• 한국산업융합학회 논문집
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• 제22권4호
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• pp.427-433
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• 2019

This paper propose a fuzzy inference model for map building and navigation for a mobile robot with an active camera, which is intelligently navigating to the goal location in unknown environments using sensor fusion, based on situational command using an active camera sensor. Active cameras provide a mobile robot with the capability to estimate and track feature images over a hallway field of view. In this paper, instead of using "physical sensor fusion" method which generates the trajectory of a robot based upon the environment model and sensory data. Command fusion method is used to govern the robot navigation. The navigation strategy is based on the combination of fuzzy rules tuned for both goal-approach and obstacle-avoidance. To identify the environments, a command fusion technique is introduced, where the sensory data of active camera sensor for navigation experiments are fused into the identification process. Navigation performance improves on that achieved using fuzzy inference alone and shows significant advantages over command fusion techniques. Experimental evidences are provided, demonstrating that the proposed method can be reliably used over a wide range of relative positions between the active camera and the feature images.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.35-46
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• 2006

이동 물체 추적에 있어서 배경과 이동 물체의 동적인 변화는 폐색이라는 문제를 발생시키는 중요한 원인이다. 그리고 이러한 폐색이 발생하는 환경에서는 이동 물체 추적의 정확도가 현저하게 감소한다 따라서 본 논문에서는 배경 또는 다른 물체에 의해 발생하는 부분적 폐색에 강건한 활동적 퓨전 모델을 제안한다. 활동적 퓨전 모델은 이동 물체의 경계선 특징을 기반으로 하는 전통적인 기존의 스네이크 모델과 경계선 내부의 영역 특징을 고려하는 영역 기반 스네이크 모델로 구성된다. 이것은 먼저 이동 물체에 발생하는 부분적 폐색의 종류를 윤곽선 폐색과 영역폐색으로 구분한 뒤 폐색이 발생하는 위치와 폐색량에 따라서 각 모델의 신뢰도를 조절함으로써 부분적 폐색문제를 극복한다. 실험 결과에서는 부분적으로 폐색이 발생하는 환경에서 기본 방법들이 이동물체 추적에 실패하는 반면에 제안하는 방법은 추적에 성공함을 보인다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.47-56
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• 2015

다중센서 시스템에서 센서 바이어스를 제거하는 센서 등록 과정은 각각의 센서가 공통된 좌표를 갖게 하기 위해 반드시 필요하다. 만약 센서 등록 과정을 적절하게 처리하지 않는다면, 거대한 추적 에러 또는 같은 목표물을 향한 다수의 허수 트랙이 발생하게 되어 추적에 실패하게 된다. 특히, 발사체 추적에 있어서 각각의 추적 장비는 반드시 적절한 센서등록 과정을 거쳐야 하며, 이 후 다중센서 융합알고리즘을 활용하면 발사체 추적 성능을 높이고 다중 추적 시스템에 정확한 지향입력으로 활용 가능하게 된다. 본 논문에서는 실시간 바이어스 추정/제거 알고리즘과 비동기 다중 센서 융합 기법을 제안하였다. 제안된 바이어스 추정 알고리즘은 GPS와 다중 레이더 간의 의사 바이어스 측정치를 활용하였고, 비동기 센서 융합알고리즘 적용을 통해 추적 성능을 향상하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.142-149
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• 2015

단일 카메라 센서를 기반으로 한 차선검출 시스템은 급격한 조도 변화, 열악한 기상환경 등에 취약하다. 이러한 단일 센서 시스템의 한계를 극복하기 위한 방안으로 센서 융합을 통해 성능 안정화를 도모할 수 있다. 하지만, 기존 센서 융합의 연구는 대부분 물체 및 차량을 대상으로 한 융합 모델에 국한되어 차용하기 어렵거나, 차선 센서의 다양한 신호 주기 및 인식범위에 대한 상이성을 고려하지 않은 경우가 대부분이었다. 따라서 본 연구에서는 다중센서의 상이성을 고려하여 차선 정보를 최적으로 융합하는 기법을 제안한다. 제안하는 융합 프레임워크는 센서 별 가변적인 신호처리 주기와 인식 신뢰 범위를 고려하므로 다양한 차선 센서 조합으로도 정교한 융합이 가능하다. 또한, 새로운 차선 예측 모델의 제안을 통해 간헐적으로 들어오는 차선정보를 세밀한 차선정보로 정밀하게 예측하여 다중주기 신호를 동기화한다. 조도환경이 열악한 환경에서의 실험과 정량적 평가를 통해, 제안하는 융합 시스템이 기존 단일 센서 대비 인식 성능이 개선됨을 검증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3657-3682
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• 2018

This paper presents a Bluetooth and pedestrian dead reckoning (PDR)-based indoor fusion localization approach (BtPDR) using smartphones. A Bluetooth and PDR-based indoor fusion localization approach can localize the initial position of a smartphone with the received signal strength (RSS) of Bluetooth. While a smartphone is moving, BtPDR can track its position by fusing the localization results of PDR and Bluetooth RSS. In addition, BtPDR can adaptively modify the parameters of PDR. The contributions of BtPDR include: a Bluetooth RSS-based Probabilistic Voting (BRPV) localization mechanism, a probabilistic voting-based Bluetooth RSS and PDR fusion method, and a heuristic search approach for reducing the complexity of BRPV. The experiment results in a real scene show that the average positioning error is < 2m, which is considered adequate for indoor location-based service applications. Moreover, compared to the traditional PDR method, BtPDR improves the location accuracy by 42.6%, on average. Compared to state-of-the-art Wireless Local Area Network (WLAN) fingerprint + PDR-based fusion indoor localization approaches, BtPDR has better positioning accuracy and does not need the same offline workload as a fingerprint algorithm.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권9호
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• pp.401-408
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• 2006

