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.
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.
The paper presents research for the established experiment environment of multi vehicle robot, localization algorithm that is based on vehicle control, and path tracking. The established experiment environment consists of ultrasonic positioning system, vehicle robot, server and wireless module. Ultrasonic positioning system measures positioning for using ultrasonic sensor and generates many errors because of the influence of environment such as a reflection of wall. For a solution of this fact, localization algorithm is proposed to determine a location using vehicle kinematics and selection of a reliable location data. And path tracking algorithm is proposed to apply localization algorithm and LOS, finally, that algorithms are verified via simulation and experimental
A Vehicle Tracking System consists of GPS tracking device which fits into the vehicle and captures the GPS location information at regular intervals to a central GIS server, and GIS tracking server providing three major responsibilities: receiving data from the GPS tracking unit, securely storing it, and serving this information on demand of the user. GPS based tracking systems supporting a multi-session processing among RMA, RM, and RCP can make a quick response to various services including other vehicle information between RSU and OBU on demand of the user. In this paper we design RSU lower layers and RCP applications in OBU for a multisession processing simulation and test message processing transactions among RMA-RM and RM-RCP. Furthermore, we implement the additional functions of handling access commands simultaneously on multiple service resources which are appropriate for the experimental testing conditions. In order to make a multi-session processing test, it reads 30 resource data,0002/0001 ~ 0002/0030, in total and then occurs 30 session data transmissions simultaneously. We insert a sequence number field into a special header of dummy data as a corresponding response to check that the messages are received correctly. Thus, we find that GIS service system with a multi-session processing is able to provide additional 30 services in a same speed of screen presentation loading while identifying the number of session processing of Web GIS service, the number of OBU service, and the speed of screen presentation loading by comparing a single session and a multi-session of GIS service system.
본 연구에서는 정확한 실시간 해상 표적 추적을 위해 여러 동적 모델을 통합하는 다중 표적 추적 알고리즘인 상호 작용 다중 모델-확률적 데이터 연관 필터(IMM-PDAF)를 소개한다. 해상에서의 다중 표적 추적은 복잡한 동적 환경과 다양한 움직임 패턴으로 인해 높은 정확도가 요구된다. 기존의 CV-PDAF(등속도 모델) 및 CT-PDAF(선회 모델)는 각각 일정한 움직임 패턴을 가정하지만, 이러한 단일 모델로는 다양한 해상 환경에서 발생하는 복잡한 움직임을 모두 처리하기 어렵다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 상호 작용 다중 모델-확률적 데이터 연관 필터(IMM-PDAF)를 제안하며 해상 RADAR 데이터에 적용된 본 논문의 결과는 제안된 IMM-PDAF가 CV-PDAF 및 CT-PDAF에 비해 상대적으로 낮은 RMSE 값을 보이며 복잡한 동적 환경에서도 강력한 위치 지정 성능을 가진다는 것을 보여준다. 따라서 이 연구 결과는 제안된 IMM-PDAF가 해상 감시 시스템의 신뢰성과 효율성을 개선하고 복잡한 추적 환경에 대한 다중 표적 추적 솔루션을 제공할 수 있는 잠재력을 강조한다.
This letter presents a multi-modal approach to tracking geographic objects such as buildings and road signs in a video sequence recorded from a moving vehicle. In the proposed approach, photogrammetric techniques are successfully combined with conventional tracking methods. More specifically, photogrammetry combined with positioning technologies is used to obtain 3-D coordinates of chosen geographic objects, providing a search area for conventional feature trackers. In addition, we present an adaptive window decision scheme based on the distance between chosen objects and a moving vehicle. Experimental results are provided to show the robustness of the proposed approach.
We propose a multi-rate sensor fusion of vision and radar using Kalman filter to solve problems of asynchronized and multi-rate sampling periods in object vehicle tracking. A model based prediction of object vehicles is performed with a decentralized multi-rate Kalman filter for each sensor (vision and radar sensors.) To obtain the improvement in the performance of position prediction, different weighting is applied to each sensor's predicted object position from the multi-rate Kalman filter. The proposed method can provide estimated position of the object vehicles at every sampling time of ECU. The Mahalanobis distance is used to make correspondence among the measured and predicted objects. Through the experimental results, we validate that the post-processed fusion data give us improved tracking performance. The proposed method obtained two times improvement in the object tracking performance compared to single sensor method (camera or radar sensor) in the view point of roots mean square error.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권3호
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pp.232-237
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2009
Active safety vehicle devices are getting more attention recently. To prevent traffic accidents, the environment in front and even around the vehicle must be checked and monitored. In the present applications, mainly camera and radar based systems are used as sensing devices. Laser scanner, one of the sensing devices, has the advantage of obtaining accurate measurement of the distance and the geometric information about the objects in the field of view of the laser scanner. However, there is a problem that detecting object occluded by a foreground one is difficult. In this paper, criterions are proposed to manage this problem. Simulation is conducted by vehicle mounted the laser scanner and multiple-hypothesis algorithm tracks the candidate objects. We compare the running times as multi-hypothesis algorithm parameter varies.
나로우주센터의 발사통제시스템은 우주발사체의 비행궤적과 상태정보를 감시하기 위하여 지상추적시스템(추적레이더 2대, 원격자료수신장비 4대, 광학추적장비 1대)으로부터 정보를 받아 처리한다. 각 추적장치는 주로 다중경로나 클러터, 전파굴절에 의해 자체 오차를 나타내고 있어 전송된 정보들 중 하나만을 이용해서는 우주발사체의 실제 궤적을 판별할 수 없다. 본 논문에서는 취득된 추적자료의 후처리를 통해 우주발사체 비행궤적을 생성해내는 방법을 제시한다. 본 후처리 알고리즘은 크게 대기의 전파굴절에 따른 오차를 보정하는 부분과 다중센서 정보를 융합하는 부분으로 나뉘며, 효과적인 센서 융합을 위해 등가속 운동모델에 기반한 분산식 칼만필터를 구성하였다. 실측 자료의 후처리 적용 결과, 어떤 단일 센서에 의한 것 보다 오차가 최소화된 발사궤적을 얻을 수 있었다.
This paper presents a new method to extract traffic information such as number of passing vehicles and average speed by a pair of stereo road images. The whole process consists of the extraction of vehicles and the tracking of the extracted vehicles. For the extraction of vehicles, the outline of each vehicle is obtained by using binary region growing technique applied to disparity map based on multi-resolution stereo matching. The Kalman filter tracking algorithm is applied to the extracted vehicle outlines to determine the flow of vehicles. Experimental results show that the proposed method significantly improved recognition rate of vehicles over the conventional methods-frame difference and background elimination methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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