Abstract
In this paper, we propose a method for vehicle tracking systems using fuzzy logic. The standard ${\alpha}$-${\beta}$ filter estimates the future target positions using fixed ${\alpha}$,${\beta}$ coefficients. We utilize the if-then fuzzy logic to make ${\alpha}$ and ${\beta}$ coefficients vary with the position. Comparisons are made in tracking vehicles using three different schemes: the standard ${\alpha}$-${\beta}$ filter, ${\alpha}$-${\beta}$ filter using fuzzy logic, and the Kalman filter.
본 논문에서는 퍼지 논리를 이용한 차량 추적 시스템의 설계에 관한 방법을 제안한다. $\alpha$-$\beta$ 필터는 고정된 $\alpha$-$\beta$에 따라 표적의 미래 위치를 예측하는데 우리는 if-then 퍼지논리를 사용하여 각 위치마다 $\alpha$,$\beta$를 바꿔줌으로써 추적을 효율적으로 하였다. 카메라 영상에 의해 들어온 차량 데이터를 표준 $\alpha$-$\beta$필터, 퍼지 논리를 이용한 $\alpha$-$\beta$필터, 칼만 필터로 추적하여 각각 비교 분석한다.