In a multi-sensor multi-target tracking systems, the local sensors have the role of tracking the target and transferring the measurements to the fusion center. The measurements from the same target can arrive out of sequence called the out-of-sequence measurements(OOSMs). Out-of-sequence measurements can arise at the fusion center due to communication delay and varying preprocessing time for different sensor platforms. In general, the track fusion occurs to enhance the tracking performance of the sensors using the measurements from the sensors at the fusion center. The target informations can wive at the fusion center with the clutter informations in cluttered environment. In this paper, the OOSM update step with MPDA(Most Probable Data Association) is introduced and tested in several cases with the various clutter density through the Monte Carlo simulation. The performance of the MPDA with OOSM update step is compared with the existing NN, PDA, and PDA-AI for the air target tracking in cluttered and out-of-sequence measurement environment. Simulation results show that MPDA with the OOSM has compatible root mean square errors with out-of-sequence PDA-AI filter and the MPDA is sufficient to be used in out-of-sequence environment.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.283-286
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• 2002

For the satisfying performance of a oil lubricator, design of a oil controller for the system which meets the required specifications and its supporting hardware that keep their functioning is important. Among the hardware of a control system, oil system are most vulnerable to malfunction. Thus it is necessary to keep track of accurate and reliable oil readings for good fusion oil lubricator performance. In case of oil lubricator ,data loss, ssr trigger error faults, they are detected by examining the data system output values and the major values of the system, and then the faults are recognized by the analysis of symptoms of faults. If necessary electronic -sensor values are synthesized according to the types of faults, and then they are used for the controller instead of the raw data. In this paper, a fast-32bit cpu micorprocessor applied to the control of flexible link system with the sensor fault problems in the error module fer exact positioning to show the applicability. It is shown that the fusion oil lubricator can provide a satisfactory loop performance even when the sensor faults occure

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.157-167
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• 2011

Although vehicles become more intelligent for convenience and safety of drivers, traffic accidents are increased more and more. Especially, car-to-car single rear impacts in the urban area are increased rapidly because of driver inattention. To prevent rear impacts in the urban area, commercial automobile vendor applies the low-speed short-distance collision warning system. This paper presents low-speed short-distance collision warning algorithm for the city driving by using sensor fusion of laser sensor and ultrasonic sensor. An experiment using embedded microprocessor in the driving track was used to demonstrate the feasibility of the collision warning algorithm.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권5호
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• pp.1-9
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• 2006

대부분의 영상을 이용한 물체추적은 적용환경을 단순화하거나 특정한 영상특징만을 적용할 수 있는 제한된 환경에서 잘 동작하기 때문에 이러한 물체추적방법은 지능자동차의 운전자보조시스템이 적용되는 복잡하고 동적인 교통 환경에서 원하는 물체를 추적하기는 어렵다. 이와 같은 물체간의 부분적인 교합이 존재하고 배경과 물체들이 동시에 동적으로 변하는 복잡한 환경에서는 물체의 색상, 외관, 외형 등과 같은 다양한 영상특징들을 적절하게 융합할 수 있는 구조가 요구된다. 본 논문에서는 기존의 파티클 필터를 이용한 적응형 융합구조[1]와 SIFT[2]를 이용한 영상특징 기술자를 강인한 영상특징으로 사용하고 시점 배경의 동적인 변화에 적응할 수 있도록 학습함으로써 추적의 강건성과 적응성을 향상시킨다. 제안된 알고리듬은 운전자 보조 시스템에서의 차량, 보행자, 자전거와 같은 도로상의 물체추적에 적용하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.83-92
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• 2018

지상 이동표적 탐지(gorund moving target indicator: GMTI)는 지상의 교통 통제등을 목적으로 하며, 주로 합성 개구면 레이다(synthetic aperture radar: SAR) 시스템을 이용하여 짧은 시간에 넓은 지형에 대하여 효율적인 이동표적 탐지를 수행한다. 특히 displaced phase center antenna(DPCA) 방법과 along track interferometry(ATI) 방법을 이용한 이동 표적 탐지는 적은 계산량에 의해서 실시간 GMTI에 적합한 탐지방법으로 많이 사용되고 있으나 높은 오경보율을 갖는 한계가 있으며 이를 해결하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기존의 DPCA 및 ATI의 결합을 이용한 병렬 결합 및 직렬 결합이동 표적 탐지 방법을 제안하고, 제안하는 이동 표적 탐지 방법이 낮은 오경보율의 향상된 탐지성능을 가진 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 특히 직렬결합을 이용한 이동 표적 탐지는 기존 DPCA의 오경보율과 비교하여 1/5수준의 오경보율을 가지며, 탐지율도 향상된 것을 볼 수 있다.