• 전력전자학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.266-273
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• 2011

본 논문에서는 매입형 영구자석 동기 전동기(IPMSM)의 확장형 역기전력(EEMF) 모델을 이용한 저감차수 병렬형 확장형 칼만 필터(EKF)를 이용한 센서리스 제어 기법을 제안한다. 제안된 센서리스 제어 기법은 간단한 수학적 구조로 매입형 영구자석 동기전동기 구동에 적합한 확장형 역기전력 모델을 이용하여 두 개의 저감 차수 형태로 표현하였다. 이러한 두 모델은 매 샘플링 시간마다 확장형 칼만 필터에 번갈아 연산된다. 행렬의 차수를 저감하여 EKF의 연산시간의 단축과 알고리즘 구현의 부담을 줄였으며 센서리스 제어의 안정적인 상태 벡터의 추정을 위해 병렬로 구동하는 두 모델에 의해 추정된 정보를 이용하였다. 제안된 기법은 실험 결과를 통하여 안정적인 위치 추정 및 속도 추정 성능을 검증 하였으며, 전 차수 EKF와의 연산 시간 비교를 통하여 우수성을 검증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.156-166
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• 1999

다중차량 추적시스템에서 칼만 필터는 차량을 추적하기 위하여 일반적으로 사용되는 예측 알고리듬이다. 칼만 필터는 제한된 조건에서 최적의 결과를 나타내는 좋은 특성이 있으나 계산량이 많아 다수의 차량을 실시간으로 추적해야 하는 다중차량 추적시스템에서의 구현은 다소 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 실시간 다중차량 추적시스템의 구현을 위해 비교적 계산이 간단한 순환최소자승 알고리듬을 횡구조의 필터에 적용한 적응 예측기를 도입한다. 칼만 필터를 이용한 추적시스템과 성능을 비교 분석하기 위하여 컴퓨터 그래픽 도구로 제작된 가상 연속영상과 실제 교차로에서 촬영한 동영상을 이용하였다. 모의실험 결과는 본 논문에서 제안한 다중차량 추적시스템이 전용하드웨어 없이 일반 개인용 컴퓨터 환경 하에서 초당 30프레임의 속도로 촬영한 영상의 차량을 실시간으로 추적하는데 사용될 수 있음을 보여준다.

• 전력전자학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.336-343
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• 2008

본 논문에서는 병렬형 칼만 필터를 사용한 영구 자석 동기 전동기의 새로운 센서리스 제어 기법이 제안되었다. 제안된 기법은 기존의 확장형 칼만 필터(EKF)와는 달리 reduced-order EKF를 이용한 역기전력 추정 알고리즘을 통해 회전자 위치와 속도를 추정할 수 있고, 각각의 샘플링 시간마다 서로 다른 EKF를 실행하는 병렬형 구조를 사용함으로써 연산시간을 월등히 줄일 수 있다. 따라서 제안된 기법은 기존 EKF의 장점은 그대로 유지하며 단점으로 지적되었던 긴 연산시간 문제를 극복하고 쇄교 자속 값에 민감한 부분도 부분적으로 해결할 수 있다. 또한 운전 영역에 따라 그 형태를 달리함으로써 회전자 속도 및 위치를 안정적으로 추정할 수 있다. 제안된 기법은 실험 결과를 통하여 그 타당성이 검증되었고, 기존 EKF와의 연산 시간 비교를 통하여 우수성이 확인되었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.65-68
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• 2004

복잡한 문제 학습을 위해 여러 가지 형태의 모듈라 네트워크의 구조가 제시되어 왔다. 그 중 엑스퍼트 네트워크와 게이팅 네트워크로 구성된 Mixtures of Experts network은 복잡한 문제를 단순한 문제들로 분해하고, 각각의 엑스퍼트 네트워크가 분해된 단순한 문제를 학습하여 결과를 도출함으로써, 국소적 지역해의 위험을 방지하고 보다 정확한 학습을 가능하게 한다. 그러나 엑스퍼트 네트워크의 수렴은 게이팅 네트워크의 수렴에 많은 영향을 받게 되고, 모든 복잡한 데이터에 대한 엑스퍼트 네트워크의 기여도를 학습하는 게이팅 네트워크는 역전파 알고리즘에 의한 학습 방법으로는 수렴 속도가 떨어진다. 본 논문에서는 게이팅 네트워크를 칼만필터로 학습하여 복잡한 문제에 대한 강건성은 유지하고 보다 빠른 수렴이 가능한 방법을 제시하고자한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.221-227
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• 2019

