그림 5.13는 NLOS 환경에서 ETOA 알고리즘을 적용한 위치데이터와 UKF를 적용한 위치데이터를 보여주고 그림 5.14는 그림 5.14의 그래프를 확대한 그래프이다. 확 대한 그래프를 보면 그림 5.4에서 측정된 5cm의 위치 오차를 UKF를 통해 최대 1cm 오차로 줄어드는 것을 볼 수 있다. 이에 UKF를 통해 이동 로봇의 움직임을 선형화 된 위치데이터를 볼 수 있다.
그림 5.16 NLOS 환경에서 ETOA 오차 분포도
그림 5.16 은 NLOS 환경에서 ETOA 알고리즘의 오차 분포도이다. NLOS 환경이 발 생하게 되면 위성방식의 위치 추적이 힘들어지므로 추측항법의 데이터와 비교를 하였다. 위 그래프에서 보면 ETOA 는 평균적으로 최대 약 40cm의 오차를 가지고 있다. 반면에 추측항법은 이동노드가 LOS 환경에 노출되기 전까지 관성센서의 드 리프트현상으로 인해, 오차가 누적 되서 급격한 오차 변화가 있는 것을 볼 수 있 다.
제6장 결론 및 향후연구 과제
본 논문에서 초음파 기반의 위치 추적 시스템의 취약점인 NLOS 환경에서의 위 치 측정을 하기 위한 ETOA 알고리즘을 제안하고, 초음파 기반의 실내 위치 추적시 스템을 제작하여 ETOA 알고리즘의 성능에 대해 분석하였다. ETOA 알고리즘을 적용 하기 위해서 자이로센서와 지자기센서를 포함하는 이동노드를 제작하고 U-SAT 초 음파 위치 추적 모듈을 통해 각 비컨과의 거리를 측정한 후 위치데이터를 구하였 다. 이렇게 직접 실험을 통해 얻은 데이터를 이용하여 ETOA 알고리즘을 적용해 봄 으로써 실제 측정 시 고려하지 못했던 시스템 프로세스 잡음에 대한 대비책을 마 련하였고 더욱 ETOA 알고리즘에 대한 성능을 확고히 할 수 있었다.
ETOA 알고리즘은 실내 환경에서 이동노드와 모든 비컨이 동시에 NLOS 상황이 발 생할 확률이 적다는 점을 착안하고 본 논문을 통해 제안하였다. NLOS 환경이 발생 한 비컨과 이동로봇 사이의 TOA 값을 로봇내의 추측항법을 통해 얻은 상대좌표를 이용해 역으로 TOA 를 예측하는 알고리즘으로 2개 이하의 비컨에서 NLOS 환경이 발생했을 시 ETOA 의 알고리즘을 적용할 수 있다. ETOA 알고리즘은 기존의 삼각측 량법에 필요한 데이터에 대한 신뢰도를 올려줌으로써, LOS 환경에서 시스템 잡음 에 따른 위치데이터 오차를 개선하였다. 또한 초음파 기반의 위치 추적 시스템의 취약점인 NLOS 환경에서는, 약 66%이하의 NLOS 환경일 때 50%이상의 위치 데이터 오차를 개선하였다.
본 연구를 통한 결과를 정리하면 다음과 같다.
1. NLOS 환경이 100%가 아닌 실내공간에 ETOA 알고리즘을 적용하면 위치 추적 정확도 향상 효과.
2. LOS 환경일 때에는 ETOA 알고리즘을 통해 시스템 잡음 정정 효과 3. NLOS 환경이 66%인 실내 환경일 때 50%이상의 위치 정확도 향상
초음파 기반의 ETOA 알고리즘을 적용한 시스템이 더욱 효율적인 위치 추적을 수행하기 위한 향후 연구 과제로 초음파의 송수신기의 지향각과 송수신 거리 한계 를 늘릴 수 있는 연구가 요구된다.
이와 같은 방향으로 연구가 진행된다면 더 뛰어난 성능을 갖는 초음파 기반의 위치 추적 시스템이 될 수 있을 것이다.
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