[논문 리뷰] Accurate Indoor Localization Using Acoustic Direction Finding via Smart Phones

Wenchao Huang, Yan Xiong외 5명|arXiv (Cornell University)|2013. 06. 07.

Indoor and Outdoor Localization Technologies참고 문헌 24인용 수 4

한 줄 요약

Swadloon은 스마트폰의 진동을 이용한 음향 방향 정밀 측정 기반으로, 전용 하드웨어 없이 관성 센서 데이터와 위상/주파수 이동 측정을 융합하여 1미터 이내 정밀도를 달성하는 스마트폰 기반 실내 위치 추적 시스템을 제안한다. 32미터 이내에서 평균 방향 정밀 측정 오차는 2.1°이며, 평균 위치 추적 오차는 0.5미터로, 51미터 보행 중 실시간 추적 오차는 0.4미터 이내를 유지한다.

ABSTRACT

We propose and implement a novel indoor localization scheme, Swadloon, built upon an accurate acoustic direction finding. Swadloon leverages sensors of the smartphone without the requirement of any specialized devices. The scheme Swadloon does not rely on any fingerprints and is very easy to use: a user only needs to shake the phone for a short duration before walking and localization. Our Swadloon design exploits a key observation: the relative shift and velocity of the phone-shaking movement corresponds to the subtle phase and frequency shift of the Doppler effects experienced in the received acoustic signal by the phone. A novel method is designed to derive the direction from the phone to the acoustic source by combining the velocity calculated from the subtle Doppler shift with the one from the inertial sensors of the phone. Then a real-time precise localization and tracking is enabled by using a few anchor speakers with known locations. Major challenges in implementing Swadloon are to measure the frequency shift precisely and to estimate the shaking velocity accurately when the speed of phone-shaking is low and changes arbitrarily. We propose rigorous methods to address these challenges, then design and deploy Swadloon in several floors of an indoor building each with area about 2000m^2. Our extensive experiments show that the mean error of direction finding is around 2.1 degree when the acoustic source is within the range of 32m. For indoor localization, the 90-percentile errors are under 0.92m, while the maximum error is 1.73m and the mean is about 0.5m. For real-time tracking, the errors are within 0.4m for walks of 51m.

연구 동기 및 목표

• GPS, Wi-Fi 프린팅 또는 전용 하드웨어에 의존하지 않고, 스마트폰 센서와 기존 스피커만을 사용하여 정확한 실내 위치 추적을 가능하게 하는 것.
• 저속 및 변동성이 큰 진동 속도에서 음향 신호의 도플러 이동 측정을 통해 정밀한 방향 정밀 측정을 수행하는 과제를 해결하는 것.
• 시간 동기화나 통신 오버헤드 없이 최소한의 인프라로 실시간 추적을 지원하는 저비용이고 확장 가능한 실내 위치 추적 시스템을 개발하는 것.
• 노이즈가 많은 관성 센서 데이터와 저속도 운동 상황에서의 미세한 주파수 이동 감지 문제를 견고한 신호 처리 기법을 통해 해결하는 것.

제안 방법

• 스마트폰을 흔들어 발생하는 도플러 효과를 활용하여 앵커 스피커에서 오는 음향 신호의 위상 및 주파수 이동을 측정한다.
• 도플러 이동에서 유도된 속도 추정치를 관성 센서 데이터(가속도계 및 자이로스코프)와 융합하여 도착 방향 추정 정확도를 향상시킨다.
• 저속도 진동 조건에서도 미세한 위상 및 주파수 이동을 정밀하게 측정하기 위해 피드백 루프(Phase Locked Loop, PLL)를 적용한다.
• 기본 위치 기준이 아닌 정확한 각도 측정에 기반한 삼각측량 기반의 위치 추적 방법을 사용하여, 안다된 위치가 알려진 두 개 이상의 앵커 스피커를 활용한다.
• 반의의 데이터로 학습한 모델을 나머지 반에 적용하여 체계적 오차를 보정하기 위해 선형 회귀를 적용함으로써 위치 추적 정밀도를 향상시킨다.
• 음향 신호 샘플의 20%만 처리함(0.25초에 0.05초 간격)으로 CPU 부하를 줄이면서도 높은 정확도를 유지하도록 실시간 추적을 최적화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전용 하드웨어나 인프라 없이 스마트폰 센서와 유통상 스피커만을 사용하여 정확한 실내 위치 추적을 달성할 수 있는가?
• RQ2 저진폭의 임의의 스마트폰 진동에서 유도된 도플러 이동을 얼마나 정밀하게 측정할 수 있을까? 이를 통해 방향 정밀 측정이 가능할까?
• RQ3 노이즈가 많은 관성 센서 데이터와 음향 도플러 이동 측정치를 얼마나 잘 융합하여, 노이즈 조건에서도 도착 방향 추정 정확도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 앵커 스피커의 수와 배치가 실제 실내 환경에서의 위치 추적 정확도와 내성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 낮은 계산 오버헤드로도 높은 위치 추적 정확도를 유지하면서 실시간 추적을 유지할 수 있는가?

주요 결과

• 음향 소스가 32미터 이내일 경우 평균 방향 정밀 측정 오차는 2.1°이며, 90%의 오차는 2.06° 이하이다.
• 정적 실내 위치 추적에서 90번째 백분위수 오차는 0.92미터, 95번째 백분위수는 1.08미터, 최대 오차는 1.73미터이며, 평균 오차는 0.50미터이다.
• 체계적 오차 보정을 위해 선형 회귀를 적용한 후, 복잡한 사무실 환경에서 90번째 백분위수 오차는 0.82미터로 감소하고, 100번째 백분위수 오차는 1.56미터로 감소한다.
• 실시간 추적에서 20%의 샘플만 처리함으로써 51미터 보행 경로 동안 오차가 0.4미터 이내를 유지하며, 평균 오차는 0.29미터, 표준편차는 0.34미터이다.
• 초기 위치 오차가 최대 1미터일 경우에도 51미터 보행 후 최종 추적 오차는 2미터 이내로 유지되며, 초기화 오차에 대한 강건성을 입증한다.
• 샘플 처리 비율을 10%로 줄이면 평균 오차는 1.02미터로 증가하지만, CPU 사용률은 크게 감소하여 보다 저사양 기기에서도 구동이 가능해진다.