal intensity and the signal intensity distributed in the radio map can be originally blocked, and the positioning accuracy of the mobile node 1 is greatly improved .

LTE 망의 기지국은 그 설치에 와이파이 망의 액세스 포인트와 비해 매우 많은 비용이 소비되기 때문에 주변 기지국과 중계 서비스 지역이 가급적 겹치지 않게 주변 기지국으로부터 멀리 떨어져 설치되고 있다. 그 결과, LTE 신호는 실내 및 실외 전역에 고르게 분포되어 있으나, 신호 세기의 변화가 크지 않은 지역이 넓다는 특성을 갖고 있다. 상술한 바와 같이, 종래의 무선 측위 알고리즘은 공통적으로 현재 수신된 신호 세기만을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 측위 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 경우에 그 신호 세기만으로 그 측위 지점들을 구별할 수 없을 뿐만 아니라 주변의 노이즈에 매우 민감하게 반응하여 측위 오차가 매우 크게 된다. LTE network base stations are installed far away from neighboring base stations so that the neighboring base stations and the relay service areas do not overlap as much as the access points of the LTE network are very expensive compared to the access points of the Wi-Fi network. As a result, the LTE signal is uniformly distributed throughout the room and outdoor, but has a characteristic that the area where the change of the signal intensity is not large is wide. As described above, since the conventional wireless positioning algorithm commonly estimates the position of the mobile node 1 using only the currently received signal strength, a change in the signal strength between the positioning points on the movement path of the mobile node 1 It is not only impossible to distinguish the positioning points by the signal intensity but also to the surrounding noise very sensitively, resulting in a large positioning error.

이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 서로 인접해 있는 측위 지점들간에는 LTE 신호의 세기 변화가 거의 없는 경우라도 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 이동 노드(1) 측위의 실시간성이 보장되는 한도에서 충분히 길게 해주면 그 신호 세기의 변화 패턴의 길이에 해당하는 이동 거리 내에서는 이동 노드(1)의 정확한 위치 추정이 가능한 정도로 LTE 신호의 세기는 충분히 변화하게 된다. 이에 따라, 본 실시예의 SLAM 알고리즘은 이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 서로 인접해 있는 측위 지점들간에는 LTE 신호의 세기 변화가 거의 없는 경우라도 이동 노드(1)의 위치를 정확하게 추정할 수 있다. Even when there is almost no change in the intensity of the LTE signal between the adjacent positioning points on the movement path of the mobile node 1, the length of the variation pattern of the signal intensity used for the radio positioning of this embodiment is The strength of the LTE signal is sufficiently changed within a range of movement of the signal intensity change pattern to such an extent that accurate position estimation of the mobile node 1 is possible. Accordingly, the SLAM algorithm of the present embodiment can accurately estimate the position of the mobile node 1 even when the intensity of the LTE signal is hardly changed between the adjacent positioning points on the movement path of the mobile node 1. [

이와 같이, 본 실시예의 SLAM 알고리즘은 이동 경로 상의 측정 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 LTE 신호를 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 정확하게 추정할 수 있기 때문에 실내를 넘어서 실외를 모두 커버할 수 있는 지도의 작성을 가능하게 할 수 있다. 결과적으로, 본 실시예의 SLAM 알고리즘은 건물 실내와 도심 곳곳에 광범위하게 분포하는 LTE 신호를 이용하여 고층빌딩의 영향 없이 도심에서도 높은 정확도의 실내 측위 및 실외 측위가 모두 가능한 지도를 제공할 수 있음에 따라 현재 차량 네비게이션 시스템에서 가장 널리 사용되고 있으나 실내 측위가 불가능하며 도심에서 측위 정확도가 심하게 저하되는 GPS 기반의 지도를 대체할 수 있고 실외 및 실내를 아우르는 완전 자율 주행의 실현을 앞당길 수 있다. As described above, the SLAM algorithm of the present embodiment can accurately estimate the position of the mobile node 1 by using the LTE signal with almost no change in signal intensity between measurement points on the movement path, It is possible to create a map that can be displayed. As a result, the SLAM algorithm of the present embodiment can provide a map capable of both highly accurate indoor positioning and outdoor positioning in the city center without the influence of the high-rise building using the LTE signals widely distributed in the buildings and the inner city It is possible to substitute GPS based map which is most widely used in car navigation system but can not be used for indoor positioning, and the positioning accuracy is seriously degraded in the city center, and it is possible to advance the realization of fully autonomous driving including outdoor and indoor.

이상에서는 와이파이 신호와 LTE 신호를 이용하는 경우에 대해 본 실시예의 SLAM 알고리즘의 측위 정확도의 우월성을 설명하였으나 본 실시예의 SLAM에 이용될 수 있는 신호에는 제한이 없으며, 블루투스, 지그비, 로라 등과 같은 무선 신호의 세기를 이용하여 본 실시예의 SLAM에 따른 측위가 수행될 수 있다. Although the positioning accuracy of the SLAM algorithm of the present embodiment is superior to the case of using the WiFi signal and the LTE signal in the above description, there is no limitation on the signals that can be used in the SLAM of the present embodiment, and the wireless signals such as Bluetooth, Zigbee, Laura, The positioning according to the SLAM of the present embodiment can be performed using the intensity.

310 단계에서 이동 노드(1)의 위치 보정부(70)는 430 단계에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴과 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포와의 비교에 기초하여 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치를 보정한다. 여기에서, 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기 분포는 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포이다. 보다 상세하게 설명하면, 310 단계에서 위치 보정부(70)는 450 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 수신 위치의 좌표값을 이용하여 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값을 교정함으로써 230 단계에서 추정된 상대 위치를 보정한다. 본 실시예에서, 위치의 보정이나 좌표값 교정은 실제 위치나 실제 좌표값에 근사하도록 그 위치나 좌표값을 최적화시킨다는 의미로서 그 위치나 좌표값이 반드시 변경됨을 의미하는 것은 아니다.In operation 310, the location corrector 70 of the mobile node 1 determines whether or not the mobile node 1 is in a state where the mobile node 1 is located, And corrects the relative position of the mobile node 1 estimated by the mobile node 1. Here, the signal intensity distribution in the area where the mobile node 1 is located is the signal intensity distribution of the map stored in the storage 30. More specifically, in step 310, the position correcting unit 70 calculates the coordinates of the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230, using the coordinates of the reception position of the mobile node 1 estimated in step 450 The relative position estimated in step 230 is corrected. In the present embodiment, the correction of the position and the correction of the coordinate value mean that the position and the coordinate value are optimized so as to approximate the actual position or the actual coordinate value, which does not necessarily mean that the position or the coordinate value is changed.

일반적으로, 측위 분야에서 위치는 확률 모델을 기반으로 추정되기 때문에 그 위치 추정값에는 항상 오차가 존재한다. 예를 들어, 본 실시예의 SLAM에 사용되는 상대 측위와 무선 측위도 이동 노드(1)에 어떤 지점에 실제 위치하고 있는지는 모르지만 그 지점에 위치할 확률이 높다는 가정을 통해 그 지점을 이동 노드(1)의 위치로 추정하게 된다. 상술한 바와 같이, 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치는 오차 누적 등으로 인해 그 추정값의 정확도가 매우 낮다. 본 실시예는 430 단계에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴과 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포와의 비교에 기초하여 230 단계에서 추정된 상대 위치를 보정함으로써 이동 노드(1)의 상대 위치의 오차를 감소시킬 수 있다. In general, there is always an error in the position estimate because the position in the positioning field is estimated based on the probability model. For example, it is assumed that the relative positioning and the radio positioning used in the SLAM of this embodiment are also located at the mobile node 1, Location. As described above, the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230 is very low due to error accumulation or the like. The present embodiment corrects the relative position estimated in step 230 based on the comparison between the signal intensity change pattern generated in step 430 and the distribution of the signal intensity in the area where the mobile node 1 is located, Can be reduced.

도 12는 도 8에 도시된 대상 지역에서 PDR 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 이동 궤적도이다. 도 12의 (a)에는 사용자가 스마트폰을 들고 시작점 (0,0)으로부터 출발하여 건물 복도를 두 바퀴 돌면서 PDR 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 이동 궤적이 도시되어 있다. 이것으로부터 첫 번째 돌 때에 추정된 이동 궤적과 두 번째 돌 때에 추정된 이동 궤적이 매우 다름을 알 수 있다. 특히, PDR 오차 누적으로 인해 두 번째 돌 때에 추정된 이동 궤적이 이동 노드(1)의 실제 이동 궤적과 더 차이가 남을 알 수 있다. 도 12의 (b)에는 첫 번째 이동 궤적과 두 번째 이동 궤적 사이에 각 측위점에서 수신된 신호의 세기가 서로 유사한 측위점들끼리 연결된 모습이 도시되어 있고, 도 12의 (c)에는 첫 번째 이동 궤적과 두 번째 이동 궤적 사이에 각 측위점에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴이 서로 유사한 측위점들끼리 연결된 모습이 도시되어 있다.FIG. 12 is a moving locus diagram of the mobile node 1 estimated by the PDR algorithm in the target area shown in FIG. 12 (a) shows the movement trajectory of the mobile node 1 estimated by the PDR algorithm while the user holds the smartphone and starts from the starting point (0, 0) and rotates the building corridor two turns. From this, it can be seen that the estimated trajectory at the first turn is very different from the estimated trajectory at the second turn. Particularly, due to the PDR error accumulation, it can be seen that the estimated trajectory at the second turn is different from the actual trajectory of the mobile node 1. FIG. 12 (b) shows a state where signal strengths of signals received at the respective positioning points are connected to each other between the first moving locus and the second moving locus, and FIG. 12 (c) A variation pattern of the signal intensity generated at each positioning point between the movement locus and the second movement locus is shown in which similar positioning points are connected to each other.

