Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회논문지)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
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Vehicle-Tracking with Distorted Measurement via Fuzzy Interacting Multiple Model

Fuzzy Interacting Multiple Model을 이용한 관측왜곡 시스템의 차량추적

  • Park, Seong-Keun (Yonsei University, School of Electrical and Electronic Engr.) ;
  • Hwang, Jae-Pil (Yonsei University, School of Electrical and Electronic Engr.) ;
  • Rou, Kyung-Jin (Yonsei University, School of Electrical and Electronic Engr.) ;
  • Kim, Eun-Tai (Yonsei University, School of Electrical and Electronic Engr.)
  • 박성근 (연세대학교 전기전자공학부) ;
  • 황재필 (연세대학교 전기전자공학부) ;
  • 류경진 (연세대학교 전기전자공학부) ;
  • 김은태 (연세대학교 전기전자공학부)
  • Published : 2008.12.25
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Abstract

In this paper, a new filtering scheme for vehicle tracking with distorted measurement is presented. This filtering scheme is essential for the implementation of the adaptive cruise control (ACC) system. The proposed method combines the IMM and the probabilistic fuzzy model and is named as the Fuzzy IMM (FIMM). The IMM is employed to recognize the intention of the preceding vehicle. The probabilistic furry model is introduced to compensate the distortion of the range sensor. Finally, a computer simulation is performed to illustrate the validity of the suggested algorithms.

본 논문에서는 관측왜곡을 포함하고 있는 적응형 순항제어 시스템개발에 필수적인 필터링 방식에 대한 연구를 진행한다. 앞선 차량의 정확한 추적과 의도파악을 위하여 기본적으로 IMM (Interacting multiple model)을 사용하며 관측의 왜곡을 보상하기 위하여 확률적 퍼지 모델을 세안한다. 확률적 퍼지 모델은 기존의 결정형 퍼지모델과 달리 모델링 오차를 확률로 모델링한다. 끝으로 확률퍼지모델과 IMM을 결합한 FIMM (Fuzzy IMM)을 제안하여 관측왜곡이 발생하는 레이더를 이용한 전방차량의 추적 알고리즘을 제안한다.

Keywords

References

  1. 류경진, 박성근, 황재필, 김은태, 강형진, ?물체 인식을 위한 레이더 센서 데이터의 그룹핑,?한국 퍼지 및 지능시스템 학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집, Vol. 17, No 1, pp. 394-396, 2007년 4월
  2. 류경진, 박성근, 김은태, 강형진, '최소자승법을 이용한 레이더 센서 데이터에서 자동차 선별 시스템,'한국자동차공학회 2007년도 춘계학술대회논문집, pp.2275-2279, 2007년 6월
  3. X.R.Li, Y. Bar-Shalom, 'Design of an interacting multiple model algorithm for air traffic control tracking,' IEEE Trans on Control Systems Technology, Vol.1, no. 3, pp. 186 - 194, Sept. 1993 https://doi.org/10.1109/87.251886
  4. E. Mazor, A. Averbuch, Y. Bar-Shalom, J. Dayan, 'Interacting multiple model methods in target tracking: a survey,' IEEE Trans. on Aerospace and Electronic Systems, vol. 34, no. 1, Jan. Page(s):103 - 123, 1998 https://doi.org/10.1109/7.640267
  5. 손현승, 주영훈, 박진배, '퍼지뉴럴 네트워크 기반다중모델기법 추정시스템,' 퍼지 및 지능시스템학회 논문지, vol. 16, no. 4. 472-478, 2006 https://doi.org/10.5391/JKIIS.2006.16.4.472
  6. M. Sugeno and G. T. Kang, 'Fuzzy modeling and control of multilayer incinerator', Fuzzy Sets and Systems, Vol. 18, pp 329-346, 1986 https://doi.org/10.1016/0165-0114(86)90010-2
  7. E. Kim, M. Park, S. Ji and M. Park, 'A new approach to fuzzy modeling,' IEEE Trans. Fuzzy Systems, vol. 5, No. 3, pp. 328-337, Aug, 1997 https://doi.org/10.1109/91.618271
  8. E. Kim, M. Park, S. Kim and M. Park, 'A transformed input-domain approach to fuzzy modeling,' IEEE Trans. Fuzzy Systems, vol. 6, no. 4, pp.596-604, 1998 https://doi.org/10.1109/91.728458
  9. W. Chung and E. Kim, 'A New Two-phase Approach to Fuzzy Modeling for Nonlinear Function Approximation,' IEICE Trans. Inf. & Syst., Vol. E89-D, no.9, 2473-2483, Sep., 2006 https://doi.org/10.1093/ietisy/e89-d.9.2473
  10. D. S. Caveney, Multiple Target Tracking in the Adaptive Cruise Control Environment Using Multiple Models and Probabilistic Data Association, Master Thesis, UC Berkeley, 1999

Cited by

  1. Prediction of Centerlane Violation for vehicle in opposite direction using Fuzzy Logic and Interacting Multiple Model vol.23, pp.5, 2013, https://doi.org/10.5391/JKIIS.2013.23.5.444