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WO2014046419A1 - 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 장치, 및 그 방법 - Google Patents

보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 장치, 및 그 방법 Download PDF

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Publication number
WO2014046419A1
WO2014046419A1 PCT/KR2013/008250 KR2013008250W WO2014046419A1 WO 2014046419 A1 WO2014046419 A1 WO 2014046419A1 KR 2013008250 W KR2013008250 W KR 2013008250W WO 2014046419 A1 WO2014046419 A1 WO 2014046419A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
pedestrian
user
information
estimation
position estimation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/KR2013/008250
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
이택진
이석
김선호
김재헌
신범주
김철기
전영민
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Korea Institute of Science and Technology KIST
Original Assignee
Korea Institute of Science and Technology KIST
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Korea Institute of Science and Technology KIST filed Critical Korea Institute of Science and Technology KIST
Priority to US14/429,162 priority Critical patent/US10557711B2/en
Priority to JP2015532951A priority patent/JP6054535B2/ja
Publication of WO2014046419A1 publication Critical patent/WO2014046419A1/ko
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B21/00—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C22/00—Measuring distance traversed on the ground by vehicles, persons, animals or other moving solid bodies, e.g. using odometers, using pedometers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C22/00—Measuring distance traversed on the ground by vehicles, persons, animals or other moving solid bodies, e.g. using odometers, using pedometers
    • G01C22/006—Pedometers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C23/00—Combined instruments indicating more than one navigational value, e.g. for aircraft; Combined measuring devices for measuring two or more variables of movement, e.g. distance, speed or acceleration

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus for pedestrian position estimation through pedestrian motion recognition, and a method thereof, and more particularly, to an apparatus and method for improving pedestrian position estimation using pedestrian motion information based on pedestrian motion recognition using pattern recognition.
  • coordinates of a point on a three-dimensional surface can be known using azimuth, elevation, and distance.
  • An example is a radar tracking detection system.
  • GPS Global Positioning System
  • NAVSTAR navigation satellite timing and ranging
  • mobile carriers eg Nate, Magic En
  • advanced guided weapons eg Tomahawk missiles
  • each GPS signal must be received from different satellites (at least three satellites).
  • the GPS signal is not only weak in signal strength itself, but is also disturbed by special environments such as ionospheres, tunnels and overpasses in the atmosphere from satellites in space to the GPS receivers on the earth's surface. That is, the absolute coordinates (the three-dimensional position coordinates and the time) provided by the GPS signal have an error.
  • LBS location based service
  • the absolute coordinates are received from GPS satellites and the error is corrected for the location information by searching the multipath using the data stored in the server.
  • D-Differential GPS a reference GPS receiver is installed at a specific place to correct an error of the position information of the moving GPS receiver by comparing the exact position of the reference GPS receiver and data of the moving GPS receiver.
  • a moving GPS receiver (actually, a portable terminal equipped with it) cannot receive GPS signals such as underground parking garages, buildings, overpasses, tunnels, etc., or if only three satellites are received.
  • GPS signals such as underground parking garages, buildings, overpasses, tunnels, etc.
  • the absolute coordinates provided by the GPS signal have a problem that cannot provide accurate position information because the error range reaches several tens to hundreds of meters.
  • GPS technology cannot be used in indoor navigation because GPS signals are not well received by the building walls.
  • the pedestrian position estimation method using the MEMS type sensor module is basically a pedestrian dead-reckoning (PDR) technique, that is, a technique of continuously estimating the pedestrian position by estimating the pedestrian's steps, steps, and directions.
  • PDR pedestrian dead-reckoning
  • MEMS type sensor module is fixedly attached to the body part of pedestrian's head, leg, waist, etc.As a result, the axis of the sensor module is fixed so that noise due to the movement of pedestrians is small and the direction is also fixed. It is easy to do.
  • this method has a disadvantage in that it is quite inconvenient because the sensor module is attached to the body and received and processed again through a specific device.
  • the method that reflects this trend is a pedestrian location estimation method using a mobile device.
  • the axis of the mobile device moves according to the motion of the pedestrian.
  • pedestrians carry mobile devices in their hands or move them in their pockets, resulting in a lot of unnecessary noise.
  • sensors embedded in mobile devices are inferior to MEMS type sensors.
  • the present invention is to solve the problems of the prior art, to provide a pedestrian carrying a mobile device indoors in real time by estimating the position of the pedestrian regardless of the unspecific behavior pattern or motion of the pedestrian.
  • An object of the present invention is to provide a pedestrian position estimation apparatus and a method using the pedestrian motion recognition.
  • a pedestrian position estimation method the step of recognizing a specific motion of the plurality of motions of the pedestrian; Performing a unique pedestrian dead reckoning technique (PDR) corresponding to the recognized specific motion among the unique pedestrian dead reckoning techniques (PDR) for each of a plurality of motions; And estimating the position of the pedestrian by the performed unique pedestrian dead reckoning technique (PDR).
  • PDR unique pedestrian dead reckoning technique
  • Recognizing a specific motion among the various motions of the pedestrian is based on pattern recognition based on signals from sensors embedded in the user terminal.
  • the plurality of motions of the pedestrian may include stopping, walking, running, answering a call and walking in a terminal pocket.
  • the pattern recognition may be a cloud method or a terminal itself method using a server.
  • PDR pedestrian dead reckoning technique
  • a pedestrian position estimation apparatus including a program includes a plurality of unique pedestrian dead reckoning technology (PDR) algorithms corresponding to each of a plurality of motions of a pedestrian. According to the recognized specific motion among the plurality of motions, a specific unique pedestrian dead reckoning technique (PDR) corresponding thereto is performed.
