• Title, Summary, Keyword: 센서융합

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Development of External Device and Embedded Middleware system using Sensor fusion-based M2M Technology (센서 융합 M2M 기반 기술을 활용한 외부 디바이스 및 내장 미들웨어 시스템 개발)

  • Kim, Dae-ho;Park, Joon-hoon;Lee, Chol-u;Oh, Ryum-duck
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • pp.109-110
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    • 2014
  • 본 연구에서는 공공 시설물 관리를 위한 센서 융합 기술을 활용한 M2M 기반의 외부 디바이스 및 내장 미들웨어 시스템을 개발하였다. 시설안전체계의 개선 및 M2M 기반기술을 접목한 기술개발을 통해 시설물 안전수준은 급격히 향상되고. 있다 무인 시설물 관리를 위하여 지속적인 촬영 및 저장방식이 아닌 센서와 영상 데이터를 융합하여 상황인지 방식의 외부 디바이스 및 내장 미들웨어 시스템을 개발하고 정보에 대한 신뢰성을 향상시켜 센서 융합형 외부 디바이스를 활용하여 이벤트 발생시에만 정보 전달을 통해 데이터 전송이 감소되는 효율적인 감시시스템을 개발하였다.

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Development Trends and Expectation of Three-Dimensional Imager based on LIDAR technology for Autonomous Smart Car Navigation (자율주행차 및 스마트카용 라이다 3차원 영상센서 기술개발 동향 및 전망)

  • Choi, G.D.;Han, M.H.;Song, M.H.;Seo, H.S.;Kim, C.;Hong, S.;Mheen, B.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.31 no.4
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    • pp.86-97
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    • 2016
  • 빛의 반사시간 및 산란정보를 측정하여 기상정보를 수집하던 초기 라이다 기술은 실내외 3차원 정보를 확보하는 센서 기술로 응용 영역을 확대하고 있다. 특히 최근에는 자율주행차/스마트카를 중심으로 차량/보행자의 안전과 고도화된 자율주행 성능을 위하여 차량 주변 환경에 대한 3차원 좌표를 고속으로 획득하는 라이다 기술의 중요성이 부각되고 있으며, 이에 따라 관련 기술에 대한 이해와 동향파악이 필요하다. 이에 본고에서는 차량에 적용될 수 있는 라이다 기반 3차원 영상센서 기술 전반에 대한 리뷰를 진행하고, 자율주행차/스마트카 시장에서 핵심이슈 및 기술별 대응 특징을 소개한다. 아울러 3차원 센서기술의 글로벌 경쟁상황을 기반으로 향후 차량용 라이다 기술의 발전방향을 전망해 본다.

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Human Activity Recognition Using Sensor Fusion and Kernel Discriminant Analysis on Smartphones (스마트폰에서 센서 융합과 커널 판별 분석을 이용한 인간 활동 인식)

  • Cho, Jung-Gil
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.11 no.5
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    • pp.9-17
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    • 2020
  • Human activity recognition(HAR) using smartphones is a hot research topic in computational intelligence. Smartphones are equipped with a variety of sensors. Fusing the data of these sensors could enable applications to recognize a large number of activities. However, these devices have fewer resources because of the limited number of sensors available, and feature selection and classification methods are required to achieve optimal performance and efficient feature extraction. This paper proposes a smartphone-based HAR scheme according to these requirements. The proposed method in this paper extracts time-domain features from acceleration sensors, gyro sensors, and barometer sensors, and recognizes activities with high accuracy by applying KDA and SVM. This approach selects the most relevant feature of each sensor for each activity. Our comparison results shows that the proposed system outperforms previous smartphone-based HAR systems.

Implementation of Automatic Window Control System for Improvement of Indoor Environments based on Aduino and Raspberry Pi (실내 환경 개선을 위한 아두이노와 라즈베리 파이 기반의 창문 자동제어 시스템 구현)

  • Moon, Sunye;Kwon, Daecheol;Jeong, Dahye;Yoo, Seokyeong;Jung, Seunghyun;Jeong, Dongwon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.1231-1234
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    • 2017
  • 이 논문은 실내 환경을 개선하기 위한 창문 자동제어 시스템을 제안한다. 현대인들은 하루에 약 70% 이상을 실내에서 생활하고 있다. 이로 인해 실내 환경의 질이 매우 중요한 요소로 부각되면서 사람들의 관심이 크게 증가하고 있다. 이 논문에서는 아두이노, 라즈베리 파이 및 다양한 센서를 이용하여 실내 환경을 적정수준으로 유지하고 개선할 수 있는 창문 자동제어 시스템을 제안한다. 제안 시스템 구현을 위해 온습도 센서, 미세먼지 센서, 공기 질 센서, 모터 등을 이용한다. 또한 3D프린팅을 이용하여 제작한 프로토타입을 보인다.

