Kim, Young-Kyun;Jung, Jin-Gu;Chwa, Dong-Kyoung;Hong, Suk-Kyo
Proceedings of the KIEE Conference
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2007.07a
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pp.1785-1786
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2007
저가형 센서 노드와 임베디드 기술의 발달로 인하여 센서 노드가 보다 넓은 범위에서 사용되고 있으며, 센서 네트워크에 대한 연구 또한 활발히 진행 되고 있다. 하지만 많은 센서 노드로부터 오는 데이터를 처리하게 되면서 계산량 증가 및 노이즈에 의한 데이터 왜곡현상 등의 각종 문제가 고려되고 있다. 본 논문에서는 분배형 확장 칼만 필터(Distributed Extended Kalman Filter)를 설계하고 분배형 센서 융합 알고리즘을 이용하여 이러한 문제를 해결하고, 이동 개체의 위치 및 경로를 추정 한다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.08a
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pp.117-120
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2000
본 논문은 이동로봇이 주행 중 발생하는 heading 오차를 지자기센서를 이용하여 보정하고 주행을 정확히 제어하는 것에 관한 것이다. 일반적으로 이동로봇의 주행제어는 여러 원인에 의한 부정확성을 내포하고 있다. 예를 들어 바퀴의 부정확한 기계적 정렬, 기어의 헐거워짐, 센서 신호의 잡음과 오차, 바퀴의 미끄러짐, 평탄하지 않는 표면에 의한 제도변동 등이다. 따라서, 이동명령어 수행 시 이동로봇의 heading이 의도된 대로 유지되는지를 측정하는 오차 검출이 필요하며 이를 위한 센서 본 논문에서는 지자기센서를 이용하여 오차를 보정하였다. 실험은 무선 원격 제어되는 이동로봇에 지자기 센서를 부착하여 자계의 영향이 비교적 적은 평탄한 옥외에서 수행하였고, 실험 결과를 통해 지자기 센서를 이용한 이동로봇의 heading 오차 보정과 주행제어효과를 보여주었다.
A location tracking sensor such as GPS, INS, Radar, and optical equipments is used in tracking Maneuvering Targets with a multi-sensor, and such systems are used to track, detect, and control UAV, guided missile, and spaceship. Until now, Most of the studies related to tracking Maneuvering Targets are on fusing multiple Radars, or adding a supplementary sensor to INS and GPS. However, A study is required to change the degree of application in fusions since the system property and error property are different from sensors. In this paper, we perform the error analysis of the sensor properties by adding a ground radar to GPS and INS for improving the tracking performance by multi-sensor fusion, and suggest the tracking algorithm that improves the precision and stability by changing the sensor probability of each sensor according to the error. For evaluation, we extract the altitude values in a simulation for the trajectory of UAV and apply the suggested algorithm to carry out the performance analysis. In this study, we change the weight of the evaluated values according to the degree of error between the navigation information of each sensor to improve the precision of navigation information, and made it possible to have a strong tracking which is not affected by external purposed environmental change and disturbance.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.22
no.4
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pp.185-192
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2021
Various methods have been proposed to determine the defect detection of welding bead, and recently sensor data and image data inspection have been steadily announced. There are advantages that sensor data inspection is highly accurate, and two-dimensional-based image data inspection is able to determine the position of the welding bead. However, when analyzing only with sensor data, it is difficult to determine whether the welding has been performed at the correct position. On the other hand, the image data inspection does not have high accuracy due to noise and measurement errors. In this paper, we propose a method that can complement the shortcomings of each inspection method and increase its advantages to improve accuracy and speed up inspection by fusing sensor data inspection which are average current, average volt, and mixed gas data, and image data inspection methods and is implemented as software. In addition, it is intended to allow users to conveniently and intuitively analyze and grasp the results by performing analysis using a graphical user interface(GUI) and checking the data and inspection results used for the inspection. Sensor inspection is performed using the characteristics of each sensor data, and image data is inspected by applying a morphology geodesic active contour algorithm. The experimental results showed 98% accuracy, and when performing the inspection on the four image data, and sensor data the inspection time was about 1.9 seconds, indicating the performance of software that can be used as a real-time inspector in the welding process.
본고에서는 도심지역을 주행하고 있는 차량의 정확한 위치정보를 획득하기 위한 정밀 측위 시스템 기술과 개발현황을 소개한다. 그리고 위성항법 기반의 정밀 측위 시스템에서 발생하는 측위 오차를 줄이고 위성 신호의 음영지역에서도 차량의 정밀한 위치 결과를 얻기 위하여 차량용 센서를 융합하는 정밀 측위 기술과 개발현황을 알아본다.
In this paper, we propose an efficient sensor fusion method for autonomous vehicle recognition and distance measurement. Typical sensors used in autonomous vehicles are radar, lidar and camera. Among these, the lidar sensor is used to create a map around the vehicle. This has the disadvantage, however, of poor performance in weather conditions and the high cost of the sensor. In this paper, to compensate for these shortcomings, the distance is measured with a radar sensor that is relatively inexpensive and free of snow, rain and fog. The camera sensor with excellent object recognition rate is fused to measure object distance. The converged video is transmitted to a smartphone in real time through an IP server and can be used for an autonomous driving assistance system that determines the current vehicle situation from inside and outside.
본 연구에서는 촉각 센서와 에너지 수확소자가 한 소자에 융합되어있는 구조를 제안한다. 이 소자는 압전 스트랩과 유연한 튜브, 폴리머 필름으로 구성되어있으며, 유연하며 잘 늘어나는 직물구조를 갖는다. 완성된 소자에 수평방향의 인장 및 수축 힘이 가해지면 전압이 발생하여 에너지 수확소자로 동작하며, 수직방향의 힘이 가해지면 정전용량이 변화하여 촉각센서로 동작한다. 제작한 소자가 에너지 수확소자로 동작할 때 최대 36.6 V의 출력 전압이 측정되었으며, 소자를 누르는 수직힘이 증가할수록 정전용량이 커지는 것을 확인하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.5C
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pp.355-364
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2012
Target processing mechanisms are necessary to collect target information, real-time data fusion, and tactical environment recognition for cooperative engagement ability. Among these mechanisms, the target tracking starts from predicting state of speed, acceleration, and location by using sensors' measurements. However, it can be a problem to give the reliability because the measurements have a certain uncertainty. Thus, a technique which uses multiple sensors is needed to detect the target and increase the reliability. Also, data fusion technique is necessary to process the data which is provided from heterogeneous sensors for target tracking. In this paper, a target tracking algorithm is proposed based on probabilistic data association(PDA) by fusing radar and ESM sensor measurements. The radar sensor's azimuth and range measurements and the ESM sensor's bearing-only measurement are associated by the measurement fusion method. After gating associated measurements, state estimation of the target is performed by PDA filter. The simulation results show that the proposed algorithm provides improved estimation under linear and circular target motions.
Kim, Dongmin;Yang, Seungwon;Kim, Domyung;Suk, Jinyoung;Kim, Seungkeun
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.48
no.7
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pp.513-522
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2020
This paper describes a relative navigation algorithm using PSD(Position Sensitive Detector) and heterogeneous sensor fusion. In order to perform relative navigation between a target and a chaser, a hardware system is constructed and simulations are conducted, using the relative navigation algorithm considering the hardware system. By analyzing errors through the simulations, advantages of using the heterogeneous sensor fusion are found. Finally, navigation performance is verified under an experimental environment established to obtain sensor data from the hardware system for data post-processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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