도 12의 (b)의 경우, 어떤 측위점에서 수신된 신호가 매우 미약하거나 변형된 경우 등 비정상적인 상태에 있는 경우에 그 측위점에서 수신된 신호의 세기 오차가 매우 큼에 따라 첫 번째 이동 궤적과 두 번째 이동 궤적 사이에 실제 동일 위치에 해당하는 측위점끼리 연결되지 못하고 엉뚱한 측위점끼리 연결되었음을 볼 수 있다. 도 12의 (c)의 경우, 어떤 측위점에서 수신된 신호가 매우 미약하거나 변형된 경우 등 비정상적인 상태에 있는 경우에도 각 측위점에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴의 전체적인 형태에 거의 영향을 주지 않기 때문에 첫 번째 이동 궤적과 두 번째 이동 궤적 사이에 실제 동일 위치에 해당하는 측위점끼리 비교적 정확하게 연결되었음을 볼 수 있다. In the case of (b) of FIG. 12, when the received signal is very weak or distorted at a certain position, the intensity error of the received signal at the position is very large, It can be seen that the actual positioning points between the second movement trajectories are not connected to each other and that the wrong positioning points are connected to each other. In the case of (c) of FIG. 12, even when the received signal is very weak or deformed at a certain position, the signal strength of the signal strength generated at each of the positioning points hardly affects the overall shape of the pattern Therefore, it can be seen that the actual points located at the same position between the first movement locus and the second locus locus are relatively accurately connected to each other.

따라서, 종래의 무선 측위 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 수신 위치의 좌표값을 이용하여 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값을 교정하는 것에 비해 본 실시예에 따른 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 수신 위치의 좌표값을 이용하여 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값을 교정할 때에 대상 지역 전체에 걸쳐 이동 노드(1)의 상대 위치의 오차를 정확하게 보정할 수 있음을 알 수 있다. 결과적으로, 이동 노드(1)에 대한 측위 정확도가 향상됨에 따라 정확한 경로 정보가 기록된 지도를 작성할 수 있다.Accordingly, the coordinate value of the relative position of the mobile node 1 is calibrated using the coordinate value of the reception position of the mobile node 1 estimated by the conventional wireless positioning algorithm, When the coordinate value of the relative position of the mobile node 1 is corrected using the coordinate value of the reception position of the mobile node 1 estimated by the wireless positioning algorithm of the mobile node 1, Can be corrected accurately. As a result, as the positioning accuracy with respect to the mobile node 1 is improved, it is possible to create a map in which accurate path information is recorded.

특히, 무선 측위부(60)는 복수의 시점에 걸쳐 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하는 서피스 상관도 기반의 무선 측위에 의해 이동 노드(1)의 수신 위치를 추정하기 때문에 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하더라도 이동 노드(1)의 수신 위치의 추정값의 오차가 거의 발생하지 않는다. 본 실시예는 450 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 수신 위치의 좌표값을 이용하여 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값을 교정함으로써 무선 환경 변화가 발생하는 경우에도 이동 노드(1)의 상대 위치 보정을 통해 이동 노드(1)의 현재 위치를 매우 정확하게 추정할 수 있다.In particular, since the wireless positioning unit 60 estimates the reception position of the mobile node 1 by the wireless positioning based on the surface correlation diagram using the pattern of change of at least one signal intensity received over a plurality of time points, An error in the estimated value of the reception position of the mobile node 1 hardly occurs even if a radio environment change such as signal interference, expansion of an access point, occurrence of a failure or an obstacle occurs. In this embodiment, even if a radio environment change occurs by correcting the coordinate value of the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230 by using the coordinate value of the reception position of the mobile node 1 estimated in step 450 The current position of the mobile node 1 can be accurately estimated through the relative position correction of the mobile node 1. [

이러한 서피스 상관도 기반의 무선 측위의 정확도가 매우 높은 이유는 그것이 복수의 시점에 걸쳐 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하기 때문에 현재 시점에서 수신된 신호가 매우 미약하거나 변형된 경우 등 비정상적인 상태에 있는 경우에도 과거의 여러 시점에 걸쳐 수신된 신호의 변화 패턴에 의해 현재 시점에서 수신된 신호의 결함이 보완될 수 있다는 데에 있다. 한편, 이동 노드(1)가 하나의 길이 여러 갈래로 갈라지는 분기점이나 좁은 골목길로부터 넓은 광장으로 진입하는 지점에 위치하고 있을 때, 과거의 여러 시점에 걸쳐 수신된 신호의 변화 패턴은 여러 갈래의 길이나 광장에서의 임의 경로에 대해 모두 동일하기 때문에 현재 시점에서 수신된 신호가 매우 미약하거나 변형된 경우 등 비정상적인 상태에 있는 경우에 이동 노드(1)가 여러 갈래의 길 중 어느 길로 진입하거나 광장에서 어느 방향으로 진행할 지에 대한 추정은 매우 어렵게 된다. The accuracy of such a wireless correlation based on surface correlation is very high because it utilizes a pattern of change of at least one signal intensity received over a plurality of points of time so that the signal received at the current point is very weak or deformed, A defect of the signal received at the present time point can be compensated by the change pattern of the signal received over the past several points of time. On the other hand, when the mobile node (1) is located at a point where the mobile node (1) enters a wide square from a branch point or a narrow alley that is divided into several branches, the pattern of change of signals received over various past points is, The mobile node 1 is able to move in any direction among the various roads in the case where the signal received at the current point is in an abnormal state such as when the received signal is very weak or deformed, Estimating whether to proceed is very difficult.

이에 따라, 하나의 길이 여러 갈래로 갈라지거나 좁은 골목길로부터 넓은 광장으로 진입하는 경우 등 경로 변화가 발생하는 경우에 본 실시예에서의 서피스 상관도 기반의 무선 측위의 정확도는 저하될 수 있다. 상대 측위부(40)는 센서부(20)에 의한 이동 노드(1)의 움직임 감지에 기초하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정하기 때문에 하나의 길이 여러 갈래로 갈라지거나 좁은 골목길로부터 넓은 광장으로 진입하는 경우 등 경로 변화는 이동 노드(1)의 상대 위치의 추정값의 정확도에 영향을 주지 않는다. Accordingly, the accuracy of the wireless positioning based on the surface correlation in the present embodiment may be lowered when a path change occurs, for example, when one path is divided into several branches or a narrow alleyway enters a wide square. The relative positioning unit 40 estimates the relative position of the mobile node 1 on the basis of the movement of the mobile node 1 by the sensor unit 20 so that one length is divided into several branches, The path change does not affect the accuracy of the estimated value of the relative position of the mobile node 1.

본 실시예는 서피스 상관도 기반의 무선 측위에 의해 추정된 이동 노드(1)의 수신 위치의 좌표값을 이용하여 이동 노드(1)의 움직임 감지 기반의 상대 측위에 의해 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값을 교정함으로써 상대 측위의 결함과 무선 측위의 결함간의 상호 보완을 통해 이동 노드(1)의 상대 위치의 오차를 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 경로 변화 등에 의한 이동 노드(1)의 수신 위치의 추정값의 정확도 저하를 방지할 수 있다. 즉, 본 실시예는 상대 측위의 결함과 무선 측위의 결함간의 상호 보완을 통해 무선 환경 변화, 경로 변화 등 다양한 환경 변화에도 항상 이동 노드(1)의 현재 위치를 정확하게 추정할 수 있고, 이와 같이 정확하게 추정된 이동 노드(1)의 현재 위치와 그 현재 위치에서 수신된 신호의 세기를 기록함으로써 매우 정확한 경로 정보가 기록된 지도를 작성할 수 있다. The present embodiment uses the coordinate values of the reception position of the mobile node 1 estimated by the wireless positioning based on the surface correlation map to determine the position of the mobile node 1 estimated by the relative positioning based on the motion detection of the mobile node 1. [ By correcting the coordinate value of the relative position of the mobile node 1 by correcting the coordinates of the relative position of the mobile node 1 by correcting the relative position between the defects of the relative positioning and the defects of the radio positioning, It is possible to prevent the accuracy of the estimated value of the reception position from lowering. In other words, the present embodiment can accurately estimate the current position of the mobile node 1 always in various environmental changes such as a radio environment change and a path change through mutual complement between the defects of the relative positioning and the radio positioning, By recording the current position of the estimated mobile node 1 and the intensity of the signal received at the current position, it is possible to create a map recording highly accurate path information.

310 단계에서 위치 보정부(70)는 다음 수학식 1에 따라 450 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 수신 위치의 좌표값을 이용하여 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값을 교정함으로써 230 단계에서 추정된 상대 위치를 보정한다. 수학식 1은 X에 해당하는 n 개의 위치 좌표값에 대한 좌측 제곱항의 합과 우측 제곱항의 합을 최소로 하는 X*, 즉 새로운 n 개 좌표값을 산출하기 위한 식이다. 수학식 1의 해는 가우스-뉴턴법(Gauss-Newton Method) 등을 이용하여 구해질 수 있다.In step 310, the position correcting unit 70 calculates the coordinates of the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230 using the coordinates of the reception position of the mobile node 1 estimated in step 450 according to the following equation (1) The relative position estimated in step 230 is corrected. Equation (1) is an equation for calculating X * , i.e., a new n coordinate value, which minimizes the sum of the sum of left squared terms and the sum of right squared terms of n position coordinate values corresponding to X. The solution of Equation (1) can be obtained by using a Gauss-Newton method or the like.

