칼만필터와 보행 상태 추정 알고리즘을 이용한 저가형 보행자관성항법 시스템 = Low-Cost Pedestrian Dead-Reckoning System using Kalman Filter and Walk Condition Estimation Algorithm

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper proposes a height estimation scheme for a low-cost Pedestrian Dead-Reckoning(PDR) System using Kalman Filter(KF) and Walk Condition Estimation Algorithm(WSEA). In general, GPS(Global Positioning System) has been widely used to estimate the position of pedestrians or vehicles. However, there are a lot of places that the GPS does not working in real environments, For example, the position information in commercial GPS products does not accurately updated in indoor building or tunnel. In this paper, we propose a height estimation scheme for Inertial Measurement Unit(IMU)-based PDR system in indoor buildings. Basically, we utilize a barometer to estimate height position of pedestrian. In addition, we design a KF and a WSEA to minimize the estimation error due to the barometer. The proposed algorithm has been tested in a real test bed. The experimental results show that the proposed algorithm mitigate the estimation error.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서 론 1
• 2. 보행자 관성항법 시스템 구성 1
• 2.1. 보행자 관성항법 시스템 도안 5
• 2.2. 하드웨어 모듈 사양 6
• 3. 센서보정 13
• 3.1. 센서모델 13
• 3.2. 온도바이어스 보상 14
• 3.3. 가속도 센서 보정 17
• 3.4. 자이로 센서 보정 19
• 4. 보행자 관성항법 시스템 21
• 1. 걸음검출 22
• 2. 보폭추정 22
• 3. 자세추정 28
• 4. 방향각 추정 30
• 5. 보행자 높이추정 33
• 1. 높이 추정 알고리즘 구성 33
• 2. 기압센서를 이용한 높이 추정 34
• 3. 영속도보정 기법 35
• 4. 칼만필터 37
• 5. 보행 상태 추정 알고리즘 40
• 6. 실험 및 결과 44
• 1. 보폭 및 방향 추정 45
• 2. 높이 추정 결과 46
• 7. 결 론 48
• 참고문헌 49
• Abstract 54