• 제목/요약/키워드: 파티클시스템

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파티클 필터를 이용한 GPS 위치보정과 GPS/INS 센서 결합에 관한 연구 (A Study on the GPS/INS Integration and GPS Compensation Algorithm Based on the Particle Filter)

  • 정재영;김한실
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권6호
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    • pp.267-275
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    • 2013
  • GPS가 가지는 특징과 비선형, 비가우시안의 시스템에서도 강인한 특성을 지닌 파티클 필터(PF, Particle Filter)를 이용하여 위치 추정 성능을 향상시키는 방법에 대해 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘으로 보정한 GPS 데이터와 관성센서를 저가형 시스템에 적합한 약결합 방식을 이용하여 결합하였으며 정확도 향상을 위해 자세에 관한 칼만필터를 추가시켜 구현하였다. 구현된 시스템의 성능확인을 위해 NovAtel사의 고정밀 GPS와 비교 분석하였다.

파티클 시스템을 이용한 자연의 물리적 현상의 비주얼 효과 구현 (The Implementation of Visual Effects on Physical Phenomena of Nature Using Particle System)

  • 김경남;이면재
    • 디지털융복합연구
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    • 제10권4호
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    • pp.347-352
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    • 2012
  • 자연의 불확정적인 물리현상은, 감성적인 공학기술 영역뿐 아니라 및 예술의 시각표현 방법으로도 자주 연구되는 영역이다. 본 논문에서는 모더니즘 회화에서 물질의 특성을 강조한 회화작품에서 보여 지는 자연의 물리적인 현상들(스며듦, 번짐, 흐름)을 분석한 연구[1]를 Unity3D 엔진의 파티클 시스템을 이용하여 구현 가능성을 제안한다. 그리하여 그래픽스 프로그래밍 습득에 어려운 아티스트들이 수월하게 Unity3D 엔진을 이용하여 자연의 불확정적 비주얼표현 구현에 도움을 줄 수 있으며 또한 감성기반 테크놀로지를 연구하는 공학자들에게도 아이디어 제공에 도움을 줄 수 있을 것이다.

파티클 필터를 이용한 레이저 내비게이션의 위치측정 성능 향상 (Improvement of Positioning Accuracy of Laser Navigation System using Particle Filter)

  • 조현학;김정민;도주철;김성신
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.755-760
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    • 2011
  • 본 논문은 파티클 필터(particle filter)를 이용한 레이저 내비게이션(laser navigation)의 위치측정 성능 향상에 관한 연구이다. 레이저 내비게이션은 무선항법장치(wireless navigation system)로써 무인 자율주행 장치(automatic guided vehicle)의 위치측정 및 제어에 주로 사용되며, 이는 기존의 유선유도장치(wired guidance system)들에 비해 유지보수에 유연하면서도 완전한 자율주행이 가능하다. 하지만 무선항법장치인 레이저 내비게이션은 반응속도가 느리며 고속주행 혹은 회전주행 시에 위치 정밀도가 크게 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 비선형(non-linear)/비가우시안(non-gaussian)의 시스템에서도 강인한 특성을 지닌 파티클 필터를 이용하여 위치 정밀도를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해, 레이저 내비게이션과 엔코더, 자이로가 장착된 지게차 AGV(automatic guided vehicle)를 사용하였으며, 제안된 방법과 상용화된 레이저 내비게이션의 위치측정 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 상용화된 레이저 내비게이션의 위치 정밀도에 비해 약 66.5% 향상됨을 확인하였다.

움직임 벡터 기반 파티클 필터를 이용한 비트스트림 상에서의 객체 추적 (Object Tracking on Bitstreams Using a Motion Vector-based Particle Filter)

  • 이종석;오승준
    • 방송공학회논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.409-420
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    • 2018
  • 본 논문은 비트스트림 상에서 객체 추적을 위한 움직임 벡터 기반 파티클 필터(Motion Vector-based Particle Filter: MVPF)와 이를 이용한 객체 추적 시스템을 제안한다. MVPF는 일반적인 파티클 필터의 전이 모델과 관측 모델에 움직임 벡터를 사용하여 파티클의 개수를 유지하면서 정확도를 향상시킨다. 제안하는 객체 추적 시스템에서는 비트스트림에서 추출한 움직임 벡터의 히스토그램을 이용하여 객체의 상태를 예측한다. 제안하는 객체 추적 방법의 성능 평가를 위하여 MPEG 시험 영상과 VOT2013 영상에 적용하였을 때 기존 방법들보다 정확도, F-Measure, IOU(Intersection Of Union) 측면에서 평균적으로 각각 약 30%, 17%, 17% 증가하였다. 주관적 성능 평가를 위하여 추적결과를 박스(box) 형태로 표시하여 비교하였을 때 제안하는 방법이 모든 시험 영상에 대하여 기본 방법들보다 강인하게 객체를 추적한다.