  • PDR pedestrian dead reckoning technology
  • the present invention has the effect of accurately estimating the position of a pedestrian through a PDR enhancement method of accurately estimating the position of a pedestrian by performing each PDR according to a recognized motion using a motion recognition technique.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram of a pedestrian motion recognition technology according to the present invention.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram of data transmission for a pedestrian motion recognition technology according to the present invention.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram of performing PDR using pedestrian motion information according to the present invention.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of a position estimating apparatus according to an embodiment.
  • FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of a position estimation system according to an embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a position estimation process according to an embodiment.
  • FIG. 8 is a view for explaining a process of calculating the number of steps of the user in the position estimation process according to an embodiment.
  • FIG. 9 is a graph illustrating rotation information data used in a position estimation process according to an embodiment.
  • the present invention largely consists of a method for recognizing a specific motion of a pedestrian using pattern recognition and estimating the position of the pedestrian by performing a pedestrian dead reckoning technique (PDR) according to each motion.
  • PDR pedestrian dead reckoning technique
  • Various motions occur when pedestrians carry and move mobile devices indoors. Examples of various motions may include stopping, walking, running, answering a call, walking a mobile device in a pocket, and the like.
  • Recognition of a specific motion among these various motions uses pattern recognition. That is, since a specific signal pattern is generated based on the accumulated signal pattern for each motion, it corresponds to a specific motion. Accordingly, the specific motion of the pedestrian is recognized using pattern recognition (see FIG. 1).
  • Such pattern recognition may be divided into a cloud method using a server and a method itself.
  • sensor data due to a specific motion of a user is generated from various sensors embedded in a user terminal such as a mobile device.
  • the generated data is transmitted to the server through the network so that the server recognizes the pattern and transmits the pattern recognition result back to the user terminal through the network.
  • the specific motion of the pedestrian is recognized using the pattern recognition described above.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an advanced method of a pedestrian dead reckoning technique using pedestrian motion information.
  • the pedestrian position estimation apparatus includes a plurality of (N) unique pedestrian dead reckoning (PDR) algorithms corresponding to each of a plurality of motions of a pedestrian, and according to a recognized specific motion among the plurality of motions of the pedestrian.
  • PDR pedestrian dead reckoning
  • each pedestrian dead reckoning technique proceeds in the order of step estimation, step estimation, and direction estimation, as shown in FIG. 4.
  • the user terminal 100 for position estimation includes the communication unit 120, the vibration detection sensor 130, the rotation detection sensor 140, the movement distance measuring module 160, and the stride length estimation module 170. And a map information database 184.
  • the vibration sensor 130 and the rotation sensor 140 detect vibrations generated when the user walks, generate vibration information, and detect rotational directions and walking angles to generate rotation information.
  • an acceleration sensor may be used as the vibration sensor 130
  • a digital compass, a gyroscope, etc. may be used as the rotation detection sensor 140, and various types of sensors for detecting a user's movement may be used. Of course it can.
  • the movement distance measuring module 160 measures the movement distance actually walked by the user by matching the user's rotation information measured by the rotation sensor 140 and the geographic information stored in the map information database 184.
  • the step counting module 170 calculates the number of steps the user walks using the moving distance measured by the moving distance measuring module 160 and the vibration information of the user measured by the vibration detecting sensor 130.
  • the stride length estimation module 175 estimates the stride length of the user by using the movement distance of the user measured by the movement distance measuring module 160 and the number of steps of the user calculated by the number calculating module 170.
  • the position estimation module (not shown) estimates the position of the pedestrian using the stride length estimated by the stride length estimation module 175 and the direction information of the user measured by the rotation sensor 140. .
  • the user's stride length or position estimated through such a configuration may be transmitted to another terminal or communication company server through the communication unit 120 provided in the user terminal 100.
  • the position estimating apparatus includes a moving distance measuring module 160, a step counting module 170, and a stride length estimating module 170 in the user terminal 100 to directly estimate a stride length of a user.
  • the communication server server or stride length It may be configured as a system for estimating the stride of the user by transmitting to a separate server that provides a service for estimating.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of a position estimation system according to an exemplary embodiment.
  • the position estimation system receives position information, vibration information, and rotation information measured by a user terminal 100 equipped with various sensors for detecting a user's walking or rotational direction.
  • such a position estimation system includes a position estimation module (not shown) for estimating the position of the user using the str
  • the user terminal 100 is a portable mobile device, such as a smartphone, a tablet PC, and the like, and is provided with a communication unit 120 for transmitting and receiving information with the server 200 for estimating the stride length.
  • the user terminal 100 is provided with a vibration sensor 130 and the rotation sensor 140, when the user walks can detect the vibration generated when walking, and at the same time detect the walking direction.
  • an acceleration sensor may be used as the vibration sensor 130
  • a digital compass, a gyroscope, etc. may be used as the rotation detection sensor 140, and various types of sensors for detecting a user's movement may be used. Of course it can.
  • the controller 150 transmits the walking information of the user detected through the vibration sensor 130 and the rotation sensor 140 to the communication unit 120 to transmit the information to the server 200 to the user terminal 100. Control overall operation.
  • the database unit 250 of the server 200 that receives the user's location information and the motion information from the user terminal 100 and estimates the user's stride length may store personal information such as the user's name, age, and terminal information. And a user information database 252 and a map information database 254 for storing geographic information.
  • User information database 252 stores stride information of a user estimated by the stride length estimation system according to the present invention. have.
  • the movement distance measuring module 220 measures the movement distance actually walked by the user by matching the position information and rotation information of the user received through the communication module 210 with the geographic information stored in the map information database 254.