Experimental Research on Radar and ESM Measurement Fusion Technique Using Probabilistic Data Association for Cooperative Target Tracking (협동 표적 추적을 위한 확률적 데이터 연관 기반 레이더 및 ESM 센서 측정치 융합 기법의 실험적 연구)

  • Lee, Sae-Woom;Kim, Eun-Chan;Jung, Hyo-Young;Kim, Gi-Sung;Kim, Ki-Seon
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.37 no.5C
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    • pp.355-364
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    • 2012
  • Target processing mechanisms are necessary to collect target information, real-time data fusion, and tactical environment recognition for cooperative engagement ability. Among these mechanisms, the target tracking starts from predicting state of speed, acceleration, and location by using sensors' measurements. However, it can be a problem to give the reliability because the measurements have a certain uncertainty. Thus, a technique which uses multiple sensors is needed to detect the target and increase the reliability. Also, data fusion technique is necessary to process the data which is provided from heterogeneous sensors for target tracking. In this paper, a target tracking algorithm is proposed based on probabilistic data association(PDA) by fusing radar and ESM sensor measurements. The radar sensor's azimuth and range measurements and the ESM sensor's bearing-only measurement are associated by the measurement fusion method. After gating associated measurements, state estimation of the target is performed by PDA filter. The simulation results show that the proposed algorithm provides improved estimation under linear and circular target motions.

Posture Stabilization Control of QuadCopter Using Sensor Fusion and Modified PID Control (진동에 강인한 센서 융합 필터와 개선된 PID 제어 방식을 이용한 쿼드콥터의 자세 제어)

  • Cho, Youngwan;Kim, Hyun-Soo
    • Journal of IKEEE
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    • v.18 no.3
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    • pp.376-382
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    • 2014
  • In this paper, we propose a advanced attitude PID controller and sensor fusion method robust to the vibration of the quadcopter unmanned air vehicle using four BLDC motors. When the gyro sensor and acceleration sensor are fused, a complementary filter is designed to ignore the vibrations generated by the motors and to complement the drawbacks. As a result, we obtain accurate results than using each sensor. Also, it is possible to obtain a low delay results in robust to vibration than the low-pass filter or moving average filter, which is generally used for quadcopter. And we improved D controller, which have being used for attitude control of quadcopter, to quadcopter using gyro sensor. it was confirmed that the attitude is stabilized and error is reduced By using gyro sensor output instead of variation of estimated angle in D control.

A Data Driven Index for Convergence Sensor Networks (융합 센서 네트워크를 위한 데이터 기반 색인)

  • Park, Jeong-Seok
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.7 no.6
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    • pp.43-48
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    • 2016
  • Wireless sensor networks (WSN) can be more reliable and easier to program and use with the help of sensor database management systems (SDMS). SDMS establish a user-friendly SQL-based interface to process declarative user-defined queries over sensor readings from WSN. Typical queries in SDMS are ad-hoc snapshot queries and long-running, continuous queries. In SDMSs queries are flooded to all nodes in the sensor net, and query results are sent back from nodes that have qualified results to a base station. For query flooding to all nodes, and result flooding to the base station, a lot of communication energy consuming is required. This paper suggests an efficient in-network index solution, named Distributed Information Gathering (DIG) to process range queries in a sensor net environment that can save energy by reducing query and result flooding.

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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Kalman Filter-based Sensor Fusion for Posture Stabilization of a Mobile Robot (모바일 로봇 자세 안정화를 위한 칼만 필터 기반 센서 퓨전)

  • Jang, Taeho;Kim, Youngshik;Kyoung, Minyoung;Yi, Hyunbean;Hwan, Yoondong
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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    • v.40 no.8
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    • pp.703-710
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    • 2016
  • In robotics research, accurate estimation of current robot position is important to achieve motion control of a robot. In this research, we focus on a sensor fusion method to provide improved position estimation for a wheeled mobile robot, considering two different sensor measurements. In this case, we fuse camera-based vision and encode-based odometry data using Kalman filter techniques to improve the position estimation of the robot. An external camera-based vision system provides global position coordinates (x, y) for the mobile robot in an indoor environment. An internal encoder-based odometry provides linear and angular velocities of the robot. We then use the position data estimated by the Kalman filter as inputs to the motion controller, which significantly improves performance of the motion controller. Finally, we experimentally verify the performance of the proposed sensor fused position estimation and motion controller using an actual mobile robot system. In our experiments, we also compare the Kalman filter-based sensor fused estimation with two different single sensor-based estimations (vision-based and odometry-based).

Multiple Sensor Fusion Algorithm for the Altitude Estimation of Deep-Sea UUV, HEMIRE (심해무인잠수정 해미래의 고도정보 추정을 위한 다중센서융합 알고리즘)

  • Kim, Dug-Jin;Kim, Ki-Hun;Lee, Pan-Mook;Cho, Sung-Kwon;Park, Yeoun-Sik
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.12 no.7
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    • pp.1202-1208
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    • 2008
  • This paper represents the multiple sensor fusion algorithm for the deep-sea unmanned underwater vehicles (UUV), composed of a remotely operated vehicle (ROV) 'Hemire' and a depressor 'Henuvy'. The performance of underwater positioning system usually highly depend on that of acoustic sensors such as ultra short base line(USBL), long base line(LBL) and altimeter. A practical sensor fusion algorithm is proposed in the sense of a moving window concept. The performance of the proposed algorithm can be observed by applying the algorithm to the Hemire sea trial data which was measured at the East Sea.