파티클 필터 방법을 이용한 특징점과 로봇 위치의 동시 추정 (Simultaneous Estimation of Landmark Location and Robot Pose Using Particle Filter Method)

  • 김태균;고낙용;노성우
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.353-360
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    • 2012
  • 본 논문은 파티클 필터 방법을 이용하여 로봇의 외부에 설치된 특징점들과 로봇의 위치를 동시에 추정하는 SLAM 방법을 제안한다. 파티클 필터 방법은 로봇 동작의 비선형성 및 센서 오차의 비가우시안 특성을 고려할 수 있다. 제안된 방법에서 추정할 변수는 로봇의 위치와 특징점들의 위치이다. 본 연구에서 특징점은 초음파 신호를 발생시키는 4개의 비이컨들이 사용된다. 그리고 로봇은 비이컨들로부터 초음파 신호를 수신하여 각각의 비이컨까지의 거리를 계산한다. 그리고 영역센서를 이용하여 이동로봇이 동작하는 환경의 기하학적 지도정보를 생성하는 과정을 보였다. 제안된 방법은 로봇의 위치와 방향을 추정하기 때문에 영역센서에 의해 획득된 데이터를 사용하여 기하학적 지도를 생성할 수 있다. 또한 데드레크닝 방법 및 삼변측량 방법과의 로봇 위치추정 비교 실험을 통하여 제안된 방법을 평가하였다.

실외 주행 로봇의 위치 추정을 위한 3 차원 물체 인식 (3D Object Recognition for Localization of Outdoor Robotic Vehicles)

  • 백승민;김재웅;이장원;;이석한
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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    • pp.200-204
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    • 2008
  • 본 논문에서는 지능형 무인 운송 시스템의 위치 인식 문제를 풀기 위한 방법으로, 실외 환경에서 보이는 건물 혹은 건물 입구의 상대적 위치와 자세 추정이 가능한 파티클 필터 기반 3 차원 물체 인식 방법을 제안한다. 제안하는 파티클 필터에 기반한 인식 시스템은 다양한 인식 증거들을 연속 영상에서 융합 및 모델 매칭을 함으로써 강인한 3 차원 물체 인식 및 자세 추정이 가능하다. 제안하는 방법은, 적합한 인식 증거들을 수집/선택하고, 다양한 인식 증거들로 부터 나타나는 인식 대상의 자세를 3 차원 공간상의 확률적인 파티클로 표현하며, 파티클 필터링을 통하여 연속 영상 상의 다양한 인식 증거들을 융합하는 것을 특징으로 한다. 스테레오 카메라를 이용한 실험을 통하여, 제안하는 방법이 실외 건물의 기하학적 특정을 인식 증거로 활용한 효율적인 3 차원 인식 및 자세 추정을 수행하는 것은 보여준다.

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퍼지추론/UPF를 이용한 UGV의 GPS/INS 데이터 융합 및 위치추정 (GPS/INS Data Fusion and Localization using Fuzzy Inference/UPF)

  • 이소희;윤희병
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.408-414
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    • 2009
  • UGV가 임무를 수행하기 위해서는 먼저 자신의 위치를 인식하는 것이 중요하며, 위치 인식을 위해 일반적으로 GPS나 INS 등 하나의 센서로 구성된 항법시스템을 이용한다. 그러나 GPS와 INS와 같은 센서들은 각각 단독으로 사용되기에는 제한사항을 가지고 있다. 즉 GPS는 정확한 위치정보의 제공이 가능하지만 기상과 환경에 의해 위치정보가 단절되며, INS는 독자적인 항법정보의 제공이 가능하지만 오차가 누적되어 정확한 위치추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 연속적이고 정확한 위치추정을 위해서는 센서 융합을 통한 복합 항법시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 GPS와 INS를 융합한 복합 항법시스템을 구성하기 위해 퍼지추론과 언센티드 파티클 필터를 이용한 UGV의 데이터 융합 및 위치추정 알고리즘을 제안한다. 퍼지추론은 GPS와 INS를 융합하는데 있어 수학적인 방법보다 더 간단하게 구현이 가능하며, 언센티드 파티클 필터는 오차보정에 탁월한 성능을 보여주는 비선형 추정 필터이다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 실험을 실시하였으며, 실험 결과 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 연속적이고 정밀한 위치추정이 가능함을 입증하였다.