Figure pat00001
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이동 노드(1)가 사용자에 의해 휴대되는 스마트폰인 경우에 사용자가 첫 번째 스텝의 위치 x1로부터 n-1 번의 스텝을 걸었다고 가정하면, 수학식 1에서 X = {x1, x2, x3, ..., xi, xi+1, ..., xn}T이다. 여기에서, 위 첨자 T는 X가 n 개의 위치 좌표값이 일렬로 나열된 열벡터(column vector)임을 의미한다. 사용자의 이동 속도와 이동 방향은 매우 변화가 심하기 때문에 사용자의 각 스텝이 이동 노드(1)의 이동 경로 상의 각 측위점으로 설정된다. 사용자의 스텝은 스마트폰에 내장된 센서에 의해 검출될 수 있다. 즉, 이동 노드(1)는 사용자의 스텝마다 그것의 상대 위치를 추정함과 동시에 수신 위치를 추정한다. 이동 노드(1)가 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템인 경우라면, 사용자의 스텝 대신에 이동 노드(1)의 이동 경로 상의 일정 거리마다 측위점이 설정될 수도 있다. Assuming that the mobile node 1 is a smartphone carried by the user and that the user has performed n-1 steps from the position x 1 of the first step, X = {x 1 , x 2 , x 3 , ..., x i , x i + 1 , ..., x n } T. Here, superscript T means that X is a column vector in which n position coordinate values are arranged in a line. Since the moving speed and moving direction of the user are very varied, each step of the user is set to each of the positioning points on the movement path of the mobile node 1. [ The user's step can be detected by the sensor built in the smartphone. That is, the mobile node 1 estimates its relative position at each step of the user and simultaneously estimates the reception position. If the mobile node 1 is a navigation system mounted on a vehicle, a positioning point may be set at a certain distance on the movement path of the mobile node 1 instead of the user's step.

좌측 제곱항의 "xi"는 사용자의 i-1 번째 스텝에 대한 i 번째 스텝의 상대 위치의 좌표값을 의미하고, "xi+1"은 사용자의 i 번째 스텝에 대한 i+1 번째 스텝의 상대 위치의 좌표값을 의미하고, "ui+1"은 i 번째 스텝의 상대 위치로부터 i+1 번째 스텝의 상대 위치로의 이동 거리와 이동 방향을 의미한다. "f(xi, ui+1)"은 사용자의 i 번째 스텝의 상대 위치 좌표값에 ui+1을 적용함으로써 사용자의 i+1 번째 스텝의 상대 위치의 좌표값을 산출하기 위한 함수를 의미한다. 본 실시예에 따라 작성되는 지도의 좌표계가 2차원 좌표계라면, "f(xi, ui+1)"은 다음 수학식 2와 같이 표현될 수 있다. The left jegophang "x i" is the user of the i-1-th mean the coordinates of the relative position of the i-th step to step, and, "x i + 1" is (i + 1) th step to the user in the i-th step Quot; ui + 1 " means a moving distance and a moving direction from the relative position of the i-th step to the relative position of the (i + 1) th step. "f (x i , u i + 1 )" is a function for calculating the coordinate value of the relative position of the user's i + 1 th step by applying u i + 1 to the relative position coordinate value of the user's i th step it means. The coordinate system of the map that is prepared in accordance with this embodiment, if a two-dimensional coordinate system, "f (x i, u i + 1)" can be expressed as the following equation (2).

Figure pat00002
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수학식 2에서 "xi"의 좌표값은 (xi,1, xi,2)이고, "xi+1"의 좌표값은 (xi+1,1, xi+1,2)이다. "hi+1"은 i 번째 스텝의 상대 위치로부터 i+1 번째 스텝의 상대 위치로의 이동 방향을 나타내고, "li+1"은 이동 거리를 나타낸다. "ui+1"은 센서부(20)의 출력 신호의 값으로부터 산출된 이동 거리와 이동 방향이다. 센서 자체의 하드웨어적인 오차, 센서로 유입되는 노이즈 등으로 인해 센서부(20)의 출력 신호의 값으로부터 산출된 이동 거리와 이동 방향, 즉 ui+1에는 항상 오차가 존재한다. 따라서, f(xi, ui+1)의 계산값, 즉 이동 노드(1)의 상대 위치 추정값에는 항상 오차가 존재하며, 상대 측위의 정확도를 높이기 위해서는 이 오차를 최소로 하여야 하는 제약(constraint)이 발생하게 된다. 이러한 상대 측위의 오차 제약은 수학식 1의 좌측 제곱항으로 표현된다. Coordinate values of "x i" in equation (2) is (x i, 1, x i, 2), and the coordinate values of "x i + 1" is a (x i + 1,1, x i + 1,2) to be. "h i + 1 " represents the moving direction from the relative position of the i-th step to the relative position of the (i + 1) th step, and "l i + 1 " represents the moving distance. " u i + 1 " is the moving distance and the moving direction calculated from the value of the output signal of the sensor unit 20. There is always an error in the movement distance and the movement direction, that is, u i + 1 , calculated from the value of the output signal of the sensor unit 20 due to the hardware error of the sensor itself, the noise introduced into the sensor, Therefore, there is always an error in the calculated value of f (x i , u i + 1 ), that is, the relative position estimation value of the mobile node 1. In order to increase the accuracy of relative positioning, ). The error constraint of this relative positioning is represented by the left square term of Equation (1).

예를 들어, 상대 측위의 오차를 감소시키기 위해 "xi+1"은 사용자의 i 번째 스텝의 상대 위치 좌표값에 사용자의 현재 진행 방향과 사용자의 평균 보폭을 적용함으로써 산출될 수 있다. X = {x1, x2, x3, ..., xi, xi+1, ..., xn}T에 대해 좌측 제곱항을 산출하고, 그것을 최소로 하는 새로운 값으로 X = {x1, x2, x3, ..., xi, xi+1, ..., xn}T를 갱신하게 되면 센서 오차로 인해 이동 노드(1)의 상대 위치 추정값이 이동 노드(1)의 실제 위치로부터 과도하게 벗어나는 현상이 방지될 수 있다. 상술한 바와 같이, PDR, DR 등과 같은 상대 측위 알고리즘의 오차는 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 반복될수록 이동 노드(1)의 상대 위치의 오차가 누적되는 특성을 갖고 있다. 이러한 특성과 기타 다른 원인들로 인해 f(xi, ui+1)의 오차를 최소로 하는 제약만으로는 상대 측위의 정확도를 높이는 데에는 한계가 있다. 본 실시예는 좌측 제곱항을 최소로 하는 제약에 우측 제곱항을 최소로 하는 제약을 더함으로써 이동 노드(1)의 상대 위치 추정값의 정확도를 향상시킨다. For example, " x i + 1 " can be calculated by applying the user's current traveling direction and the user's average pedometer to the relative position coordinate value of the i-th step in order to reduce the relative positioning error. The left square term is calculated for X = {x 1 , x 2 , x 3 , ..., x i , x i + 1 , ..., x n } T , x 1, x 2, x 3 , ..., x i, the relative position of the estimated value x i + 1, ..., x n} T updated when the mobile node (1) because of a sensor error to the mobile node ( 1 is prevented from being excessively deviated from the actual position. As described above, the error of the relative positioning algorithm such as PDR, DR, etc. has a characteristic in which the error of the relative position of the mobile node 1 is accumulated as the relative position estimation of the mobile node 1 is repeated. Due to these characteristics and other causes, limiting the error of f (x i , u i + 1 ) to a minimum has a limitation in raising the accuracy of relative positioning. This embodiment improves the accuracy of the relative position estimate of the mobile node 1 by adding a constraint that minimizes the right squared term to the constraint of minimizing the left squared term.

우측 제곱항의 "xj"는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호를 수신한 이동 노드(1)의 현재 위치를 의미하고, "vj"는 이동 노드(1)의 현재 위치 xj에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴을 의미하고, "xk"는 스토리지(30)에 저장된 지도의 측위점들 중 대상 지역에서의 신호 세기 분포 내에서 이동 노드(1)의 현재 위치 xj에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 측위점의 절대 위치를 의미한다. "g(xj, vj)"는 대상 지역에서의 신호 세기 분포 내에서 이동 노드(1)의 현재 위치 xj에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴 vj과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분의 절대 위치를 산출하기 위한 함수를 의미한다. "X j " in the right square term means the current position of the mobile node 1 that has received the signal sent from the fixed node 2 and "v j " means the current position of the mobile node 1 generated in the current position x j of the mobile node 1 Quot; x k " refers to a pattern of change in signal intensity, and " x k " denotes a signal intensity generated at the current position x j of the mobile node 1 within the signal intensity distribution in the target area among the positioning points of the map stored in the storage 30 Quot; means the absolute position of the positioning point having the pattern most similar to the change pattern of the change point. is the absolute position of the portion having the pattern most similar to the change pattern v j of the signal intensity generated at the current position x j of the mobile node 1 within the signal intensity distribution in the target region, and g (x j , v j ) .

상술한 바와 같이, 비교부(65)는 이동 노드(1)의 현재 위치 xj에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴 vj과 대상 지역에서의 신호 세기 분포간의 서피스 상관도를 기반으로 이동 노드(1)의 위치 xj에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴 vj과 가장 유사한 패턴을 찾기 때문에 "g(xj, vj)"는 상술한 바와 같은 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘의 함수라고 할 수 있다. 즉, 수신위치 추정부(66)는 g(xj, vj)에 따라 이동 노드(1)의 현재 위치 xj에서 수신된 신호에 대한 이동 노드(1)의 수신 위치를 추정한다. 이와 같이, "g(xj, vj)"의 계산값은 이동 노드(1)의 수신 위치의 추정 좌표값이다. "xk"는 이와 같이 현재 추정된 이동 노드(1)의 수신 위치의 좌표값에 가장 가까운 좌표값을 갖는 이전의 수신 위치에 해당하는 측위점, 즉 스토리지(30)에 저장된 지도의 측위점이라고 할 수 있다.As described above, the comparator 65 compares the degree of surface correlation between the variation pattern v j of the signal strength generated at the current position x j of the mobile node 1 and the signal intensity distribution in the target area, (X j , v j ) is a function of the wireless positioning algorithm based on the surface correlation as described above since it finds the pattern most similar to the change pattern v j of the signal intensity generated at the position x j of have. That is, the reception position estimating unit 66 estimates the reception position of the mobile node 1 with respect to the signal received at the current position x j of the mobile node 1 according to g (x j , v j ). Thus, the calculated value of "g (x j , v j )" is the estimated coordinate value of the receiving position of the mobile node 1. quot; x k " is a positioning point corresponding to the previous reception position having the coordinate value closest to the coordinate value of the reception position of the currently estimated mobile node 1, that is, the positioning point of the map stored in the storage 30 can do.