  • the step counting module 230 calculates the number of steps the user walks using the vibration information of the user received through the communication module 210.
  • the stride length estimation module 240 estimates the stride length of the user by using the movement distance of the user measured by the movement distance measuring module 220 and the number of steps calculated by the number calculating module 230.
  • the server 200 uses the communication module 210 to display vibration information and rotation information measured through the vibration sensor 130 and the rotation sensor 140 provided in the user terminal 100. Receive (step S110).
  • the vibration information and the rotation information received through the communication module 210 are transmitted to each module by the control unit 260, and each module calculates the moving distance, the number of steps and the stride length using the received information.
  • the moving distance of the user may be measured in various ways, but as an example, the user may use rotation information transmitted through the user terminal 100 and geographic information stored in the map information database 254 of the database unit 250.
  • the walking distance actually measured is measured (S120).
  • the moving distance of the user may be measured by measuring the walking direction of the user through the rotation information and the actual moving distance of the user by the geographic information.
  • Rotation information is information measured when a user turns a corner while walking, and is obtained by measuring a rotation value using a walking direction measured by a digital compass, a kind of electronic compass, and an angular velocity measured by a gyroscope, an angular velocity sensor. .
  • the moving distance of the user is measured using the rotation information measured as an example.
  • the user may use the measured rotation information as a singular point in a first moment of turning a specific corner and a second moment of turning a next corner, and this is a database.
  • the actual moving distance of the user may be measured in correspondence with the geographic information stored in the unit 250.
  • the number of steps of the user is calculated using the vibration information (S130).
  • the number of steps of the user may be calculated from the vibration information received through the communication module 210, the number of steps calculation module 230 received the vibration information through the control unit 260 through the graph included in the vibration information Calculate the number of steps.
  • the number of steps is calculated by using a form in which a peak or a phase appearing in a graph included in the vibration information is repeated.
  • the vibration information is displayed in a graph form, and based on the output waveform of the graph form, the time between the maximum values of the output waveforms is recognized as one step, or The time between the minimum value of the output waveform is recognized as one step.
  • the stride length ⁇ of the user is estimated using the calculated moving distance L and the number of steps m (S140).
  • the stride length of the user ⁇ is the number of steps (m) of the user calculated by the step counting module 230 based on the moving distance L of the user measured by the moving distance measuring module 220 as shown in Equation 1 below. It is estimated by dividing by), and the calculated stride length of the user is referred to as stride length estimation because it means an average value at a moving distance.
  • the stride length of the user may vary depending on the number of steps of the user. If the number of steps is the same in the same moving distance, the stride length becomes shorter, and if the number of steps is small, the stride length becomes longer. Through this, it is possible to determine the walking state of the user. If the stride length is short, the user may infer that he is walking quickly, and if the stride length is long, the user may guess that the user is running.
  • the user's position can be tracked using the user's stride length, rotation information, and vibration information. If the user's position cannot be tracked by the GPS satellite, It is possible to easily track the user's location and travel path.
  • the position estimation method described above by way of example, the method of estimating the stride length using the above-described stride length estimation system does not transmit the position information, the vibration information and the rotation information measured by the user terminal to the server, this is the user terminal
  • the basic principle is the same except that the user's moving distance and the number of steps are calculated directly by themselves, and the stride length is estimated using the calculated moving distance and the number of steps and the geographic information stored in the user terminal.

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  • Traffic Control Systems (AREA)

Description

보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 장치, 및 그 방법
본 발명은 보행자 모션 인식을 통한 보행자 위치 추정 장치, 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 패턴 인식을 이용한 보행자 모션 인식에 기초하여 보행자 모션 정보를 이용한 보행자 위치 추정 고도화 장치 및 방법에 관한 것이다.
3차원 상의 특정 좌표의 위치를 파악하는 방법은 여러 가지가 있다. 대표적으로 방위각(azimuth), 고각(elevation) 및 거리(distance)를 이용하여 3차원 상의 한 점의 좌표를 알 수 있다. 레이더 추적 탐지 시스템이 바로 그 예이다.
한편, 본래 군사적인 목적으로 개발된 위성위치추적시스템(GPS : Global Positioning System, 이하 GPS라 함)은 시간·위치 식별 위성(NAVSTAR : Navigation Satellite Timing and Ranging), 즉 GPS 위성의 사용이 민간으로도 개방되면서 군사적 또는 민간적 용도로 다양한 분야에서 이용되고 있다. 자동차나 선박, 항공기 등의 자동항법장치, 이동통신사에서 제공하는 자녀나 노약자, 친구 등의 위치를 파악하는데 사용되는 각종 서비스들(예 : 네이트, 매직엔), 첨단 유도무기(예 : 토마호크 미사일)의 타격, 지상군의 이동 등 매우 다양한 분야에서 활용되고 있다. 여기서, 정확한 위치정보를 파악하기 위해서는 서로 다른 위성(최소 3개 이상의 위성)으로부터 각각 GPS 신호를 수신하여야 한다.
그런데, 상기 GPS신호는 신호 세기 자체가 약할 뿐만 아니라 우주상의 위성으로부터 지구 표면상의 GPS 수신기로 전달되기까지 대기권의 전리층(ionosphere), 터널이나 고가도로 등과 같은 특수한 환경들의 방해를 받는다. 즉, GPS 신호가 제공하는 절대 좌표(3차원 위치좌표 및, 그 시각)는 오차를 가질 수 밖에 없다.
