• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.7-13
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• 2015

Unmanned air vehicles (UAVs) are getting popular not only as a private usage for the aerial photograph but military usage for the surveillance, reconnaissance and supply missions. For an UAV to successfully achieve these kind of missions, geolocation (localization) must be implied to track an interested target or fly by reference. In this research, we adopted multi-sensor fusion (MSF) algorithm to increase the accuracy of the geolocation and verified the algorithm using two multicopter UAVs. One UAV is equipped with an optical camera, and another UAV is equipped with an optical camera and a laser range finder. Throughout the experiment, we have obtained measurements about a fixed ground target and estimated the target position by a series of coordinate transformations and sequential Kalman filter. The result showed that the MSF has better performance in estimating target location than the case of using single sensor. Moreover, the experimental result implied that multi-sensor geolocation algorithm is able to have further improvements in localization accuracy and feasibility of other complicated applications such as moving target tracking and multiple target tracking.

• 전기학회논문지
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• 제63권11호
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• pp.1551-1558
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• 2014

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.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권8호
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• pp.541-550
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• 2022

IMM 필터 및 GLRT 기법을 이용하여 무인기용 엔진의 효과적인 실시간 결함 진단 방안을 도출하였다. 이를 위해서 엔진 동적 사이클해석으로부터 선형 진단 모델을 유도하고 잔차 추정을 위한 칼만필터를 도입한 후 각 기법의 특성을 고찰하여 엔진 제어 구동기 및 센서의 결함 진단에 적용하였다. 이 과정에서 IMM 필터로부터 효과적인 FDI 방안을 도출하였고 구동기 결함으로 인한 상태변수의 반응값을 추정하였으며, GLRT로부터는 구동기 및 센서의 결함값 추정과 FDI 기능을 확인하였다. 수치 모의시험 결과를 통해서 FDI를 위한 IMM 필터의 효용성과 각 결함 모드의 결함값 추정을 위한 GLRT 기법의 효용성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권3호
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• pp.6-12
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• 2011

다중 구동기로 이루어진 실시간 분산제어시스템으로 전기자동차, 다중 로봇시스템 등을 들 수 있다. 이러한 시스템들에는 여러 개의 프로세서가 필수적으로 요구된다. 시스템 구성요소별로 프로세서를 내장한 제어 기기에는 모듈화, 소형화, 저전력화 및 상호운용가능성과 내고장성이 요구되며, 이를 위해서 제어시스템이 네트워크기반 실시간 분산제어시스템의 형태로 구현될 필요가 있다. 네트워크기반 실시간 분산제어시스템 구현 시 각 구동부간 동기화 문제에 의해 고속, 고정밀 및 고신뢰성을 갖는 것이 어렵다. 동기화 문제의 원인으로는 부하변동, 구동부간 동특성 불일치 및 구동부 제어기기간의 통신에 따른 시간지연을 들 수 있다. 본 연구에서는 연결 부하가 서로 다른 경우와 연결부하 뿐만 아니라 구동 모터의 동역학적 특성도 다른 경우의 단일 링크 머니퓰레이터에 대하여 외란관측기와 칼만 필터를 이용한 동기화 제어법과 목표치와 실측치 및 실측치들 사이의 에러 벡터의 노름에 대한 스칼라 함수를 정의하고 이 함수의 기울기 벡터를 최소화시키는 목표궤적을 이용한 동기화제어법을 제시하고 실험을 통하여 그 유용성을 확인한다.

• 전기학회논문지P
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• 제64권3호
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• pp.187-192
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• 2015

Detecting human in images is a challenging task owing to their variable appearance and the wide range of poses the they can adopt. The first need is a robust feature set that allows the human form to be discriminated cleanly, even in cluttered background under difficult illumination. A large number of vision application rely on matching keypoints across images. These days, the deployment of vision algorithms on smart phones and embedded device with low memory and computation complexity has even upped the ante: the goal is to make descriptors faster compute, more compact while remaining robust scale, rotation and noise. In this paper we focus on improving the speed of pedestrian(walking person) detection using Histogram of Oriented Gradient(HOG) descriptors provide excellent performance and tracking using kalman filter.