수학식 1의 우측 제곱항이 최소로 되어야 하는 제약을 만족하기 위해서는 "g(xj, vj)"의 좌표값과 "xk"의 좌표값은 동일하여야 한다. "xk"의 좌표값은 스토리지(30)에 저장되어 있는 측위점들의 좌표값, 즉 X = {x1, x2, x3, ..., xi, xi+1, ..., xn}T 중에서 "g(xj, vj)"의 계산값과 가장 가까운 좌표값을 갖는 어느 하나로서 상대 측위에 의한 이동 노드(1)의 상대 위치 추정값이거나 그 추정값에 대한 보정값이다. 이동 노드(1)가 대상 지역 내의 어떤 경로를 처음 돌 때에는 신호 세기 분포를 알 수 없으므로 이동 노드(1)의 상대 위치는 보정될 수 없어 "xk"의 좌표값은 상대 측위만에 의한 이동 노드(1)의 상대 위치 추정값이 된다. In order to satisfy the constraint that the right square term of Equation (1) must be minimized, the coordinate value of "g (x j , v j )" and the coordinate value of "x k " must be the same. The coordinate values of " x k " correspond to the coordinate values of the positioning points stored in the storage 30, that is, X = {x 1 , x 2 , x 3 , ..., x i , x i + , x n} T from the "g (x j, v j )" of as one that has the nearest coordinate value with the calculated value or a relative position estimate of the mobile node (1) according to the relative positioning is a compensation value for the estimated value . The relative position of the mobile node 1 can not be corrected since the signal intensity distribution can not be known when the mobile node 1 first turns on a certain route in the target area, and the coordinate value of " x k " (1).

본 실시예에 따른 서피스 상관도 기반의 무선 측위에 의한 이동 노드(1)의 위치 추정값의 정확도는 매우 높기 때문에 상대 측위의 오차가 존재하지 않는다면 상대 측위에 의한 이동 노드(1)의 위치 추정값과 서피스 상관도 기반의 무선 측위에 의한 이동 노드(1)의 위치 추정값은 거의 동일하게 된다. 그러나, 상대 측위의 오차, 대표적으로 PDR 오차로 인해 "g(xj, vj)"의 좌표값과 "xk"의 좌표값은 동일할 수가 없다. 따라서, 본 실시예는 스토리지(30)에 저장된 지도의 측위점의 좌표값을 "g(xj, vj)"의 좌표값에 근접시키는 방향으로 스토리지(30)에 저장된 지도의 측위점의 좌표값을 갱신시킴으로써 스토리지(30)에 저장된 지도의 측위점의 좌표값 정확도가 향상되도록 한다.Since the accuracy of the position estimation value of the mobile node 1 by the wireless positioning based on the surface correlation map according to the present embodiment is very high, if there is no error of the relative positioning, the position estimation value of the mobile node 1 by the relative positioning, The position estimation values of the mobile node 1 by the correlation-based radio positioning are almost the same. However, the coordinate value of "g (x j , v j )" and the coordinate value of "x k " can not be the same due to the relative positioning error, typically PDR error. Therefore, the present embodiment can be applied to the case where the coordinate value of the positioning point of the map stored in the storage 30 is set to the coordinates of the positioning point of the map stored in the storage 30 in the direction of approaching the coordinate value of "g (x j , v j ) So that the accuracy of the coordinate value of the positioning point of the map stored in the storage 30 is improved.

이와 같이, 310 단계에서 위치 보정부(70)는 수학식 1에 따라 450 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 수신 위치의 좌표값과 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포 내 측위점들 중 그 수신 위치의 좌표값에 가장 가까운 측위점의 좌표값의 차이를 최소로 하는 방향으로 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값과 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포 내 각 측위점의 좌표값을 교정한다. 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포 내 측위점들은 이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 이동 노드(1)의 상대 위치가 이미 측정된 지점들이다. 이동 노드(1)는 대상 지역 내의 어떤 경로를 여러 바퀴 돌면서 수학식 1을 통해 각 측위점의 좌표값을 반복적으로 갱신함으로써 복수의 측위점으로 표현되는 그 경로의 그래프를 실제 경로에 근접하도록 최적화한다. In this manner, in step 310, the position correcting unit 70 calculates the coordinates of the reception position of the mobile node 1 estimated in step 450 according to Equation (1) and the measurement points in the signal intensity distribution of the map stored in the storage 30 The coordinate value of the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230 and the signal strength of the map stored in the storage 30 in the direction of minimizing the difference between the coordinate values of the positioning points closest to the coordinate values of the reception position Correct the coordinate values of each positioning point in the distribution. The positioning points within the signal intensity distribution of the map stored in the storage 30 are points at which the relative position of the mobile node 1 on the movement path of the mobile node 1 is already measured. The mobile node 1 repeatedly updates the coordinate values of the respective positioning points by using Equation 1 while rotating a certain path in the target region several times, thereby optimizing the graph of the path represented by the plurality of positioning points to approach the actual path .

상술한 바와 같이, 본 실시예는 좌측 제곱항을 최소로 하는 제약에 우측 제곱항을 최소로 하는 제약을 더함으로써 이동 노드(1)의 상대 위치 추정값의 정확도를 향상시킨다. 즉, 310 단계에서 위치 보정부(70)는 수학식 1에 따라 450 단계에서 추정된 상대 위치의 좌표값과 이 상대 위치를 기준으로 하는 이동 노드(1)의 다른 상대 위치의 좌표값 사이의 오차를 최소로 함과 동시에 450 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 수신 위치의 좌표값과 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포 내 측위점들 중 그 수신 위치의 좌표값에 가장 가까운 측위점의 좌표값의 차이를 최소로 하는 방향으로 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값과 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포 내 각 측위점의 좌표값을 교정한다. As described above, this embodiment improves the accuracy of the relative position estimate of the mobile node 1 by adding a constraint that minimizes the right-hand side square term to the constraint of minimizing the left square term. That is, in step 310, the position correcting unit 70 calculates an error between the coordinate value of the relative position estimated in step 450 and the coordinate value of another relative position of the mobile node 1 based on the relative position, The coordinates of the reception position of the mobile node 1 estimated at step 450 and the positioning point closest to the coordinate value of the reception position among the positioning points within the signal intensity distribution of the map stored in the storage 30 The coordinate value of the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230 and the coordinate value of each positioning point in the signal intensity distribution stored in the storage 30 are corrected.

이와 같이, 본 실시예는 서피스 상관도 기반의 무선 측위에 의한 이동 노드(1)의 위치 추정값 그대로 이동 노드(1)의 상대 위치 추정값을 보정하지 않고 450 단계에서 추정된 상대 위치의 좌표값과 이 상대 위치를 기준으로 하는 이동 노드(1)의 다른 상대 위치의 좌표값 사이의 오차를 최소로 하여야 한다는 제약을 부가함으로써 상대 측위의 결함과 무선 측위의 결함간의 상호 보완을 통해 무선 환경 변화, 경로 변화 등 다양한 환경 변화에도 항상 이동 노드(1)의 현재 위치를 정확하게 추정할 수 있고, 이와 같이 정확하게 추정된 이동 노드(1)의 위치의 좌표값과 그 위치에서 수신된 신호의 세기를 기록함으로써 매우 정확한 경로 정보가 기록된 지도를 작성할 수 있다. As described above, in this embodiment, the relative position estimation value of the mobile node 1 is not corrected as it is by the wireless positioning based on the surface correlation map, By adding a constraint that the error between the coordinate values of the other relative positions of the mobile node 1 based on the relative position should be minimized, it is possible to compensate the defects of the relative positioning and the defects of the radio positioning, It is possible to accurately estimate the current position of the mobile node 1 even in various environmental changes such as the position of the mobile node 1, and by accurately recording the coordinate value of the position of the mobile node 1 and the intensity of the received signal at that position, A map on which path information is recorded can be created.

도 13은 본 실시예에 따른 SLAM에 의한 상대 위치 보정의 일례를 도시한 도면이다. 도 13의 (a), (b), (c) 각각에는 사용자가 스마트폰을 들고 1번 측위점으로부터 출발하여 11 번의 스텝을 걸어서 다시 1번 측위점으로 돌아왔을 때에 상대 측위부(50)에 의해 PDR 알고리즘을 사용하여 각 스텝별로 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에 이동 노드(1)의 스텝 번호가 표시되어 있다. 이동 노드(1)는 1번 측위점으로부터 출발하여 한 스텝 이동하면서 센서부(20)의 출력 신호의 값으로부터 산출된 이동 거리와 이동 방향으로부터 1번 측위점에 대한 2번 측위점을 나타내는 상대 위치를 추정한다. 마찬가지로, 이동 노드(1)는 2번 측위점으로부터 한 스텝씩 이동하면서 3 ~ 12번 측위점에서의 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정한다.13 is a diagram showing an example of relative positional correction by the SLAM according to the present embodiment. 13 (a), 13 (b), and 13 (c), when the user holds the smartphone, starts from the first positioning point, walks 11 steps, and returns to the first positioning point, the relative positioning unit 50 The step number of the mobile node 1 is displayed at the relative position of the mobile node 1 estimated for each step using the PDR algorithm. The mobile node 1 calculates the moving distance calculated from the value of the output signal of the sensor unit 20 while moving one step from the first positioning point and the relative position indicating the second positioning point with respect to the first positioning point from the moving direction . Likewise, the mobile node 1 estimates the relative position of the mobile node 1 at the 3 to 12 positioning points while moving by one step from the second positioning point.