이에 따라, 상기 오차를 보정하기 위한 방법들이 개발되고 있다. 위치기반서비스(LBS : Location Based Service)의 경우 GPS 위성으로부터 절대 좌표를 전달받아 서버 내에 저장된 데이터를 이용해 다중경로를 탐색함으로써 위치정보에 대한 오차를 보정한다. 그리고, D(Differential)-GPS의 경우 특정 장소에 기준 GPS 수신기를 설치하여 상기 기준 GPS 수신기의 정확한 위치 및 이동하는 GPS 수신기의 데이터를 비교하여 이동하는 GPS 수신기의 위치정보에 대한 오차를 보정한다.
그러나 이동중인 GPS 수신기는(실제적으로는, 이를 장착한 휴대용 단말기)가 지하주차장, 빌딩 안, 고가도로, 터널 등과 같이 GPS 신호를 수신할 수 없거나, 또한 GPS 신호를 수신하더라도 3개 이하의 위성으로부터만 수신할 수 있는 환경으로 이동하게 되면 현재 위치정보를 획득할 수 없는 문제점이 있었다. 또한, 상기 GPS신호가 제공하는 절대 좌표만으로는 오차 범위가 수십 미터에서 수백 미터에 이르러 정확한 위치정보를 제공할 수 없는 문제점이 있었다.
특히 최근에는 실내에서 보행자의 위치를 추정하는 옥내 내비게이션 분야가 주목받고 있다.
이러한 옥내 환경에서는 GPS 신호가 건물벽에 의해 수신이 잘 되지 않기 때문에 GPS 기술은 옥내 내비게이션 분야에서는 사용될 수가 없다.
따라서, 이러한 문제점을 해결하기 위하여 기존에는 MEMS형 센서 모듈을 이용한 보행자 위치 추정 방법과 모바일 기기를 이용한 보행자 위치 추정 방법이 제안되었다.
먼저, MEMS형 센서 모듈을 이용한 보행자 위치 추정 방법은 기본적으로 보행자 추측 항법 기술(PDR: Pedestrian Dead-Reckoning), 즉 보행자의 걸음수, 걸음걸이, 방향을 추정해서 연속적으로 보행자의 위치를 추정하는 기술에 기초한다. MEMS형 센서 모듈이 보행자의 머리, 다리, 허리 등의 신체 일부에 고정되어 부착되어 사용되며, 이에 따라 센서 모듈의 축이 고정되어 보행자의 이동에 따른 노이즈가 적고, 방향도 고정되어 추측항법을 수행하는데 수월하게 된다. 그러나, 이러한 방법은 센서 모듈을 몸에 부착하고, 이를 다시 특정 장비를 통해 수신, 처리하여 하기 때문에 상당히 불편하다는 단점이 있다.
한편, 최근의 고성능 모바일 기기의 출시와 함께 이러한 모바일 기기의 하드웨어 성능도 향상되고 다양한 센서들이 모바일 기기에 내장되고 있다. 이러한 추세를 반영한 방법이 모바일 기기를 이용한 보행자 위치 추정 방법이다.
그러나, 모바일 기기를 이용한 보행자 위치 추정 방법에 있어서는, 보행자가 모바일 기기를 들고 이동할 때 MEMS형 센서 모듈과는 달리 보행자의 모션에 따라 모바일 기기의 축이 움직이게 된다. 통상적으로 보행자가 손에 모바일 기기를 휴대하거나, 주머니 속에 넣은 채로 이동하기 때문에 불필요한 노이즈가 많이 발생하게 된다. 아울러, 모바일 기기에 내장된 센서들은 MEMS형 센서보다 성능이 떨어진다는 문제점 또한 존재한다.
이와 같은 문제점으로 인하여 기존 MEMS형 센서 모듈을 이용한 PDR 기술로는 모바일 기기를 이용한 보행자의 위치를 추정하는데 어려움이 있다.
본 발명은 상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 실내에서 모바일 기기를 휴대한 보행자에게 보행자의 불특정 행동패턴이나 모션에 상관없이 자연스럽게 보행자의 위치를 추정하여 실시간으로 위치 정보를 보행자에게 제공할 수 있는 보행자 모션 인식을 통한 보행자 위치 추정 장치 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 위치 추정 방법은, 보행자의 복수의 모션들 중 특정 모션을 인식하는 단계; 복수의 모션들 각각에 대한 고유 보행자 추측 항법 기술(PDR) 중 상기 인식된 특정 모션에 대응하는 고유 보행자 추측 항법 기술(PDR)을 수행하는 단계; 및 상기 수행된 고유 보행자 추측 항법 기술(PDR)에 의해 보행자의 위치를 추정하는 단계를 포함하여 이루어진다.
상기 보행자의 다양한 모션들 중 특정 모션을 인식하는 단계는 사용자 단말에 내장된 센서들로부터의 신호에 기초한 패턴인식에 의한다.
상기 보행자의 복수의 모션들은 정지, 걷기, 뛰기, 전화받기 및 단말기 주머니에 넣고 걷기를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 패턴인식은 서버를 이용한 클라우드 방식 또는 단말 자체 방식일 수 있다.
또한, 상기 고유 보행자 추측 항법 기술(PDR)은 걸음수 추정, 보폭 추정 및 방향추정의 순서로 수행될 수 있다.
한편, 본 발명의 또다른 실시예에 따른 프로그램을 포함하는 보행자 위치 추정 장치는 보행자의 복수의 모션들 각각에 대응하는 복수의 고유 보행자 추측 항법 기술(PDR) 알고리즘을 포함하여 이루어지고, 상기 보행자의 복수의 모션들 중 인식된 특정 모션에 따라, 이에 대응하는 특정 고유 보행자 추측 항법 기술(PDR)이 수행되는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 모션 인식 기술을 이용하여 인식된 모션에 따라 각각의 PDR을 수행함으로써 보행자의 위치를 정확하게 추정하는 PDR 고도화 방법을 통해 보행자의 위치를 정확하게 추정할 수 있는 효과를 가진다.
