실내 측위 시스템은 일반적으로 건물 내부용으로 설계되고, 위성 항법 장치는 건물 외부용으로 설계됩니다. 사람과 기계는 그 구분을 존중하지 않습니다. 그들은 문을 통과하고, 경사로를 내려가고, 층 사이를 이동합니다. KAILOS 기술 계보는 포지셔닝 연구가 어떻게 첫 번째 문제에서 더 어려운 문제, 즉 경계를 넘어선 연속성으로 이동했는지 보여줍니다.
통합 실내 측위 스택(2014)
KAILOS는 2014년 IPIN 문헌에서 통합 실내 위치 확인 기술 스택으로 설명되었습니다: Wi-Fi 지문 인식, 실내 지도, 위치 확인 알고리즘 및 이들을 함께 배포하는 데 필요한 도구입니다.
대규모 전파 지도
지문 위치 확인은 무선 지도에 따라 달라지며, 무선 지도는 최신 정보를 구축하고 유지하는 데 노력이 필요합니다. 이후 출판물에서는 일반적인 사용 중에 수집된 측정값을 사용하여 크라우드 소싱 라디오 지도 구축으로 접근 방식을 확장했습니다.
센서 융합 및 보행자 추측 항법
무선 신호만으로는 공백이 생깁니다. 관련 연구는 센서 융합과 보행자 추측 항법(PDR)을 추가하여 장치 센서가 측정한 걸음, 보폭과 방향으로 이동을 추정합니다. 동작과 무선 관측을 결합하면 무선 업데이트 사이에도 연속성을 유지할 수 있습니다.
실내외 감지 및 통합 내비게이션
연속성을 위해서는 환경이 언제 변했는지를 알아야 합니다. 실내/실외 감지 및 통합 내비게이션 작업에서는 시스템이 전환을 인식하고 실외 및 실내 위치 확인을 하나의 내비게이션 경험으로 연결하는 방법을 다루었습니다.
학습 기반 위치 추정
최근 연구는 자기장 및 Wi-Fi 채널 측정의 딥러닝과 동작 센서만 사용하는 학습 기반 관성 모델을 적용합니다. 전체 기록: 특허 및 논문.
KPT의 다음 단계
KAILOS는 Wi-Fi 위치 추정, 전파 지도, 센서 융합, 보행자 추측 항법과 실내외 통합 내비게이션 연구를 통해 발전했습니다. KPT는 이를 실제 배포 가능한 전용 장치와 AI 위치 추정 모듈로 확장합니다: KTAG, KTAG Pro 및 KAILOS Neural Engine.