사용자가 1번 측위점으로부터 출발하여 1번 측위점으로 돌아왔으므로 1번 측위점과 12번 측위점은 실제 물리적 지형에서 동일 위치이다. 도 13의 (a)에 도시된 바와 같이, 12번 측위점은 1번 측위점에 중복되어 표시되어야 함에도 불구하고 PDR 오차 누적으로 인해 12번 측위점은 1번 측위점이 아닌 주변의 다른 위치에 표시되어 있다. 종래의 SLAM 알고리즘에서 루프 클로져(loop closure)란 어떤 랜드마크로부터 출발하여 루프 형태의 경로를 따라 이동하여 다시 동일한 랜드마크로 돌아왔을 때에 도착 당시에 추정된 랜드마크의 좌표값이 출발 당시의 랜드마크의 좌표값과 다른 경우에 도착 당시에 추정된 랜드마크의 좌표값을 출발 당시의 랜드마크의 좌표값으로 조정함으로써 지도의 정확도를 향상시키는 과정을 말한다.Since the user has departed from the first positioning point and returned to the first positioning point, the first positioning point and the 12th positioning point are at the same position in the actual physical terrain. As shown in FIG. 13 (a), although the 12th positioning point should be displayed overlapping with the 1st positioning point, the 12th positioning point is not displayed at the 1st positioning point due to the accumulated PDR error, . In the conventional SLAM algorithm, a loop closure is a loop closure that starts from a certain landmark, moves along a loop-shaped path, and returns to the same landmark. When the coordinate value of the landmark estimated at the time of arrival arrives at the coordinates The coordinate value of the landmark estimated at the time of arrival is adjusted to the coordinate value of the landmark at the time of departure, thereby improving the accuracy of the map.

도 13의 (b)에 도시된 바와 같이, 12번 측위점만을 1번 측위점으로 옮기면 다른 측위점에서의 상대 측위 오차가 무시되는 결과를 낳게 된다. 이동 노드(1)가 루트 형태로 돌았으나 출발점과 도착점이 PDR 오차 누적, 즉 모든 측위점에서의 상대 측위 오차의 누적이 주요 원인이기 때문에 도 13의 (c)에 도시된 바와 같이 각 측위점에서의 상대 측위 오차가 교정되어야 한다. 상술한 바와 같이, 종래의 SLAM 알고리즘은 랜드마크 식별을 통해 루프 클로져의 문제를 발견하는데, 이러한 랜드마크의 식별을 위해서는 라이다, 카메라, 초음파 센서 등과 같은 센서가 필요하다.  As shown in FIG. 13 (b), if only the 12th positioning point is moved to the 1 positioning position, the relative positioning error at the other positioning points is ignored. 13 (c), since the PDR error accumulation, that is, the accumulation of the relative positioning errors at all the positioning points, is the main cause of the movement of the mobile node 1 in the root form, The relative positioning error of the sensor should be corrected. As described above, the conventional SLAM algorithm finds a problem of loop closure through landmark identification. In order to identify such a landmark, a sensor such as a camera, an ultrasonic sensor, or the like is required.

이동 노드(1)가 1번 측위점에 해당하는 시작점으로부터 출발하여 루트 형태의 경로를 돌아 그 시작점과 지리적으로 동일 위치에 해당하는 도착점에 도착한 경우, 310 단계에서 위치 보정부(70)는 수학식 1에 따라 450 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 수신 위치인 도착점의 좌표값과 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포 내 측위점들 중 그 도착점의 좌표값에 가장 가까운 측위점인 시작점의 좌표값의 차이를 최소로 하는 방향으로 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값과 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포 내 각 측위점의 좌표값을 교정한다. 여기에서, 450 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 수신 위치인 도착점의 좌표값은 서피스 상관도 기반의 무선 측위에 의해 추정된 이동 노드(1)의 위치 좌표값이기 때문에 그 위치 좌표값의 정확도가 매우 높다.When the mobile node 1 starts from the starting point corresponding to the first positioning point and returns to the route of the route type and arrives at the destination corresponding to the geographically same starting point, the position correcting unit 70 calculates 1, which is the closest to the coordinate value of the arrival point of the arrival point of the mobile node 1 estimated in step 450 and the coordinate value of the arrival point of the arrival point of the map stored in the storage 30, The coordinate value of the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230 and the coordinate value of each positioning point in the signal intensity distribution stored in the storage 30 are corrected. Here, since the coordinate value of the arrival point, which is the reception position of the mobile node 1 estimated in step 450, is the position coordinate value of the mobile node 1 estimated by the wireless positioning based on the surface correlation map, Is very high.

따라서, 라이다, 카메라, 초음파 센서 등과 같은 센서를 이용한 랜드마크의 식별 없이도 450 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 수신 위치인 시작점의 좌표값에 일치 또는 근접되도록 도착점의 좌표값을 조정하는 과정을 통해 도착점의 상대 위치 추정값의 오차가 대폭 감소될 수 있다. 본 실시예에서는 물리적인 랜드마크 대신에 패턴 생성부(64)에 의해 생성된 신호 세기 변화 패턴과 스토리지(30)에 저장된 지도의 신호 세기 분포 내의 대응 패턴간의 유사도가 일종의 랜드마크의 역할을 한다. 본 실시예에 따르면, 물리적인 랜드마크 식별을 위한 별도의 센서 없이도 루프 클로져의 문제를 해결함으로써 지도의 정확도를 향상시킬 수 있다.Accordingly, the process of adjusting the coordinate value of the destination so as to be in accordance with or near to the coordinate value of the starting point, which is the receiving position of the mobile node 1 estimated in step 450, without identifying the landmark using a sensor such as a scanner, camera, ultrasonic sensor, The error of the relative position estimation value of the destination can be greatly reduced. In this embodiment, the similarity between the signal intensity change pattern generated by the pattern generator 64 and the corresponding pattern in the signal intensity distribution of the map stored in the storage 30 plays a role of a kind of landmark instead of a physical landmark. According to the present embodiment, the accuracy of the map can be improved by solving the problem of loop closure even without a separate sensor for physical landmark identification.

도 14-15는 종래의 무선 측위 알고리즘과 본 실시예의 무선 측위 알고리즘에 대한 SLAM 성능 시험을 비교한 도면이다. 도 8에 도시된 대상 지역에서 사용자가 스마트폰을 들고 시작점 (0,0)으로부터 출발하여 건물 복도를 두 바퀴 돌면서 종래의 무선 측위 알고리즘을 이용하여 이동 노드(1)의 이동 경로 상의 각 측위점 별로 이동 노드(1)의 수신 위치를 추정하고, 이동 노드(1)의 수신 위치 추정값을 이용하여 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값을 교정하면서 스토리지(30)에 저장된 지도의 좌표계에 그 교정 좌표값에 해당하는 위치마다 도트를 표시하고 도트와 도트 사이를 연결하였다. 도 14의 (a)에는 이러한 과정을 통해 표시된 수많은 측위점 도트들의 나열에 해당하는 이동 노드(1)의 이동 궤적이 도시되어 있다.14-15 are diagrams comparing SLAM performance tests for the conventional wireless positioning algorithm and the wireless positioning algorithm of the present embodiment. 8, when a user holds a smartphone and starts from a starting point (0, 0) and turns around a building corridor two times, and by using a conventional wireless positioning algorithm, The reception position of the mobile node 1 is estimated and the coordinate value of the relative position of the mobile node 1 is corrected using the reception position estimation value of the mobile node 1, A dot is displayed for each position corresponding to the coordinate value, and the dot is connected to the dot. FIG. 14 (a) shows the movement trajectory of the mobile node 1 corresponding to the array of the plurality of positioning dot dots displayed through this process.

도 14의 (b)에는 종래의 무선 측위 알고리즘 대신에 본 실시예의 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘을 이용하여 각 측위점 별로 이동 노드(1)의 수신 위치를 추정하는 외에는 도 14의 (a)의 SLAM 성능 시험과 동일하게 진행된 경우의 이동 노드(1)의 이동 궤적이 도시되어 있다. 특히, 도 14의 (a), (b)의 시험은 도 8에 도시된 대상 지역에 설치된 수십 개의 액세스 포인트를 모두 동작시킨 상태에서 실행되었다. 종래의 무선 측위 알고리즘을 채용한 SLAM 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 이동 궤적에 비해 본 실시예의 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘을 채용한 SLAM 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 이동 궤적이 건물 복도의 실제 형상에 훨씬 가까움을 알 수 있다.14 (b), except that the reception position of the mobile node 1 is estimated for each positioning point using the surface correlation-based wireless positioning algorithm of the present embodiment instead of the conventional wireless positioning algorithm, The movement trajectory of the mobile node 1 is shown in the same manner as in the SLAM performance test of FIG. In particular, the tests of FIGS. 14 (a) and 14 (b) were executed in a state in which all the dozens of access points installed in the target area shown in FIG. 8 were operated. The mobile node 1 estimated by the SLAM algorithm employing the wireless positioning algorithm based on the surface correlation of the present embodiment compared with the movement locus of the mobile node 1 estimated by the SLAM algorithm employing the conventional wireless positioning algorithm It can be seen that the movement trajectory is much closer to the actual shape of the building corridor.

도 15의 (a), (b), (c)에는 도 8에 도시된 대상 지역에 설치된 액세스 포인트들을 각각 50%, 20%, 10%를 동작시킨 상태에서 도 14의 (a)의 시험과 동일하게 진행된 경우의 이동 노드(1)의 이동 궤적이 도시되어 있다. 도 15의 (d), (e), (f)에는 도 8에 도시된 대상 지역에 설치된 액세스 포인트들을 각각 50%, 20%, 10%를 동작시킨 상태에서 도 14의 (b)의 시험과 동일하게 진행된 경우의 이동 노드(1)의 이동 궤적이 도시되어 있다. 도 15의 (a), (b), (c)로부터 종래의 무선 측위 알고리즘을 채용한 SLAM 알고리즘에 의해 추정되는 이동 노드(1)의 이동 궤적은 액세스 포인트 개수에 매우 민감하게 반응하여 많이 일그러짐을 알 수 있다. In FIGS. 15A, 15B and 15C, the access points installed in the target area shown in FIG. 8 are operated in the test of FIG. 14A with 50%, 20%, and 10% And the moving locus of the mobile node 1 in the case of the same progress. 15 (d), 15 (e), and 15 (f), the access points installed in the target area shown in FIG. 8 are tested in the test of FIG. 14 (b) with 50%, 20% And the moving locus of the mobile node 1 in the case of the same progress. The moving locus of the mobile node 1 estimated by the SLAM algorithm employing the conventional radio positioning algorithm is very sensitive to the number of access points and is greatly distorted as shown in Figs. 15A, 15B, and 15C Able to know.