도 1은 본 발명에 의한 보행자 모션 인식 기술에 대한 개념도.
도 2는 본 발명에 의한 보행자 모션 인식 기술에 대한 데이터 전송 개념도.
도 3은 본 발명에 의한 보행자 모션 정보를 이용한 PDR 수행 개념도.
도 4는 본 발명에 의한 세부 PDR 수행 블록도.
도 5은 실시예에 따른 위치 추정 장치의 구성을 보여주는 블록도.
도 6는 실시예에 따른 위치 추정 시스템의 구성을 보여주는 블록도.
도 7은 실시예에 따른 위치 추정 과정을 보여주는 순서도.
도 8은 실시예에 따른 위치 추정 과정에서 사용자의 걸음수를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면.
도 9는 실시예에 따른 위치 추정 과정에서 사용되는 회전정보 데이터를 보여주는 그래프.
이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
본 발명은 크게 패턴 인식을 이용하여 보행자의 특정 모션을 인식하고 각 모션에 따른 보행자 추측항법 기술(PDR)을 수행함에 의하여 보행자의 위치를 추정하는 방법으로 이루어진다.
보행자 모션 인식
보행자가 실내에서 모바일 기기를 휴대하고 이동할 때 다양한 모션이 발생하게 된다. 다양한 모션에 대한 일 예로서, 정지, 걷기, 뛰기, 전화받기, 모바일 기기를 주머니에 넣고 걷기 등을 들 수 있을 것이다.
이와 같은 다양한 모션 중 특정 모션에 대한 인식은 패턴 인식을 이용하게 된다. 즉, 각각의 모션에 대한 축적된 신호 패턴에 기초하여 특정 신호 패턴 발생시 특정 모션에 해당함을 알 수 있으므로, 패턴 인식을 이용하여 보행자의 특정 모션을 인식하게 된다(도 1 참조).
이러한 패턴 인식은 서버를 이용한 클라우드(cloud) 방식과 단말 자체 방식으로 구분될 수 있다.
일 예로서, 도 2에 도시된 바와 같이, 먼저 모바일 기기와 같은 사용자 단말에 내장된 다양한 센서들로부터 사용자의 특정 모션에 의한 센서 데이터가 발생하게 된다. 발생된 데이터는 네트워크를 통해 서버에 전달되어 서버에서는 패턴 인식을 한 후 이러한 패턴 인식 결과를 네트워크를 통해 다시 사용자 단말로 전송하게 된다.
모션 정보를 이용한 보행자 추측 항법 기술( PDR ) 적용
앞서 설명된 패턴 인식을 이용하여 보행자의 특정 모션을 인식하게 된다.
도 3은 보행자 모션 정보를 이용한 보행자 추측 항법 기술의 고도화 방법을 보여주는 블록도이다.
즉, 도 3에 도시된 바와 같이, 패턴 인식을 통해 보행자의 모션을 인식하면, 각각의 보행자 모션에 따른 고유한 보행자 추측 항법 기술(PDR) 알고리즘이 수행되게 되어 그 결과 보행자의 정확한 위치가 계산된다.
보행자 위치 추정 장치는 보행자의 복수의 모션들 각각에 대응하는 복수(N개)의 고유 보행자 추측 항법 기술(PDR) 알고리즘들을 포함하여 이루어지고, 상기 보행자의 복수의 모션들 중 인식된 특정 모션에 따라, 이에 대응하는 특정 고유 보행자 추측 항법 기술(PDR)이 수행되는 것이다.
기본적으로 각 보행자 추측 항법 기술(PDR)은 도 4에 도시된 바와 같이 걸음수 추정, 걸음길이 추정 및 방향추정의 순서로 진행되며, 이하 상세히 설명한다.
도 5는 일 실시예에 따른 위치 추정 장치의 구성을 보여주는 블록도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 위치 추정을 위한 사용자 단말(100)은 통신부(120), 진동감지센서(130), 회전감지센서(140), 이동거리 측정모듈(160), 보폭추정모듈(170), 맵 정보 데이터베이스(184)를 포함하여 구성한다.
진동감지센서(130) 및 회전감지센서(140)는 사용자가 보행을 하는 경우 보행시 발생하는 진동을 검출하여 진동정보를 생성하는 동시에, 보행방향 및 보행각도를 검출하여 회전정보를 생성한다. 이때, 진동감지센서(130)로는 가속도 센서 등이 사용될 수 있고, 회전감지센서(140)로는 디지털컴파스, 자이로스코프 등이 사용될 수 있으며, 이외에도 사용자의 움직임을 검출할 수 있는 다양한 종류의 센서가 사용될 수 있음은 물론이다.
이동거리 측정모듈(160)은 회전감지센서(140)를 통해 측정된 사용자의 회전정보 및 맵 정보 데이터베이스(184)에 저장된 지리정보를 대응시켜 사용자가 실제로 보행한 이동거리를 측정한다.
걸음수 산출모듈(170)은 이동거리 측정모듈(160)에서 측정된 이동거리와, 진동감지센서(130)를 통해 측정된 사용자의 진동정보를 이용하여 사용자가 보행한 걸음수를 산출해낸다.
보폭추정모듈(175)은 이동거리 측정모듈(160)에서 측정된 사용자의 이동거리와, 걸음수 산출모듈(170)에서 산출된 사용자의 걸음수를 이용하여 사용자의 보폭을 추정한다.
