• Title/Summary/Keyword: 센서융합

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센서융합 측위 기술의 현황과 연구 동향

  • Gong, Seung-Hyeon;Jeon, Sang-Yun;Go, Hyeon-U
    • Information and Communications Magazine
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    • v.32 no.8
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    • pp.45-53
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    • 2015
  • 스마트폰이나 자율주행 자동차에서 필요로 하는 측위 및 항법 시스템은 실내외 및 다양한 지형 환경에서 높은 위치 정확도와 높은 측위 신뢰도를 요구한다. 따라서, 이러한 측위 시스템은 다양한 위치 측정 센서를 구비하고 센서 측정치들로부터 최적의 위치 추정치를 얻어내는 것을 목표로 한다. 본 고에서는 최적의 위치 추정치를 얻어내는 센서 융합 기술을 소개하고 센서융합 기술에서 최신 연구 동향을 살펴본다.

Indoor Localization for Mobile Robot using Extended Kalman Filter (확장 칼만 필터를 이용한 로봇의 실내위치측정)

  • Kim, Jung-Min;Kim, Youn-Tae;Kim, Sung-Shin
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.18 no.5
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    • pp.706-711
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    • 2008
  • This paper is presented an accurate localization scheme for mobile robots based on the fusion of ultrasonic satellite (U-SAT) with inertial navigation system (INS), i.e., sensor fusion. Our aim is to achieve enough accuracy less than 100 mm. The INS consist of a yaw gyro, two wheel-encoders. And the U-SAT consist of four transmitters, a receiver. Besides the localization method in this paper fuse these in an extended Kalman filter. The performance of the localization is verified by simulation and two actual data(straight, curve) gathered from about 0.5 m/s of driving actual driving data. localization methods used are general sensor fusion and sensor fusion through Kalman filter using data from INS. Through the simulation and actual data studies, the experiment show the effectiveness of the proposed method for autonomous mobile robots.

A Development of Wireless Sensor Networks for Collaborative Sensor Fusion Based Speaker Gender Classification (협동 센서 융합 기반 화자 성별 분류를 위한 무선 센서네트워크 개발)

  • Kwon, Ho-Min
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.12 no.2
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    • pp.113-118
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    • 2011
  • In this paper, we develop a speaker gender classification technique using collaborative sensor fusion for use in a wireless sensor network. The distributed sensor nodes remove the unwanted input data using the BER(Band Energy Ration) based voice activity detection, process only the relevant data, and transmit the hard labeled decisions to the fusion center where a global decision fusion is carried out. This takes advantages of power consumption and network resource management. The Bayesian sensor fusion and the global weighting decision fusion methods are proposed to achieve the gender classification. As the number of the sensor nodes varies, the Bayesian sensor fusion yields the best classification accuracy using the optimal operating points of the ROC(Receiver Operating Characteristic) curves_ For the weights used in the global decision fusion, the BER and MCL(Mutual Confidence Level) are employed to effectively combined at the fusion center. The simulation results show that as the number of the sensor nodes increases, the classification accuracy was even more improved in the low SNR(Signal to Noise Ration) condition.

차량용 센서융합 정밀 측위 기술

  • Song, Jeong-Hun;Seo, Dae-Hwa
    • Information and Communications Magazine
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    • v.30 no.11
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    • pp.43-50
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    • 2013
  • 본고에서는 도심지역을 주행하고 있는 차량의 정확한 위치정보를 획득하기 위한 정밀 측위 시스템 기술과 개발현황을 소개한다. 그리고 위성항법 기반의 정밀 측위 시스템에서 발생하는 측위 오차를 줄이고 위성 신호의 음영지역에서도 차량의 정밀한 위치 결과를 얻기 위하여 차량용 센서를 융합하는 정밀 측위 기술과 개발현황을 알아본다.