도 15의 (d), (e), (f)로부터 본 실시예의 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘을 채용한 SLAM 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 이동 궤적은 도 8에 도시된 대상 지역에 설치된 액세스 포인트의 개수 변화에 크게 영향을 받지 않고 건물 복도의 실제 형상과 유사한 형상을 유지하고 있음을 알 수 있다. 이와 같이, 본 실시예는 어떤 지역에서 양호한 무선 환경의 구축을 위해 요구되는 액세스 포인트 개수보다 적은 개수의 액세스 포인트가 설치됨에 따라 무선 환경이 열악한 경우에도 매우 정확한 경로 정보가 기록된 지도를 작성할 수 있다.The movement trajectory of the mobile node 1 estimated by the SLAM algorithm employing the surface correlation degree-based wireless positioning algorithm of the present embodiment from FIG. 15 (d), (e), and (f) It can be seen that it maintains a shape similar to the actual shape of a building corridor without being greatly affected by the number of access points installed in the area. As described above, according to the present embodiment, since a fewer number of access points are installed than the number of access points required for establishing a good wireless environment in a certain area, a map in which highly accurate path information is recorded even when the wireless environment is poor .

상술한 바와 같이, 종래의 무선 측위 알고리즘은 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하거나 액세스 포인트의 개수 부족 등 무선 환경이 열악한 경우, 이동 노드(1)의 수신 위치의 추정값의 오차가 매우 크다. 반면, 본 실시예의 SLAM 알고리즘은 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 수신 위치를 추정하기 때문에 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하거나 액세스 포인트의 개수 부족 등 무선 환경이 열악하더라도 이동 노드(1)의 수신 위치의 추정값의 오차가 거의 발생하지 않게 된다. 그 결과, 본 실시예의 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘을 채용한 SLAM 알고리즘은 액세스 포인트의 개수 변화 등 무선 환경 변화가 발생하거나 액세스 포인트의 개수 부족 등 무선 환경이 열악한 경우에도 매우 정확한 경로 정보가 기록된 지도를 작성할 수 있다. As described above, in the conventional wireless positioning algorithm, when a wireless environment change such as signal interference between communication channels, expansion of access points, occurrence of a failure or an obstacle occurs, or the number of access points is insufficient, ) Is very large. On the other hand, since the SLAM algorithm of the present embodiment estimates the reception position of the mobile node 1 by using a change pattern of at least one signal intensity according to a relative change of the position of the mobile node over a plurality of time points, An error in the estimated value of the reception position of the mobile node 1 hardly occurs even if the wireless environment changes due to a change in the radio environment such as an increase in the number of access points, a change in the radio environment such as a failure or an obstacle, or a lack of the number of access points. As a result, the SLAM algorithm employing the wireless correlation algorithm based on the surface correlation of the present embodiment can obtain highly accurate path information even when the wireless environment such as a change in the number of access points or a change in radio environment occurs or the number of access points is insufficient. Map can be created.

320 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(60)의 지도 작성부(80)는 310 단계에서 보정된 이동 노드(1)의 상대 위치를 이용하여 상기 지역의 경로를 표현함으로써 대상 지역에 대한 지도를 작성한다. 110 단계, 120 단계, 130 단계, 및 310 단계가 복수의 시점 별로 반복적으로 수행될 때마다, 320 단계에서 지도 작성부(80)는 스토리지(30)에 복수의 시점에서 보정된 복수의 상대 위치의 좌표값을 나열하여 기록함으로써 대상 지역의 경로를 표현하고, 스토리지(30)에 각 시점에서 보정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 좌표값에 매핑시켜 각 시점과 동일 시점에서 수신된 적어도 하나의 신호를 송출한 적어도 하나의 고정 노드의 아이디와 그 적어도 하나의 신호의 세기를 기록함으로써 대상 지역의 신호 세기 분포 지도를 작성한다. 이와 같이, SLAM의 특성상 이동 노드(1)의 위치 추정과 지도 작성이 동시에 가능하기 때문에 사람이 직접 지형 정보나 신호 정보를 수집하는 방식에 비해 지도 작성에 소비되는 시간과 비용이 대폭 절감될 수 있다. The mapping unit 80 of the wireless positioning unit 60 of the mobile node 1 in step 320 expresses the path of the area using the relative position of the mobile node 1 corrected in step 310, Create a map. When the steps 110, 120, 130, and 310 are repeatedly performed for each of the plurality of viewpoints, in step 320, the map creator 80 displays a plurality of relative positions Coordinates of the coordinates of the mobile node 1 are recorded and stored in the storage 30, and the coordinates are mapped to coordinate values of the relative position of the mobile node 1 corrected at each point in time in the storage 30 so that at least one The ID of at least one fixed node that has transmitted the signal and the intensity of the at least one signal are recorded so as to generate a signal strength distribution map of the target area. In this way, since the position estimation and the map creation of the mobile node 1 are possible at the same time, the time and cost consumed in the map creation can be greatly reduced compared to a method in which the person directly acquires the terrain information or the signal information .

이동 노드(1)가 대상 지역 내의 모든 경로를 본 실시예에서 목표로 하는 지도 정확도에 해당하는 회수만큼 반복해서 완주하면, 스토리지(30)에는 매우 높은 정확도의 경로 정보, 신호 세기 정보, 및 고정 노드 정보가 기록된 지도가 완성되어 저장되어 있게 된다. 본 실시예의 SLAM 알고리즘에 의해 작성된 지도가 와이파이 신호 기반의 라디오맵을 포함하는 경우, 도 7에 도시된 바와 같이 그 지도에는 경로 정보, 와이파이 신호 세기 정보, 및 액세스 포인트 정보가 기록되어 있고, LTE 신호 기반의 라디오맵을 포함하는 경우에는 경로 정보, LTE 신호 세기 정보, 및 기지국 정보가 기록되어 있다. 스토리지(30)에 목표로 하는 정확도의 지도가 저장되어 있으면, 지도 작성부(80)는 이와 같이 작성된 지도를 무선 통신부(10)를 통하여 측위 서버(3)에 전송한다. When the mobile node 1 repeatedly completes all the paths in the target area by the number of times corresponding to the target map accuracy in this embodiment, the storage 30 is provided with very high accuracy path information, signal strength information, The map on which the information is recorded is completed and stored. When the map created by the SLAM algorithm of the present embodiment includes a radio map based on a Wi-Fi signal, route information, Wi-Fi signal strength information, and access point information are recorded on the map as shown in FIG. 7, Based radio map, route information, LTE signal strength information, and base station information are recorded. If the map of the target accuracy is stored in the storage 30, the map creating unit 80 transmits the created map to the positioning server 3 via the wireless communication unit 10. [

도 16은 본 실시예의 SLAM 알고리즘에 의해 작성된 지도의 예들을 도시한 도면이다. 도 16의 (a)에는 도 8에 도시된 대상 지역에 대해 본 실시예의 SLAM 알고리즘에 의해 작성된 지도가 도시되어 있다. 도 16의 (a)로부터 본 실시예의 SLAM 알고리즘에 의해 보정된 이동 노드(1)의 상대 위치 좌표값들을 갖는 측위점들의 나열에 의해 본 실시예의 SLAM 알고리즘에 의해 작성된 지도 내의 복도 형상이 도 8에 도시된 실제 복도 형상에 거의 근사하게 표현되어 있음을 알 수 있다. 이러한 지도 내의 경로 그래프는 도 7에 도시된 바와 같은 테이블의 수치 값들로부터 생성될 수 있다. 도 16의 (b)에는 여러 경로를 갖는 대상 지역에 대해 본 실시예의 SLAM 알고리즘에 의해 작성된 지도의 일례가 도시되어 있다. 도 16의 (b)에 도시된 지도도 위에서 설명된 SLAM 알고리즘에 의해 도 16의 (a)의 예와 마찬가지로 동일하게 작성될 수 있다. 16 is a diagram showing examples of maps generated by the SLAM algorithm of the present embodiment. FIG. 16A shows a map created by the SLAM algorithm of the present embodiment with respect to the target area shown in FIG. From Fig. 16 (a), the corridor shape in the map created by the SLAM algorithm of the present embodiment by arranging the positioning points having the relative position coordinate values of the mobile node 1 corrected by the SLAM algorithm of this embodiment is shown in Fig. 8 It can be seen that the shape of the actual corridor shown in FIG. The path graph in this map can be generated from the numerical values of the table as shown in Fig. FIG. 16 (b) shows an example of a map created by the SLAM algorithm of the present embodiment for a target area having multiple paths. The map shown in FIG. 16 (b) can be created in the same manner as the example of FIG. 16 (a) by the SLAM algorithm described above.