그 후, 위치추정모듈(미도시)은 보폭추정모듈(175)을 통해 추정된 사용자의 보폭과, 회전감지센서(140)를 통해 측정된 사용자의 방향정보를 이용하여 보행자의 위치를 추정하게 된다. 이러한 구성을 통해 추정된 사용자의 보폭이나 위치 등은 사용자 단말(100)에 구비되는 통신부(120)를 통해 다른 단말이나 통신사 서버로 전송할 수도 있다.
상기한 바와 같이 본 실시예에 따른 위치 추정 장치는 사용자 단말(100) 내에 이동거리 측정모듈(160), 걸음수 산출모듈(170) 및 보폭추정모듈(170)을 구비하여 사용자의 보폭을 직접 추정할 수도 있지만, 이와 같은 구성을 배제한 상태로 사용자 단말(100)에 구비되는 진동감지센서(130) 및 회전감지센서(140)를 통해 측정되는 위치정보, 진동정보 및 회전정보를 통신사 서버나 보폭을 추정해주는 서비스를 제공하는 별도의 서버에 전송해주어 사용자의 보폭을 추정하는 시스템으로 구성될 수도 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 위치 추정 시스템의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 6을 참조하면, 본 실시예에 따른 위치 추정 시스템은 사용자의 보행이나 회전 방향 등의 움직임을 감지하는 다양한 센서가 구비된 사용자 단말(100)에서 측정된 위치정보, 진동정보 및 회전정보를 수신하는 통신모듈(210)과, 사용자 신상정보 및 지리정보를 저장하는 데이터베이스부(250)와, 통신모듈(210)을 통해 수신된 회전정보와 사용자 단말(100)의 위치정보에 대응하여 데이터베이스부(250)에 저장된 지리정보를 이용하여 사용자의 이동거리를 측정하는 이동거리 측정모듈(220)과, 통신모듈(210)을 통해 수신된 진동정보와 측정된 이동거리에 대응하는 사용자의 걸음수를 산출하는 걸음수 산출모듈(230)과, 이동거리 측정모듈(220)에서 측정된 사용자의 이동거리와 걸음수 산출모듈(230)에서 산출된 사용자의 걸음수를 이용하여 사용자의 보폭을 추정하는 보폭추정모듈(240) 및 상기 각 구성요소들의 동작을 제어하는 제어부(260)를 포함하여 구성된다. 그리고, 이와 같은 위치 추정 시스템은 보폭추정모듈(240)에서 추정된 사용자의 보폭과, 통신모듈(210)을 통해 수신된 회전정보를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 위치추정모듈(미도시)을 더 포함하여 구성된다.
여기에서 사용자 단말(100)은 통상 스마트폰, 테블릿 PC 등과 같이 휴대가 가능한 모바일 기기이며, 보폭을 추정하기 위한 서버(200)와 정보를 송수신하기 위한 통신부(120)가 구비되어 있다.
또한, 사용자 단말(100)에는 진동감지센서(130) 및 회전감지센서(140)가 구비되어 있어, 사용자가 보행을 하는 경우 보행시 발생하는 진동을 검출하는 동시에, 보행 방향을 검출할 수 있다. 이때, 진동감지센서(130)로는 가속도 센서 등이 사용될 수 있고, 회전감지센서(140)로는 디지털컴파스, 자이로스코프 등이 사용될 수 있으며, 이외에도 사용자의 움직임을 검출할 수 있는 다양한 종류의 센서가 사용될 수 있음은 물론이다.
제어부(150)는 진동감지센서(130)와 회전감지센서(140)를 통해 검출되는 사용자의 보행 정보를 통신부(120)로 전달하여, 서버(200)로 전송하게 하는 등 사용자 단말(100)의 전반적인 동작을 제어한다.
한편, 사용자 단말(100)로부터 사용자의 위치정보 및 움직임 정보를 수신하여 사용자의 보폭을 추정하는 서버(200)의 데이터베이스부(250)는 사용자의 이름, 나이, 단말정보 등의 개인정보를 저장하는 사용자 정보 데이터베이스(252)와 지리정보를 저장하는 맵 정보 데이터베이스(254)를 포함하여 구성되며, 사용자 정보 데이터베이스(252)에는 본 발명에 따른 보폭 추정 시스템에 의해 추정된 사용자의 보폭 정보가 함께 저장되어 있다.
이동거리 측정모듈(220)은 통신모듈(210)을 통해 수신된 사용자의 위치정보 및 회전정보와, 맵 정보 데이터베이스(254)에 저장된 지리정보를 대응시켜 사용자가 실제로 보행한 이동거리를 측정한다.
걸음수 산출모듈(230)은 통신모듈(210)을 통해 수신된 사용자의 진동정보를 이용하여 사용자가 보행한 걸음수를 산출해낸다.
또한, 보폭추정모듈(240)은 이동거리 측정모듈(220)에서 측정된 사용자의 이동거리와, 걸음수 산출모듈(230)에서 산출된 걸음수를 이용하여 사용자의 보폭을 추정한다.
이하에서는 본 실시예에 따른 보행자의 각 모션별 위치 추정 방법에 대하여 설명한다.
도 7에서와 같이, 서버(200)는 통신모듈(210)을 이용하여 사용자 단말(100)에 구비된 진동감지센서(130) 및 회전감지센서(140)를 통해 측정된 진동정보 및 회전정보를 수신한다(단계 S110).
이렇게 통신모듈(210)을 통해 수신된 진동정보 및 회전정보는 제어부(260)에 의해 각 모듈로 전송되고, 각 모듈에서는 수신된 정보를 이용하여 이동거리, 걸음수 및 보폭을 산출하게 된다.
