[논문 리뷰] A Visible Light Based Indoor Positioning System

Yiqing Hu, Yan Xiong외 6명|arXiv (Cornell University)|2015. 05. 22.

Indoor and Outdoor Localization Technologies참고 문헌 11인용 수 5

한 줄 요약

Lightitude는 표준 실내 조명에서 유용한 가시광을 활용하여, 기성 기기로도 정확하고 저비용의 실내 위치 결정을 가능하게 하는 새로운 실내 위치 추적 시스템이다. 장치의 위치와 방향에 따라 빛의 세기를 모델링하고, 사용자 이동성을 활용하여 위치의 모호함을 해소함으로써, 인프라 변경이나 빈번한 현장 조사 없이도 사무실 환경에서 평균 정확도 1.93m, 도서관 환경에서 1.98m를 달성한다.

ABSTRACT

In this paper, we propose a novel indoor localization scheme that exploits ubiquitous visible lights, which are necessarily and densely deployed in almost all indoor environments. We unveil two phenomena of lights available for positioning: 1) the light strength varies according to different light sources, which can be easily detected by light sensors embedded in COTS devices (e.g., smart-phone, smart-glass and smart-watch); 2) the light strength is stable in different times of the day thus exploiting it can avoid frequent site-survey and database maintenance. Hence, a user could locate oneself by differentiating the light source of received light strength (RLS). However, different from existing positioning systems that exploit special LEDs, ubiquitous visible lights lack fingerprints that can uniquely identify the light source, which results in an ambiguity problem that an RLS may correspond to multiple positions. Moreover, RLS is not only determined by device's position, but also seriously affected by its orientation, which causes great complexity in site-survey. To address these challenges, we first propose and validate a realistic light strength model that can attributes RLS to arbitrary positions with heterogenous orientations. This model is further perfected by taking account of the device diversity, influence of multiple light sources and shading of obstacles. Then we design a localizing scheme that harness user's mobility to generate spatial-related RLS to tackle the position-ambiguity problem of a single RLS, which is robust against sunlight interference, shading effect of human-body and unpredictable behaviours (e.g., put the device in pocket) of user. Experiment results show that our scheme achieves mean accuracy $1.93$m and $1.98$m in office ($720m^2$) and library scenario ($960m^2$) respectively.

연구 동기 및 목표

• 기존의 널리 퍼진 가시광 조명 인프라만을 사용하여 정확한 실내 위치 추적을 가능하게 하여, 특수 LED나 추가 센서가 필요 없도록 하는 것.
• 수신된 빛 세기(RLS)의 스칼라 성질로 인해 발생하는 위치의 모호함 문제를 해결하는 것.
• 안정적이고 방향 인식 기반의 빛 세기 모델을 개발하여 빈번한 현장 조사 및 데이터베이스 유지보수의 필요성을 제거하는 것.
• 자연광 간섭 및 인간 신체 그림자와 같은 실제 환경의 간섭에 대한 강건성을 확보하는 것.
• WiFi 기반 시스템과 함께 단독 또는 보조 시스템으로 기능할 수 있도록 설계하는 것.

제안 방법

• 거리, 입사각, 복사 패턴을 고려하여, 장치의 위치와 방향(6차원 상태 공간)에 따라 RLS를 매핑하는 현실적인 빛 세기 모델을 제안한다.
• 기기 다양성, 다수의 빛 원천 기여, 장애물에 의한 그림자 효과를 통합하여 모델을 검증하고 개선한다.
• 특히 단계별로 걷는 운동을 통해 공간적으로 상관된 RLS 측정값을 생성함으로써, 단일 RLS 측정값에서 발생하는 모호함을 해결한다.
• 두 단계의 위치 추적 방식을 활용: 먼저 WiFi 지문 기반 기법으로 후보 위치 집합을 생성한 후, 빛 기반 RLS를 활용해 정밀도를 향상시킨다.
• 창문 근처에서 입자 산산조각 내림 현상 덕분에 자외선 간섭을 유리한 신호로 활용하여 RLS 불일치 확률을 감소시킨다.
• 사용자 행동의 예측 불가능성(예: 핸드폰을 주머니에 넣는 것)과 다양한 기기 들기 자세에 대한 강건성을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존의 인프라 변경 없이도, 특수 하드웨어 없이도 널리 퍼진 가시광을 신뢰성 있게 실내 위치 추적에 활용할 수 있는가?
• RQ2 수신된 빛 세기(RLS) 값 하나만으로도 여러 위치에 대응할 수 있는 모호함을 실생활에서 어떻게 해결할 수 있는가?
• RQ3 물리 기반의 빛 세기 모델이 전통적인 지문 기반 기법을 얼마나 효과적으로 대체할 수 있으며, 현장 조사 및 데이터베이스 유지보수의 필요성을 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ4 사용자 이동성은 빛 기반 위치 추적 시스템에서 위치의 모호함을 어떻게 해결하는가?
• RQ5 자연광 간섭 및 인간 신체 그림자와 같은 실제 환경의 간섭에 대해 시스템은 얼마나 강건한가?

주요 결과

• Lightitude는 사무실 환경(720 m²)에서 평균 정확도 1.93m, 도서관 환경(960 m²)에서 1.98m를 달성하여 실제 실내 환경에서 높은 정밀도를 입증한다.
• 자연광 간섭 상황에서도 높은 정확도를 유지하며, 창문 근처 영역에서는 유리한 산산조각 내림 효과 덕분에 평균 정확도 1.67m를 달성한다.
• 인간 신체 그림자는 성능에 미미한 영향을 미치며, 다양한 기기 들기 자세(예: 앞면 vs. 측면)에서도 유사한 정확도가 관찰된다.
• WiFi 지문 기반 시스템과 함께 사용될 경우, 위치 오차가 감소하여 2미터 이내에 74번째 백분위수 결과를 달성하고 수렴 속도가 향상된다.
• 기기 주머니에 넣는 등의 예측 불가능한 사용자 행동에 대해서도 60%의 테스트에서 신뢰할 수 있는 위치 추적을 유지한다.
• 제안된 빛 세기 모델은 전통적인 지문 기반 기법을 효과적으로 대체하여 노동 집약적인 현장 조사 및 빈번한 데이터베이스 업데이트의 필요성을 제거한다.