A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion, have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.
Motion can be estimated continuously from each sensor through the analysis of the instantaneous states of an object. This paper is aimed to introduce a method to estimate the general 3D motion of a planar object from the instantaneous states of an object using multi-sensor data fusion. The instantaneous states of an object is estimated using the linear feedback estimation algorithm. The motion estimated from each sensor is fused to provide more accurate and reliable information about the motion of an unknown planar object. We present a fusion algorithm which combines averaging and deciding. With the assumption that the motion is smooth, the approach can handle the data sequences from multiple sensors with different sampling times. Simulation results show proposed algorithm is advantageous in terms of accuracy, speed, and versatility.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.29
no.1
s.232
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pp.139-144
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2005
A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion. have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.
Motion Estimation which is used to reduce the redundant data plays an important role in video compressions. However, it requires huge computational complexity of the encoder part. And therefore many fast motion estimation methods has been developed to reduce complexity. Multi-view video is obtained by using many cameras at different positions and its complexity increases in proportion to the number of cameras. In this paper, we proposed a fast motion estimation method for multi-view video. The proposed method predicts a search start point by using correlated candidate vectors of the current block. According to the motion size of the start search point, a search start pattern of the current block is decided adaptively. The proposed method proves to be about 2 ~ 5 times faster than existing methods while maintaining similar image quality and bitrates.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.12
no.6
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pp.697-703
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2009
Target Motion Analysis(TMA) means to detect target position, velocity and course for using passive sonar system with bearing-only measurement. In this paper, we apply the TMA algorithm for a submarine with Multi-Sensor Data Fusion(MSDF) and we will decide the best TMA algorithm for a submarine by a series of computer simulation runs.
This paper proposes a multi-modal complex motion authoring tool for creating robot contents. The proposed tool is user-friendly and allows general users without much knowledge about robots, including children, women and the elderly, to easily edit and modify robot contents. Furthermore, the tool uses multi-modal data including graphic motion, voice and music to simulate user-created robot contents in the 3D virtual environment. This allows the user to not only view the authoring process in real time but also transmit the final authored contents to control the robot. The validity of the proposed tool was examined based on simulations using the authored multi-modal complex motion robot contents as well as experiments of actual robot motions.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.17
no.5
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pp.333-341
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2012
Modeling and simulation is important for military training. People can feel perspective when stereoscope images are created using multi-channel visualizations. A submarine oscillates when the submarine is just below the surface of the sea, so that the reconnaissance becomes difficult. Also, the operator should read the information of the target within 6 seconds using the periscope. The operator must have experience. To solve these problems, stereoscopic multi-channel visualization has been tested. The iCAVE system of KAIST provides a large-scale screen, 7 PCs, and 14 projectors to create the stereoscope images. To simulate the motion of a submarine just below the ocean surface, a 4-DOF motion platform is used. The motion data is transmitted to the visual system and the motion platform through the UDP protocol. Variety of weather conditions are created using the Vega Prime software. The stereoscopic multi-channel visualization and the motion platform system created a realistic simulation system.
Gang In Lee;Eun Hye Noh;Young Jae Jo;Yong-Hwan Lee
Journal of the Semiconductor & Display Technology
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v.22
no.4
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pp.172-178
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2023
With the expansion of metaverse content and hardware platforms, various interactions in the virtual world have been built, raising expectations for an increase in immersion which is a major element of the metaverse. However, among hardware platforms that increase virtual immersion elements, the typical HMD platform can be a barrier to new user inflows due to its high cost. Thus, this paper focused on improving virtual-to-real interactions by extracting motion data using relatively inexpensive webcam equipment in PC environments, utilizing Unity game engines, Photon unity network, multi-platform implementations, and Barracuda neural network inference libraries.
Kim, Ji-Hoon;Jung, Tae-Jun;Lee, Hong-Rae;Seo, Kwang-Deok;Kim, Jin-Soo;Lee, Hahyun;Kang, Jung Won
Journal of Broadcast Engineering
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v.17
no.6
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pp.976-989
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2012
In this paper, we propose an efficient motion prediction architecture and DPB design mechanism for scalable multi-view video coding which is implemented by integrating SVC and MVC coding algorithms. In the proposed motion prediction architecture, we employ pictures associated with other views as a candidate for reference picture for improved motion prediction performance. By the proposed prediction architecture, we could enormously reduce the size of compressed video data. When performing scalable multi-view video coding, an integrated DPB design mechanism is also proposed. It is shown by various simulations that the proposed motion prediction architecture for scalable multi-view video coding can result in reduced data size in the compressed bitstream.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.1
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pp.39-46
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2010
Sounding data is the essential source for the safety of ships navigation system, and fundamental to the reasonable usage and maintenance of the ocean as well. As IT tech, positioning equipment such as GPS and INS, echo sounder are developed, recently, the precise submarine topography database bas been built by Multi-Beam Echo Sounder. However, MBES data includes some inevitable error caused by several factor, and some data have errors where the terrain is wobble. The error, which causes the $moir\acute{e}$ pattern error is the main factor hindering the accuracy of MBES data results, and therefore it is necessary to figure out the main cause of the error for the improvement of the accuracy by removing error data. On this research, the main cause of the error data is studied by analyzing motion sensor value of data including the $moir\acute{e}$ pattern error. Thus, as the result of examination, it turns out that the $moir\acute{e}$ pattern error is related to the standard deviation of Roll, and error data values are results of the non-correspondence between Swath data and Roll values caused by the drastic change of Roll values. Accordingly, the error data is removed by comparing between the gradient of Swath data and Roll values. Finally, as the result of removing error data, it is expected to be able to estimate the quality of MBES using the standard deviation of Motion sensor's Roll value, and calculate the additive error factor, which minimize non-corresponding data, and also this research must be contributed to improve the accuracy of sounding for small vessels with lots of motion in the bad circumstance for navigation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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