Fusion Method of Localization Sensor using Uncented Kalman Filter (UKF를 이용한 위치측정센서의 융합방법)

  • Lee, Jun-Ha;Jung, Kyung-Hoon;Kim, Jung-Min;Kim, Sung-Shin
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • pp.107-109
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    • 2011
  • 본 논문은 UKF(uncented Kalman filter)를 이용한 이동체의 위치측정 정밀도 향상에 관한 연구이다. 기존에 사용된 위치측정 기술로는 유선과 마그네틱 유동 방식들이 있다. 하지만 이러한 방식들은 높은 유지 보수비용으로 인해 최근에는 레이저 내비게이션이 많이 이용되고 있다. 하지만 레이저 내비게이션은 헤더가 회전 하면서 반사체를 인식하여 위치를 계산하는 구조로써, 응답속도가 느리고 주행 속도에 따라 정밀도가 크게 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 느린 응답속도와 위치측정 오차를 해결하기 위해서 UKF를 이용한 센서융합 방법을 제안한다. 제안한 방법의 실험은 차축구동 방식의 지게차를 이용하여 레이저 내비게이션의 위치측정 결과와 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 레이저 내비게이션에 의해 계측된 위치측정 데이터보다 정밀도가 향상됨을 확인하였다.

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Sensor Fusion Using Neural Network (신경망을 이용한 센서 융합)

  • 백상훈;오세영
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • pp.297-300
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    • 2004
  • 기존에 성격이 다른 두 가지 이상의 센서를 이용하기 위해서는 각각의 센서의 입력 데이터를 처리하는 알고리즘이 필요하게 되고, 적용한 알고리즘에 의해 출력된 최종 값 중에서 그 상황에 알맞은 값을 선택하여 사용하는 계층적 구조를 사용하게 된다. 계층적 구조가 아니더라도 비슷한 형태의 데이터를 얻어 이를 가지고 최종 로봇을 제어하기 위한 출력을 만들게 된다 본 논문에서는 비전 센서와 초음파 센서에서 입력되는 성격이 다른 데이터를 가지고, 신경망을 이용하여 최종 출력을 얻어냄으로써 2가지 센서의 입력 데이터를 처리하기 위한 과정을 간단히 하고 두 가지 센서가 서로를 보완 할 수 있도록 하는 방법을 제시한다.

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Estimation of Train Position Using Sensor Fusion Technique (센서융합에 의한 열차위치 추정방법)

  • Yoon Hee-Sang;Park Tae-Hyoung;Yoon Yong-Gi;Hwang Jong-Gyu;Lee Jae-Ho
    • Journal of the Korean Society for Railway
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    • v.8 no.2
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    • pp.155-160
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    • 2005
  • We propose a tram position estimation method for automatic train control system. The accurate train position should be continuously feedback to control system for safe and efficient operation of trains in railway. In this paper, we propose the sensor fusion method integrating a tachometer, a transponder, and a doppler sensor far estimation of train position. The external sensors(transponder, doppler sensor) are used to compensate for the error of internal sensor (tachometer). The Kalman filter is also applied to reduce the measurement error of the sensors. Simulation results are then presented to verify the usefulness of the proposed method.

Sensor Fusion for Underwater Navigation of Unmanned Underwater Vehicle (무인잠수정의 수중합법을 위한 센서융합)

  • Sur, Joo-No
    • Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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    • v.8 no.4
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    • pp.14-23
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    • 2005
  • In this paper we propose a sensor fusion method for the navigation algorithm which can be used to estimate state vectors such as position and velocity for its motion control using multi-sensor output measurements. The output measurement we will use in estimating the state is a series of known multi-sensor asynchronous outputs with measurement noise. This paper investigates the Extended Kalman Filtering method to merge asynchronous heading, heading rate, velocity of DVL, and SSBL information to produce a single state vector. Different complexity of Kalman Filter, with. biases and measurement noise, are investigated with theoretically data from MOERI's SAUV. All levels of complexity of the Kalman Filters are shown to be much more close and smooth to real trajectories then the basic underwater acoustic navigation system commonly used aboard underwater vehicle.