도 16의 (a), (b)에 도시된 바와 같이, 본 실시예의 SLAM 알고리즘에 의해 작성된 지도에서 현실 세계의 물리적 지형은 복수의 맵링크(map link)와 복수의 맵노드(map node)로 단순화되어 표현된다. 각 맵링크는 사람이나 차량이 지나갈 수 있는 선형의 길을 나타내고, 각 맵노드는 복수의 맵링크가 만나는 지점을 나타내거나 하나의 맵링크가 꺾어지는 지점을 나타내는 맵노드의 형태로 표현된다. 즉, 각 맵노드는 길과 길이 교차하는 지점, 하나의 길이 여러 갈래로 갈라지기 시작하는 지점, 또는 길이 꺾어지는 지점을 나타낸다. 본 실시예에서 각 맵링크는 하나의 클러스터가 된다. 각 맵링크에는 각 클러스터의 순번이 표시되어 있다. 임의의 이동 노드는 측위 서버(3)에 저장된 지도의 클러스터들 중 그것 주변의 적어도 하나의 클러스터의 데이터를 측위 서버(3)로부터 수신함으로써 상술한 바와 같은 서피스 상관도 기반의 무선 측위를 실행하거나 종래의 무선 측위를 실행할 수 있다. 특히, 본 실시예에 따른 SLAM 알고리즘에 의해 작성된 지도에 서피스 상관도 기반의 무선 측위를 실행할 경우, 매우 높은 정확도의 측위 결과를 얻을 수 있다.As shown in FIGS. 16A and 16B, in the map created by the SLAM algorithm of the present embodiment, the physical terrain of the real world is simplified into a plurality of map links and a plurality of map nodes . Each map link represents a linear path through which a person or a vehicle can pass, and each map node is represented in the form of a map node indicating a point where a plurality of map links meet or a point where one map link is broken. That is, each map node represents a point that intersects a road and a length, a point that starts to divide into a plurality of branches, or a point where a road is broken. In this embodiment, each of the map links is a cluster. Each map link shows the order of each cluster. Any mobile node can perform the wireless positioning based on the surface correlation as described above by receiving the data of at least one cluster among the clusters of the map stored in the positioning server 3 from the positioning server 3, Lt; / RTI > Particularly, when the wireless positioning based on the surface correlation is executed on the map created by the SLAM algorithm according to the present embodiment, highly accurate positioning results can be obtained.

한편, 상술한 바와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 복합 측위 방법은 컴퓨터의 프로세서에서 실행 가능한 프로그램으로 작성 가능하고, 이 프로그램을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록하여 실행시키는 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 컴퓨터는 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 스마트폰, 임베디드 타입의 컴퓨터 등 프로그램을 실행시킬 수 있는 모든 타입의 컴퓨터를 포함한다. 또한, 상술한 본 발명의 일 실시예에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 램(RAM), 롬(ROM), 마그네틱 저장매체(예를 들면, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.Meanwhile, the hybrid positioning method according to an embodiment of the present invention as described above can be implemented in a computer that can be created as a program executable on a processor of a computer, and the program can be recorded on a computer- have. A computer includes any type of computer capable of running programs, such as a desktop computer, a laptop computer, a smart phone, an embedded type computer, and the like. In addition, the structure of the data used in the above-described embodiment of the present invention can be recorded on a computer-readable recording medium through various means. The computer readable recording medium may be a storage medium such as a RAM, a ROM, a magnetic storage medium such as a floppy disk, a hard disk, etc., an optical reading medium such as a CD ROM, a DVD, Media.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형상으로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.The present invention has been described with reference to the preferred embodiments. It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. Therefore, the disclosed embodiments should be considered in an illustrative rather than a restrictive sense. The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than by the foregoing description, and all differences within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the present invention.

1 ... 이동 노드
10 ... 무선통신부 20 ... 센서부
30 ... 스토리지 40 ... 버퍼
50 ... 상대 측위부
60 ... 무선 측위부
61 ... 스캔부 62 ... 신호 처리부
63 ... 도메인 변환부 64 ... 패턴 생성부
65 ... 비교부 66 ... 수신위치 추정부
70 ... 위치 보정부 80 ... 지도 작성부
2, 21, 22, 23, 24 ... 고정 노드
3 ... 측위 서버1 ... mobile node
10 ... wireless communication unit 20 ... sensor unit
30 ... storage 40 ... buffer
50 ... relative positioning unit
60 ... radio positioning unit
61 ... scanning section 62 ... signal processing section
63 ... domain converting section 64 ... pattern generating section
65 ... comparing section 66 ... receiving position estimating section
70 ... position correcting unit 80 ... map creating unit
2, 21, 22, 23, 24 ... fixed node
3 ... positioning server

Claims (18)