보폭을 추정하기 위해서는 먼저 사용자의 이동 거리가 측정되어야 한다.
사용자의 이동 거리는 다양한 방법으로 측정될 수 있지만, 일 예로서 사용자 단말(100)을 통해 전송된 회전정보와, 데이터 베이스부(250)의 맵 정보 데이터베이스(254)에 저장된 지리정보를 이용하여 사용자가 실제로 보행한 이동 거리를 측정하게 된다(S120).
사용자의 이동 거리는 회전정보를 통한 사용자의 보행 방향 측정과, 지리정보에 의한 사용자의 실제 이동 거리에 의해 측정될 수 있다.
회전정보는 사용자가 보행 중 코너를 돌게 되는 순간 측정하는 정보로서, 일종의 전자 나침반인 디지털컴파스에 의해 측정되는 보행 방향과 각속도 센서인 자이로스코프에 의해 측정되는 각속도를 이용하여 회전값을 측정함으로써 획득된다.
이렇게 측정되는 회전정보를 이용하여 사용자의 이동 거리를 측정하게 되는데, 일 예로서 사용자가 특정 코너를 도는 제1순간과 그 다음 코너를 도는 제2순간 측정된 회전정보를 특이점으로 이용하고, 이를 데이터베이스부(250)에 저장된 지리 정보에 대응시켜 사용자의 실제 이동 거리를 측정할 수 있게 된다.
사용자의 이동 거리가 측정된 이후에는, 진동정보를 이용하여 사용자의 걸음수를 산출해낸다(S130).
사용자의 걸음수는 통신모듈(210)을 통해 수신된 진동정보로부터 산출해낼 수 있는데, 제어부(260)를 통해 진동정보를 전달받은 걸음수 산출모듈(230)에서는 진동정보에 포함되는 그래프를 통해 사용자의 걸음수를 산출한다.
걸음수를 산출해내는 방식은 다양한 방법이 사용될 수 있으나, 예시적으로 진동정보에 포함된 그래프에서 나타나는 피크(peek)나 위상이 반복하는 형태를 이용하여 걸음수를 산출해낸다.
도 8의 (a)와 (b)에 도시된 바와 같이, 진동정보는 그래프 형태로 나타나는데 이러한 그래프 형태의 출력파형을 기초로 하여, 출력파형의 최대값 간의 시간을 하나의 걸음으로 인식하거나, 또는 출력파형의 최소값 간의 시간을 하나의 걸음으로 인식하는 것이다.
또한, 도 8의 (c)와(d)에서는 통상적으로 걸음수를 파악하기 위해 출력파형이 양의 값에서 음의 값으로 교차하는 점들 간의 시간을 하나의 걸음으로 인식하거나 또는 출력파형이 음의 값에서 양의 값으로 교차하는 점들 간의 시간을 하나의 걸음으로 인식하는 것이다.
이후, 산출된 사용자의 이동 거리(L) 및 걸음수(m)를 이용하여 사용자의 보폭(λ)를 추정하게 된다(S140).
사용자의 보폭(λ)은 하기의 [수학식1]과 같이 이동거리 측정모듈(220)에서 측정된 사용자의 이동 거리(L)를 걸음수 산출모듈(230)에서 산출된 사용자의 걸음수(m)로 나눔으로써 추정하게 되며, 이때 산출된 사용자의 보폭은 이동 거리에서의 평균값을 의미하므로 보폭 추정이라 이른다.
수학식 1
Figure PCTKR2013008250-appb-M000001
이와 같이 사용자의 보폭은 사용자의 걸음수에 따라 달라질 수 있는데, 동일한 이동거리에서 걸음수가 많으면 보폭이 짧아지고, 걸음수가 적으면 보폭이 길어지게 됨을 알 수 있다. 이를 통해서는 사용자의 보행 상태를 파악할 수 있게 되는데, 보폭이 짧은 경우 사용자가 급하게 걸어가고 있음을 추측할 수 있고, 보폭이 긴 경우에는 사용자가 뛰어가고 있음을 추측할 수 있다.
따라서 이와 같은 방법을 반복하여 수행함으로써 상황별 사용자의 보폭을 평균화하여 데이터베이스부의 사용자 정보 데이터베이스에 저장해 놓으면, 이를 통해 사용자의 이동속도나 위치도 용이하게 추적할 수 있게 된다.
이와 같이 사용자의 보폭이 추정되면, 사용자의 보폭과 회전정보 및 진동정보를 이용하여 사용자의 위치를 추적할 수 있게 되는데, GPS 위성에 의해 사용자의 위치를 추적할 수 없는 경우, 이와 같은 방법을 통해 사용자의 위치 및 이동 경로를 용이하게 추적할 수 있게 된다.
한편, 앞서 예시적으로 설명한 위치 추정 방법은, 상술한 보폭 추정 시스템을 이용하여 보폭을 추정하는 방법과는 사용자 단말에서 측정된 위치정보, 진동정보 및 회전정보를 서버로 전송하지 않고, 이를 사용자 단말 자체에서 직접 이용하여 사용자의 이동거리 및 걸음수를 산출하고, 산출된 이동거리 및 걸음수와 사용자 단말에 저장된 지리정보를 이용하여 보폭을 추정하는 것을 제외하고는 그 기본적인 원리는 동일하다.
