This paper suggests the target tracking method improved for the collaboration of the quad rotor type UAV (Unmanned Aerial Vehicle) and omnidirectional Unmanned Ground Vehicle. If UAV shakes or UGV moves rapidly, the existing method generates a phenomenon that the tracking object loses the tracking target. To solve the problems, we propose an algorithm that can track continually when they lose the target. The proposed algorithm stores the vector of the landmark. And if the target was lost, the control signal was inputted so that the landmark could move continuously to the direction running out. Prior to the experiment, Proportional and integral control were used in 4 motors in order to calibrate the Heading value of the omnidirectional mobile robot. The landmark of UGV was recognized as the camera adhered to UAV and the target was traced through the proportional-integral-derivative control. Finally, the performance of the target tracking controller and proposed algorithm was evaluated through the experiment.
This paper proposes a target tracking algorithm for wheeled mobile robots using in various fields. For the stable tracking, we apply a vision system to a mobile robot which can extract targets through image processing algorithms. Furthermore, this paper presents an algorithm to position the mobile robot at the desired location from the target by estimating its relative position and attitude. We show the problem in the tracking method using the Position-Based Visual Servo(PBVS) control, and propose a tracking method, which can achieve the stable tracking performance by combining the PBVS control with Image-Based Visual Servo(IBVS) control. When the target is located around the outskirt of the camera image, the target can disappear from the field of view. Thus the proposed algorithm combines the control inputs with of the hyperbolic form the switching function to solve this problem. Through both simulations and experiments for the mobile robot we have confirmed that the proposed visual servo control method is able to enhance the stability compared to of the method using only either PBVS or IBVS control method.
This paper describes the track initiation and target-tracking filter for ship tracking in a marine environment by using Light Detection And Ranging (LiDAR). LiDAR with three-dimensional scanning capability is more useful for target tracking in the short to medium range compared to RADAR. LiDAR has rotating multi-beams that return point clouds reflected from targets. Through preprocessing the cluster of the point cloud, the center point can be obtained from the cloud. Target tracking is carried out by using the center points of targets. The track of the target is initiated by investigating the normalized distance between the center points and connecting the points. The regular track obtained from the track initiation can be maintained by the target-tracking filter, which is commonly used in radar target tracking. The target-tracking filter is constructed to track a maneuvering target in a cluttered environment. The target-tracking algorithm including track initiation is experimentally evaluated in a sea-trial test with several boats.
In a target tracking system using image information from a CCD (Charged Couple Device) or an IIR (Imaging Infra-red) sensor, occluded targets can result in track losses. If the target is occlued by background objects such as buildings or trees, probability of track existence will be reduced sharply and track will be terminated due to track maintenance algorithms. This paper proposes data association algorithm based on target existence for the robust tracking performance. we suggest the HPDA (Highest Probability Data Association) algorithm based on target existence and the tracking performance is compared with the established method based on target perceivability. Image tracking simulation that utilizes virtual 3D images and real IR images is employed to evaluate the robustness of the proposed tracking algorithm.
To enhance tracking efficiency, a target-tracking filter with a resource management algorithm is required. One of the resource management algorithms chooses or evaluates the proper sampling time using cost functions which are related to the target tracking filter. We propose a resource management algorithm for bearing only tracking environments. Since the tracking performance depends on the system observability, the bearing-only tracking is one of challenging target-tracking fields. The proposed algorithm provides the adaptive sampling time using the variation rate of the error covariance matrix from the target-tracking filter. The simulation verifies the efficiency performance of the proposed algorithm.
A decentralized control method is proposed to enable a group of robots to achieve maximum performance in multisensory target tracking while avoiding collision with the target. The decentralized control was designed based on navigation function formalism. The study showed that the multiple agent system converged to the positions providing the maximum performance by the decentralized controller, based on Lyapunov and Hessian theory. An exemplary simulation was given for a multiple agent system tracking a stationary target.
함포의 사격통제장치 성능은 크게 하드웨어(H/W)적인 오차와 소프트웨어(S/W)적인 오차로 구분할 수 있으며, 이중 S/W 오차에 해당하는 표적의 위치, 속도, 가속도 등을 추정하는 추적필터 오차는 탄도계산장치의 성능에 중요한 영향을 미친다. 함포의 정확한 예상탄착점 형성과 사격시 명중률 향상을 위하여 정확한 미래위치의 표적 상태정보가 필요하다. 표적 추적필터 알고리즘은 Single Singer Model, Fixed Gain 필터 알고리즘, IMM, PBIMM등이 있다. 본 논문에서는 최근 국내 함정에 적용예정인 IMM 추적필터를 설계하였다. IMM 추적필터를 위해 CV모델, Song 모델, CTR모델을 사용하여 동역학 모델을 만들었으며, 추적성능을 Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 해석해 보았다.
This paper is to survey and put in perspective the working methods of multi-target tracking in clutter. This paper includes theories and practices for data association and related filter structures and is motivated by increasing interest in the area of target tracking, security, surveillance, and multi-sensor data fusion. It is hoped that it will be useful in view of taking into consideration a full understanding of existing techniques before using them in practice.
In this paper, a novel MBE (Model Based target size Estimator) is presented for SDIIR (Strap Down Imaging Infrared) seekers. The target tracking requires the target size information for which residual range between target and missile should be provided. Unfortunately, in general, the missile with passive sensor such as IIR (Imaging Infrared), CCD (Coupled Charging Device) cannot obtain range information. To overcome the problem, the proposed method enables the SDIIR seeker to estimates target size by using target size model and track the target. The performance of proposed method is tested at IIR target tracking of target intercept scenario. The experiment results show that the proposed algorithm has the relatively good performance.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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