이동 노드의 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 방법에 있어서,
이동 노드의 움직임 감지에 기초하여 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 단계;
복수의 시점에 걸쳐 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계;
상기 생성된 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기 분포와의 비교에 기초하여 상기 추정된 상대 위치를 보정하는 단계; 및
상기 보정된 상대 위치를 이용하여 상기 지역의 경로를 표현함으로써 상기 지역에 대한 지도를 작성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 SLAM 방법.In a SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) method of a mobile node,
Estimating a relative position of the mobile node based on motion detection of the mobile node;
Generating a variation pattern of at least one received signal strength over a plurality of time points;
Correcting the estimated relative position based on a comparison between the generated signal intensity variation pattern and a signal intensity distribution in an area where the mobile node is located; And
And creating a map of the area by expressing the path of the area using the corrected relative position. 제 1 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 상기 복수의 시점에서 추정된 이동 노드의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴인 것을 특징으로 하는 SLAM 방법.The method according to claim 1,
Wherein the change pattern of the at least one signal strength is a change pattern of at least one signal strength represented by a consecutive order of intensity of at least one signal received a plurality of times at a plurality of relative positions of the mobile node estimated at the plurality of time points Lt; / RTI > 제 1 항에 있어서,
상기 생성된 신호 세기의 변화 패턴과 상기 신호 세기 분포와의 비교에 기초하여 상기 복수의 시점 중 현재 시점에서 수신된 적어도 하나의 신호에 대한 이동 노드의 수신 위치를 추정하는 단계를 더 포함하고,
상기 상대 위치를 보정하는 단계는 상기 추정된 수신 위치의 좌표값을 이용하여 상기 추정된 상대 위치의 좌표값을 교정함으로써 상기 추정된 상대 위치를 보정하는 것을 특징으로 하는 SLAM 방법.The method according to claim 1,
Estimating a reception position of the mobile node with respect to at least one signal received at a current point in time among the plurality of points of view based on a comparison between the generated signal intensity variation pattern and the signal intensity distribution,
Wherein the step of correcting the relative position corrects the estimated relative position by correcting a coordinate value of the estimated relative position using a coordinate value of the estimated receiving position. 제 3 항에 있어서,
상기 생성된 신호 세기의 변화 패턴과 상기 신호 세기 분포를 비교함으로써 상기 신호 세기 분포 내에서 상기 생성된 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 단계를 더 포함하고,
상기 수신 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 부분이 지시하는 상기 지역에서의 절대 위치를 상기 이동 노드의 수신 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 SLAM 방법.The method of claim 3,
Further comprising the step of extracting a portion having a pattern most similar to a pattern of variation of the generated signal intensity within the signal intensity distribution by comparing the signal intensity distribution with the variation pattern of the generated signal intensity,
Wherein estimating the reception position estimates an absolute position in the region indicated by the extracted portion as a reception position of the mobile node. 제 3 항에 있어서,
상기 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스(surface) 형태의 패턴과 상기 신호 세기 분포 내에서 상기 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출하는 단계를 더 포함하고,
상기 수신 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 서피스 부분이 지시하는 상기 지역에서의 절대 위치를 상기 이동 노드의 수신 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 SLAM 방법.The method of claim 3,
A pattern of a geometric surface pattern in which a change in at least one signal intensity according to a relative change of a position of the mobile node is graphed and a surface portion having a shape most similar to the surface shape within the signal intensity distribution Further comprising the steps of:
Wherein estimating the reception position estimates an absolute position in the region indicated by the extracted surface portion as a reception position of the mobile node. 제 5 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 다차원 공간의 제 1 좌표축에 어느 하나의 고정 노드의 아이디를 매핑하고, 제 2 좌표축에 상기 이동 노드의 상대 위치를 매핑하고, 제 3 좌표축에 상기 어느 하나의 고정 노드로부터 송출된 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 다차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 상기 기하학적인 서피스 형태의 패턴을 생성하는 것을 특징으로 하는 SLAM 방법.6. The method of claim 5,
Wherein the step of generating the at least one signal intensity change pattern maps an ID of a fixed node to a first coordinate axis of the multidimensional space, maps a relative position of the mobile node to a second coordinate axis, Wherein the geometric surface type pattern is generated by displaying dots at points in a multidimensional space determined by mapping intensity of a signal transmitted from any one of the fixed nodes. 제 3 항에 있어서,
상기 상대 위치를 보정하는 단계는 상기 추정된 수신 위치의 좌표값과 상기 신호 세기 분포 내 측위점들 중 상기 수신 위치의 좌표값에 가장 가까운 측위점의 좌표값의 차이를 최소로 하는 방향으로 상기 추정된 상대 위치의 좌표값을 교정하고,
상기 측위점들은 상기 이동 노드의 이동 경로 상에서 상기 이동 노드의 상대 위치가 측정된 지점들인 것을 특징으로 하는 SLAM 방법. The method of claim 3,
Wherein the step of correcting the relative position comprises the step of estimating the relative position between the coordinate value of the estimated reception position and the coordinate value of the positioning point closest to the coordinate value of the reception position among the positioning points within the signal intensity distribution, The coordinate value of the relative position is corrected,
Wherein the positioning points are points at which the relative position of the mobile node is measured on the movement path of the mobile node. 제 7 항에 있어서,
상기 상대 위치를 보정하는 단계는 상기 추정된 상대 위치의 좌표값과 상기 추정된 상대 위치를 기준으로 하는 이동 노드의 다른 상대 위치의 좌표값 사이의 오차를 최소로 함과 동시에 상기 추정된 수신 위치의 좌표값과 상기 신호 세기 분포 내 측위점들 중 상기 수신 위치의 좌표값에 가장 가까운 측위점의 좌표값의 차이를 최소로 하는 방향으로 상기 추정된 상대 위치의 좌표값을 교정하는 것을 특징으로 하는 SLAM 방법.8. The method of claim 7,
Wherein the step of correcting the relative position comprises: minimizing an error between a coordinate value of the estimated relative position and a coordinate value of another relative position of the mobile node based on the estimated relative position, And corrects the coordinate value of the estimated relative position in a direction that minimizes the difference between the coordinate value and the coordinate value of the positioning point closest to the coordinate value of the reception position among the positioning points within the signal intensity distribution. Way. 제 7 항에 있어서,
상기 상대 위치를 보정하는 단계는 상기 추정된 수신 위치인 도착점의 좌표값과 상기 신호 세기 분포 내 측위점들 중 상기 도착점의 좌표값에 가장 가까운 측위점인 시작점의 좌표값의 차이를 최소로 하는 방향으로 상기 추정된 상대 위치의 좌표값을 교정하고,
상기 이동 노드는 상기 시작점으로부터 출발하여 루트 형태의 경로를 돌아 상기 시작점과 지리적으로 동일 위치에 해당하는 상기 도착점에 도착한 것을 특징으로 하는 SLAM 방법.8. The method of claim 7,
Wherein the step of correcting the relative position comprises the step of calculating a difference between a coordinate value of the arrival point that is the estimated reception position and a coordinate value of a starting point that is the closest to the coordinate value of the arrival point among the positioning points within the signal intensity distribution, Correcting the coordinate value of the estimated relative position,
Wherein the mobile node departs from the starting point and travels along a route in the form of a root to arrive at the arrival point that is at the same geographical position as the starting point. 제 3 항에 있어서,
상기 수신 위치를 추정하는 단계는
상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 단계;
상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 상기 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계; 및
상기 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 지역에서의 신호 세기의 분포와의 비교에 기초하여 상기 수신 위치를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 SLAM 방법.The method of claim 3,
The step of estimating the reception position
Measuring an intensity of at least one signal transmitted from the at least one fixed node;
Generating a variation pattern of at least one signal strength according to a relative change of the measured at least one signal strength and a position of the mobile node from the relative position of the estimated mobile node to the plurality of time points; And
And estimating the reception position based on a comparison between the variation pattern of the generated at least one signal strength and the distribution of signal intensity in the area. 제 10 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 상기 상대 위치 추정 이전에 추정된 상대 위치에 대한 패턴 데이터에 누적시킴으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 것을 특징으로 하는 SLAM 방법.11. The method of claim 10,
Wherein the step of generating a pattern of change of at least one signal strength further comprises the step of generating pattern data representing a pattern of at least one signal strength received from the at least one fixed node at the estimated relative position, And generating a pattern of variation of the at least one signal strength by accumulating in the pattern data for the position. 제 11 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 측정된 각 신호 세기를 상기 추정된 상대 위치에 연관시켜 나타내는 공간도메인 데이터로부터 상기 패턴 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 SLAM 방법. 12. The method of claim 11,
Wherein the step of generating the pattern of change of at least one signal strength generates the pattern data from the spatial domain data representing the respective measured signal intensities in association with the estimated relative position. 제 1 항에 있어서,
상기 신호 세기를 측정하는 단계, 상기 상대 위치를 추정하는 단계, 상기 패턴을 생성하는 단계, 및 상기 상대 위치를 보정하는 단계는 상기 복수의 시점 별로 반복적으로 수행되고,
상기 지도를 작성하는 단계는 상기 복수의 시점에서 보정된 복수의 상대 위치의 좌표값을 나열하여 기록함으로써 상기 지역의 경로를 표현하고, 상기 각 시점에서 보정된 상대 위치의 좌표값에 매핑시켜 상기 각 시점의 동일 시점에서 수신된 적어도 하나의 신호의 세기를 기록함으로써 상기 지도를 작성하는 것을 특징으로 하는 SLAM 방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of measuring the signal intensity, the step of estimating the relative position, the step of generating the pattern, and the step of correcting the relative position are repeatedly performed for each of the plurality of time points,
Wherein the step of creating the map comprises: expressing the coordinates of the plurality of relative positions corrected at the plurality of points by recording and recording the coordinate values of the relative positions, mapping the coordinates to the coordinate values of the corrected relative positions at the respective points, Wherein the map is created by recording the intensity of at least one signal received at the same point in time. 제 1 항 내지 제 13 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체. A computer-readable recording medium storing a program for causing a computer to execute the method according to any one of claims 1 to 13. 이동 노드의 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 장치에 있어서,
이동 노드의 움직임 감지에 기초하여 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 상대 측위부;
복수의 시점에 걸쳐 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에 기초하여 상기 복수의 시점 중 현재 시점에서 수신된 신호에 대한 이동 노드의 수신 위치를 추정하는 무선 측위부;
상기 추정된 수신 위치의 좌표값을 이용하여 상기 추정된 상대 위치의 좌표값을 교정함으로써 상기 추정된 상대 위치를 보정하는 위치 보정부; 및
상기 보정된 상대 위치를 이용하여 상기 이동 노드가 위치하는 지역의 경로를 표현함으로써 상기 지역에 대한 지도를 작성하는 지도 작성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 SLAM 장치.In a SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) apparatus of a mobile node,
A relative positioning unit for estimating a relative position of the mobile node based on motion detection of the mobile node;
A wireless positioning unit for estimating a reception position of a mobile node with respect to a signal received at a current point in time among the plurality of points of view based on a change pattern of at least one signal intensity received over a plurality of points of time;
A position correcting unit for correcting the estimated relative position by correcting a coordinate value of the estimated relative position using the coordinate value of the estimated receiving position; And
And generating a map of the area by expressing a path of an area where the mobile node is located using the corrected relative position. 제 15 항에 있어서,
상기 무선 측위부는
적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 신호 처리부;
상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 상기 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 패턴 생성부; 및
상기 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 지역에서의 신호 세기 분포와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 수신 위치를 추정하는 수신위치 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 SLAM 장치.16. The method of claim 15,
The wireless positioning unit
A signal processing unit for measuring an intensity of at least one signal transmitted from at least one fixed node;
A pattern generating unit for generating at least one signal intensity and at least one signal intensity variation pattern according to a relative change of a position of the mobile node from the relative position of the estimated mobile node to the plurality of time points; And
And a reception position estimator for estimating a reception position of the mobile node based on a comparison between the generated signal intensity distribution of the at least one signal intensity and the signal intensity distribution in the region. 제 16 항에 있어서,
상기 패턴 생성부에 의해 생성된 패턴 데이터를 누적시키기 위한 버퍼를 더 포함하고,
상기 패턴 생성부는 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 상기 버퍼에 저장되어 있는 패턴 데이터에 누적시켜 저장함으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 것을 특징으로 하는 SLAM 장치.17. The method of claim 16,
And a buffer for accumulating the pattern data generated by the pattern generator,
Wherein the pattern generator accumulates and stores pattern data representing a pattern of at least one signal strength received from the at least one fixed node at the estimated relative position in the pattern data stored in the buffer so that the at least one signal strength And generates a change pattern of the SLAM device. 제 15 항에 있어서,
상기 지역에서의 신호 세기의 분포를 나타내는 지도가 저장되는 스토리지를 더 포함하고,
상기 무선 측위부는 상기 신호 세기의 변화 패턴과 상기 스토리지에 저장된 지도의 신호 세기 분포와의 비교에 기초하여 상기 수신 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 SLAM 장치.16. The method of claim 15,
Further comprising: a storage for storing a map indicative of a distribution of signal intensity in the area,
Wherein the wireless positioning unit estimates the reception position based on a comparison between the signal intensity distribution pattern of the signal intensity and the signal intensity distribution of the map stored in the storage.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102536338B1 (en) * 2022-12-01 2023-05-26 국방과학연구소 Electronic apparatus and location estimation method thereof

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110579739B (en) * 2019-08-15 2021-11-30 青岛小鸟看看科技有限公司 Head-mounted display device, positioning method and positioning system
CN111182493B (en) * 2020-01-09 2022-03-15 浙江中新电力工程建设有限公司自动化分公司 Intelligent sensor based on ubiquitous power internet of things
KR20210146728A (en) 2020-05-27 2021-12-06 주식회사 노바테크 System and Method of convergence a coordinate system between Lidar and Stereo-Camera
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CN112595323A (en) * 2020-12-08 2021-04-02 深圳市优必选科技股份有限公司 Robot and drawing establishing method and device thereof
KR20220086194A (en) 2020-12-16 2022-06-23 한국전자통신연구원 Location recognition method and apparatus in atypical environment
KR20230032736A (en) * 2021-08-31 2023-03-07 삼성전자주식회사 Electronic device and operation method thereof
KR102642755B1 (en) 2022-02-07 2024-03-04 박현종 System for providing 3dimension scan data of geographic features
CN115103440A (en) * 2022-06-20 2022-09-23 珠海格力电器股份有限公司 Positioning method, positioning device, computer readable storage medium and positioning system

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4868169B2 (en) * 2005-11-21 2012-02-01 日本電気株式会社 POSITION ESTIMATION SYSTEM, POSITION ESTIMATION METHOD, AND POSITION ESTIMATION PROGRAM
WO2015194771A1 (en) * 2014-06-20 2015-12-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Localization using converged platforms
KR20160035637A (en) * 2014-09-23 2016-04-01 주식회사 아이티원 method, apparatus, and recording medium for estimating location
US20160216359A1 (en) * 2011-11-11 2016-07-28 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Method and System for Signal-based Localization

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4868169B2 (en) * 2005-11-21 2012-02-01 日本電気株式会社 POSITION ESTIMATION SYSTEM, POSITION ESTIMATION METHOD, AND POSITION ESTIMATION PROGRAM
US20160216359A1 (en) * 2011-11-11 2016-07-28 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Method and System for Signal-based Localization
WO2015194771A1 (en) * 2014-06-20 2015-12-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Localization using converged platforms
KR20160035637A (en) * 2014-09-23 2016-04-01 주식회사 아이티원 method, apparatus, and recording medium for estimating location

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102536338B1 (en) * 2022-12-01 2023-05-26 국방과학연구소 Electronic apparatus and location estimation method thereof

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