본 논문에서는 위성 항법 해를 이용하여 INS의 순수항법을 보상하는 INS / GPS 통합 항법 알고리즘을 구성할 때 불안정한 위성 항법 위치 해 출력에도 안정적인 항법 성능을 보장할 수 있는 IMM (interacting multiple model)필터를 설계하였다. INS / GPS 통합 항법 시스템 구조 내에 칼만필터를 서브 필터로 하는 IMM 필터 구조를 정의하였다. IMM필터 구성시 서브필터는 2개로 구성하였으며, 각각의 칼만필터는 INS의 오차 방정식으로부터 위치, 속도, 자세, 센서 오차 등으로 구성한 16차의 상태를 정의하고 추가로 위성항법의 유색 잡음(coloured measurement noise)영향으로 2차를 확장하였다. 제안한 IMM 필터의 성능을 확인하기위해 위성 항법에 임의의 오차를 위도와 경도에 삽입하고 필터의 추종성을 확인하는 것으로 성능을 비교 분석하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 100회 수행하여 결과를 RMS로 비교한 결과 제안한 필터 방식이 오차에 대해 안정적이며 빠른 수렴결과를 보이고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.29-39
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• 2019

실생활에서의 모바일 로봇 응용이 증가하면서 저비용의 자율 주행 기능이 요구되고 있다. 본 논문은 모바일 로봇의 실내 주행 여건을 고려한 제한된 트랙을 가정하고, 제한된 트랙에서 모바일 로봇의 자율 주행을 지원하는 비젼 기반 실시간 차선 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 다양한 형태의 차선 처리와 동작 파리미터의 사전 조정 등을 고려하여 다중 동작 모드를 가진 시스템 구조와 상태 기계를 설계하였으며, 파라미터 조정 모드에서 차선 두께의 기하학적 특성을 바탕으로 컬러 필터의 임계값을 동적으로 조정하고, 곡선 트랙의 불안정 입력 모드와 직선 트랙의 안정 입력 모드에서 차선의 기하학적 그리고 시간적 특성을 바탕으로 차선 특징 픽셀을 적응적으로 추출하고 최소제곱법으로 차선 모형을 추정한다. 추정된 차선 모형으로 트랙 중앙선을 산출하고 움직임 모형을 단순화시켜 선형 칼만 필터를 통해 추적한다. 주행 실험에서 저성능의 로봇 구성에서도 실시간 처리를 통해 제한된 트랙에서 정상적으로 자율 주행이 이루어짐을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권7호
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• pp.659-666
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• 2016

자기교란은 관성/자기센서를 이용한 자세추정시 추정정확도를 저하시키는 주된 원인이다. 본 논문은 저자가 개발한 6축 관성센서를 이용한 센서가속도 추정용 칼만필터의 확장으로서, 9축 관성/자기센서를 이용하여 운동체의 자세가 지속적으로 변화하는 가운데 운동체 주변 자기교란을 정확히 추정하고, 이를 통해 자기교란환경에서도 정확한 3차원 자세를 추정할 수 있는 병렬 칼만필터를 제안한다. 제안하는 필터는 자기교란벡터를 상태변수로 지정하여 명시적으로 추정하며, 병렬구조이므로 설령 극심한 자기교란에 의해 자세추정이 영향을 받더라도 롤과 피치와는 무관하고 요에만 영향이 국한되는 장점을 지닌다. 제안방법은 로봇이나 선박, 항공기처럼 자기적으로 균등하지 않은 환경에서 운용되는 분야에 효과적으로 적용될 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.973-980
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• 2011

본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.331-338
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• 2016

본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템과 얼굴인식에 필요한 GRNN(: Generalized Regression Neural Network) 알고리즘을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1988년도 전기.전자공학 학술대회 논문집
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• pp.905-908
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• 1988

In recent, Kalman filter technique has been much used as one of technique for tracking of the moving target. But some problem are still remained to be resolved. For example, when Kalman filter technique is applied to nonlinear system, the technique is nonoptimal estimator. Therefore, extended Kalman filter is proposed to reduce modeling error for nonlinear system. In this study, an extended Kalman filter in Cartesian coordinates is described for moving target, when the radar sensor measures range, azimuth and elevation angle in polar coordinates. And an approximate gain computation algorithm is proposed. In this approach, Kalman gains are computed for three uncoupled filter and multiplied by a Jacobian transformation determined from the measured target position and orientation.