• 한국항행학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.50-66
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• 2000

표적 추적에서 기동은 오랫동안 다루기 어려운 문제로 여겨져 왔다. 급격한 가속도 변화와 같은 표적의 기동이 발생하면 추적필터는 그 정상적인 예측치를 산출해내기 어렵기 때문이다. 이러한 표적기동을 다루기 위해 몇가지 기법들이 제시되었는데 천연색 잡음, IE, VD(가변 차원), IMM(다중모델), jump형 프로세스 및 jerk 모델로 나타내는 것 등이다. 본 논문에서는 최근에 관심을 끌고 있는 jerk 모델(가속도의 미분으로 기동을 표시함)에 대한 추적성능을 분석한다. 먼저 jerk를 포함하는 칼만필터를 3차원 문제에 대해 기술한다. 이 필터를 사용하여 시정수 변화에 대한 추적성능을 Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 해석한다. 특히, jerk 모델의 경우 과도응답 성능이 저하되므로 이에 대한 해석을 별도로 추가하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.763-770
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• 2017

항공기 전면에 장착되는 레이돔은 표적을 탐색 및 추적하는 데에 있어서 기동 중에 발생하는 다양한 이유로 굴절오차를 야기할 수 있다. 이러한 굴절오차는 마이크로파 탐색기가 허상표적을 탐지하고 있는 것을 의미한다. 3차원 공간상에서 항공기에 장착된 레이돔의 굴절률을 추정하는 목적으로 일반적으로 알려진 상호작용 다중모델(Interactive Multiple Model, IMM) 알고리듬을 적용한다. 하지만, 레이돔 굴절률과 같은 불확실한 시스템 모델의 계수를 추정할 수 있음에도 예측값의 범위를 벗어날 때에는 추정 성능을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 레이돔 굴절률의 예측값을 IMM 알고리듬의 모드 계수로 두고 예측값을 갱신하는 방법을 제안하며, 제안한 방법의 레이돔 굴절률 추정 성능을 확인한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.859-866
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• 2009

The article discusses an issue of estimating the airspeed of an autonomous flying vehicle. Airspeed is the difference between ground speed and wind speed. It is desirable to know any two among the three speeds for navigation, guidance and control of an autonomous vehicle. For example, ground speed and position are used to guide a vehicle to a target point and wind speed and airspeed are used to maximize flight performance such as a gliding range. However, the target vehicle has not an airspeed sensor but a ground speed sensor (GPS/INS). So airspeed or wind speed has to be estimated. Here, airspeed is to be estimated. A vehicle's dynamics and its dynamic parameters are used to estimate airspeed with attitude and angular speed measurements. Kalman filter is used for the estimation. There are also two major sources arousing a robust estimation problem; wind speed and altitude. Wind speed and direction depend on weather conditions. Altitude changes as a vehicle glides down to the ground. For one reference altitude, multiple model Kalman filters are pre-designed based on several reference airspeeds. We call this group of filters as a cluster. Filters of a cluster are activated simultaneously and probabilities are calculated for each filter. The probability indicates how much a filter matches with measurements. The final airspeed estimate is calculated by summing all estimates multiplied by probabilities. As a vehicle glides down to the ground, other clusters that have been designed based on other reference altitudes are activated. Some numerical simulations verify that the proposed method is effective to estimate airspeed.

• 한국음향학회지
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• 제32권6호
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• pp.532-540
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• 2013

본 논문에서는 수동 소나의 광대역 에너지 탐지를 위하여 수신신호 강도 변화에 따른 가중치를 인가하는 기법을 제안한다. 광대역 에너지 탐지에 널리 사용되는 부대역 에너지 탐지 (Subband Energy Detection) 기법은 CED(Conventional Energy Detection) 기법에 비하여 다중신호 및 클러터 간섭에 강인하나, 수신신호에서 검출된 극값의 강도 변화에 따라 효율적인 가중치를 인가할 수 없어 탐지 성능을 저하 시킨다. 따라서 본 논문에서는 검출된 극값의 강도 변화에 따라 효율적으로 가중치를 인가하는 기법을 제안하였다. 시뮬레이션 및 황해 실 음향 데이터를 이용한 성능 비교, 칼만 필터를 이용한 추적시험 수행을 통하여 제안 기법의 탐지성능이 기존 기법에 비해 우수함을 관찰하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권1호
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• pp.67-75
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• 2010

본 논문에서는 실외환경에서 주행하는 이동로봇의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 실외환경은 실내와 다르게 바닥이 고르지 않고, 경사진 지형 등 지면에 대한 불확실성을 포함한다. 이러한 환경에서 로봇의 진행 방향을 추정하기 위해 magnetic 센서 또는 IMU(Inertial Measurement Unit)가 예전부터 많이 사용되어 왔다. Magnetic 센서는 진행방향에 대한 절대 각도를 알려주며, IMU는 센서 내부에서 자이로스코프와 가속도계, 전자 나침반을 사용하여 각도 정보를 제공한다. 하지만 본 연구에 사용된 이동로봇은 전기자동차로써 자기장의 영향을 많이 받기 때문에 위 두 센서를 사용할 수가 없는 실정이다. 그래서 자기장의 영향을 받지 않는 1축 자이로 센서 3개를 이용한 자이로 모듈을 구성하여 진행방향을 추정하는 알고리즘을 구현하였다. GPS와 엔코더, 자이로 센서 모듈 등을 통해 얻은 정보를 융합하여 확장 칼만 필터 알고리즘에 의한 이동로봇의 위치추정 알고리즘을 개발하였고 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.