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Indoor Positioning System Using Smartphone and 360° Camera

  • 안진 (서강대학교 일반대학원)

초록

As the spread of smartphones increases, technology for location-based services using the lo-cation information of users is attracting attention. Recently, research on indoor location tracking technology has been actively conducted. In this paper, it is possible to measure the state of pedestrians, such as walking distance and moving direction using the Inertial Measurement Unit (IMU) built into the smartphone. Although the indoor location can be known through IMU, the value varies greatly depending on the sur-rounding environment and measurement conditions when using geomagnetic sensors, gyroscopes, and acceleration sensors. To compensate for the error, the indoor location was measured by ex-perimenting to correct each sensor value. Additionally, to build indoor navigation, the Vision-Based Door Positioning System (VBPS), which is based on image data, is used using a smartphone's camera. To use VBPS, we must take pictures of indoor space with the smartphone, which is cheaper than installing additional infra-structure or using robots, and it takes a long time to take pictures from place to place and direction, making it inefficient to collect images. To compensate for this inefficient method, images were collected through 360° camera. To confirm that there is no problem using this image, we checked the difference between accuracy and average execution time by comparing it with an image taken with a smartphone. All four smartphones used LG Velvet (LM-G900N) as the equipment used in the experiment, and 360° camera was used. The indoor location was measured using IMU sensor data and images obtained through a smartphone and 360° camera. Indoor position measurement was performed through the method proposed in this paper. As a result, the maximum position error rate was 11.23%, the average position error rate was 4.17%, the maximum error distance was 1.11 m, and the average error distance was 0.4 m, which was significantly improved compared to when only the IMU sensor was used. Additionally, if the im-age has already been learned, the execution time is within 10 seconds. Compared with the existing Wi-Fi-Fingerprint method [1] and the research results in this paper, the average error rate was re-duced by 26.3% to 4.17%, the time required was reduced from minutes to seconds, and the error distance was reduced from 2 m to 0.4 m. Additionally, compared to the Magnetic Field Fingerprint method [2], the average error rate differs by about 4%, and the average error distance decreased from 0.76 m to 0.4 m. In conclusion, the proposed method for identifying the indoor location using a smartphone and 360° camera showed improved performance compared with the existing method because it took a low cost and short time without other infrastructures. Through this experiment, it is signifi-cant in that it is possible to accurately grasp the indoor location using the IMU and 360° camera.

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초록

스마트 폰의 보급이 증가함에 따라 사용자의 위치 정보를 사용하는 위치기반 서비스에 대한 기술이 주목을 받고 있다. 최근에 실내 위치 추적 기술에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 내장된 IMU(Inertial Measurement Unit)를 이용하여 보행거리 및 이동 방향과 같은 보행자의 상태를 측정할 수 있다. IMU를 통해 실내 위치를 알 수 있지만 지자기 센서, 자이로스코프, 가속도 센서를 이용할 때 주변의 환경과 측정 상태에 따라 값의 변화가 크다. 이를 보완하기 위해서 각각의 센서값을 보정하는 실험을 하여 실내 위치를 측정했다. 또한, 실내 내비게이션을 구축하기 위해 스마트폰의 카메라를 이용하여 이미지 데이터 기반인 Vision based Indoor Positioning System (VBPS)을 이용한다. 그러기 위해서는 스마트폰으로 실내 공간의 사진을 찍어야 하는데, 이는 인프라를 추가로 설치하거나 로봇을 이용하는 것보다 비용이 저렴하고, 사진을 장소마다, 방향마다 찍는 데 시간이 오래 소요되어 이미지 수집에 있어서 비효율적이다. 이를 보완하기 위해서 360°카메라를 통해 이미지를 수집하였다. 이 이미지를 사용해도 문제가 없는지 확인을 위해 스마트폰으로 촬영한 이미지와 비교하여 어떤 차이점이 있는지 확인하고 정확성과 평균 실행 시간의 차이를 확인했다. 실험에 사용된 장비는 스마트폰 4대 모두 LG Velvet (LM-G900N)를 이용하였고, 360°카메라를 사용하였다. 이를 통해 얻은 IMU 센서 데이터와 Image를 이용하여 실내 위치를 측정하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 통해 실내 위치 측정을 했다. 그 결과, 최대 위치 오차율 11.23 %, 평균 위치 오차율 4.17 %, 최대 오차 거리 1.11 m, 평균 오차 거리 0.4 m로 IMU센서만 이용했을 때보다 눈에 띄게 향상되었다. 또한, 이미 이미지가 학습된 경우 실행 시간은 10 초 이내이다. 기존의 Wi-Fi-Fingerprint 방법[1]과 본 논문의 연구 결과와 비교하면 평균 오차율은 26.3 %에서 4.17 % 감소, 소요 시간은 분 단위에서 초 단위로 감소하였으며, 평균 오차 거리는 2 m에서 0.4 m 정도로 감소했다. 또한, Magnetic Field Fingerprint 방법[2]과 비교하면 평균 오차율은 4 % 정도 차이가 나며, 평균 오차 거리는 0.76 m에서 0.4 m로 감소했다. 결론적으로 제안한 스마트폰과 360° 카메라를 이용하여 실내 위치를 파악하는 방법은 다른 인프라 없이 저렴한 비용과 짧은 소요 시간 소요되어 기존 방식보다 향상된 성능을 보였다고 볼 수 있다. 이를 통해, IMU와 360°카메라를 이용하여 실내 위치를 정확하게 파악할 수 있다는 것을 제시했다는 점에 의의가 있다.

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