이와 같이, 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (19)

  1. 보행자 위치 추정 방법에 있어서,
    보행자의 복수의 모션들 중 특정 모션을 인식하는 단계;
    복수의 모션들 각각에 대한 고유 보행자 추측 항법 기술(PDR) 중 상기 인식된 특정 모션에 대응하는 고유 보행자 추측 항법 기술(PDR)을 수행하는 단계; 및
    상기 수행된 고유 보행자 추측 항법 기술(PDR)에 의해 보행자의 위치를 추정하는 단계;
    를 포함하여 이루어지는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 보행자의 다양한 모션들 중 특정 모션을 인식하는 단계는 사용자 단말에 내장된 센서들로부터의 신호에 기초한 패턴인식에 의하는 것을 특징으로 하는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 보행자의 복수의 모션들은 정지, 걷기, 뛰기, 전화받기 및 단말기 주머니에 넣고 걷기를 포함하는 것을 특징으로 하는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 패턴인식은 서버를 이용한 클라우드 방식 또는 단말 자체 방식인 것을 특징으로 하는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 고유 보행자 추측 항법 기술(PDR)은 걸음수 추정, 보폭 추정 및 방향추정의 순서로 수행되는 것을 특징으로 하는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 보폭 추정은,
    사용자의 위치정보, 진동정보 및 회전정보를 획득하는 단계;
    상기 회전정보 및 지리정보를 이용하여 사용자의 이동 거리를 측정하는 단계;
    상기 진동정보를 이용하여 상기 사용자의 이동거리에 대응하는 사용자의 걸음수를 산출하는 단계; 및
    상기 측정된 사용자의 이동 거리와 상기 사용자의 걸음수를 이용하여 사용자의 보폭을 추정하는 단계;
    를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 사용자의 이동 거리를 측정하는 단계에서,
    사용자가 특정 코너를 도는 제1순간과 그 다음 코너를 도는 제2순간 측정된 회전정보를 특이점으로 이용하여 지리정보로부터 사용자의 실제 이동 거리를 측정하는 것을 특징으로 하는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 진동정보에 포함되는 그래프 형태의 출력파형을 기초로 하여, 출력파형의 최대값 간의 시간을 하나의 걸음으로 인식하거나, 또는 출력파형의 최소값 간의 시간을 하나의 걸음으로 인식하는 것을 특징으로 하는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 방법.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 사용자의 걸음수를 산출하는 단계는, 출력파형이 양의 값에서 음의 값으로 교차하는 점들 간의 시간을 하나의 걸음으로 인식하거나 또는 출력파형이 음의 값에서 양의 값으로 교차하는 점들 간의 시간을 하나의 걸음으로 인식하는 것을 특징으로 하는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 방법.
  10. 제 6 항에 있어서,
    상기 사용자의 보폭과 상기 회전정보를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 방법.
  11. 제 6 항에 있어서,
    상기 사용자의 보폭을 추정하는 단계에서, 추정된 사용자의 상기 보폭의 형태는, 천천히 걷는 걸음의 보폭, 보통 걷는 걸음의 보폭, 빠른 걷는 걸음의 보폭, 뛰는 보폭 중 어느 하나 이상을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 보폭 추정 방법.
  12. 프로그램을 포함하는 보행자 위치 추정 장치에 있어서,
    상기 프로그램은 보행자의 복수의 모션들 각각에 대응하는 복수의 고유 보행자 추측 항법 기술(PDR) 알고리즘을 포함하여 이루어지고,
    상기 보행자의 복수의 모션들 중 인식된 특정 모션에 따라, 이에 대응하는 특정 고유 보행자 추측 항법 기술(PDR)이 수행되는 것을 특징으로 하는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 보행자의 다양한 모션들 중 특정 모션에 대한 인식은 사용자 단말에 내장된 센서들로부터의 신호에 기초한 패턴인식에 의하는 것을 특징으로 하는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 장치.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 보행자의 복수의 모션들은 정지, 걷기, 뛰기, 전화받기 및 단말기 주머니에 넣고 걷기를 포함하고, 이들 각각에 대한 고유 보행자 추측 항법 기술 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 장치.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 패턴인식은 서버를 이용한 클라우드 방식 또는 단말 자체 방식인 것을 특징으로 하는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 장치.
  16. 제 12 항 내지 제 15 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 고유 보행자 추측 항법 기술(PDR)은 걸음수 추정, 보폭 추정 및 방향추정의 순서로 수행되는 것을 특징으로 하는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 장치.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 보폭 추정은,
    사용자의 보행으로부터 진동정보를 검출하는 진동감지센서와;
    상기 사용자의 보행으로부터 회전정보를 검출하는 회전감지센서와;
    지리정보를 저장하는 데이터베이스부와;
    상기 회전정보 및 상기 지리정보를 이용하여 사용자의 이동거리를 측정하는 이동거리 측정모듈과;
    상기 진동정보를 이용하여 사용자의 걸음수를 산출하는 걸음수 산출모듈과;
    상기 이동거리 측정모듈에서 측정된 사용자의 이동거리와 상기 걸음수 산출모듈에서 산출된 사용자의 걸음수를 이용하여 사용자의 보폭을 추정하는 보폭추정모듈; 및
    상기 데이터베이스부, 이동거리 측정모듈, 걸음수 산출모듈 및 보폭추정모듈의 동작을 제어하는 제어부;
    에 의하여 수행되는 것을 특징으로 하는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 장치.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 보폭추정모듈에서 추정된 사용자의 보폭, 상기 진동정보 및 상기 회전정보를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 위치추정모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 장치.
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 보폭추정모듈은, 상기 진동감지센서의 출력 파형의 형태에 따라 보폭의 형태를 분류하고, 분류된 보폭의 형태 별로 보폭을 추정하는 것을 특징으로 하는 보행자 모션 인식 기반 보행자 위치 추정 장치.
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