• Title/Summary/Keyword: 칼만와

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Study on analysis of SOH estimation tendency according to C-rate of Li-ion battery using DEKF (이중 확장 칼만 필터를 활용한 리튬이온 배터리의 C-rate별 노화에 따른 SOH 추정 경향성 분석 연구)

  • Kim, Gun-Woo;Park, Jin-Hyung;Kim, Min-O;Kim, Jong-Hoon
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2019.11a
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    • pp.194-195
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    • 2019
  • 배터리는 사용 기간과 회수가 증가함에 따라 수명이 점차 감소한다. SOH(State-Of-Health)는 배터리의 초기 상태와 현재 상태를 비교하여 배터리의 수명 상태를 나타내는 지표이며, 이는 배터리를 사용함에 있어서배터리의 현재 충전상태를 나타내는 SOC(State-Of-Charge)와 함께 정확한 추정을 필요로 한다. 본 논문에서는 리튬이온 배터리를 C-rate에 따라 노화시키며 각 C-rate별 SOH 추정 경향성을 분석하였다. 배터리의 SOC와 SOH는 확장 칼만 필터를 병렬적으로 사용하는 이중 확장 칼만 필터를 활용하여 추정한다. 배터리의 노화실험은 완전충전과 완전충전을 반복하는 전류 프로파일을 인가하였으며, 실험은 상온(25℃)에서 실행하였다.

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2차원 마르코프 랜덤 필드를 이용한 팩시밀리 영상 복원

  • 윤명영;김주성;서민자
    • Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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    • 1997.03a
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    • pp.141-161
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    • 1997
  • 팩시밀리로부터 수신된 영상은 글자를 두껍게 하는 돌출잡영(salient noise), 문자주변에 점이 추가되는 고춧가루 잡영(pepper noise), 선의절단을 일으키는 백색잡영(white noise)으로 인하여 가독성이 떨어진다. 수신된 팩시밀리 영상을 원래의 영상으로 복원하기 위하여 최근에 Handley 와 Dougherty가 처음으로 형태학적 복원 방법을 제안하였다. 형태학적 복원 방법은 돌출잡영에 대해서 효과적이었지만, 확률적으로 발생하는 백색잡영과 고춧가루잡영에 대해서는 팩시밀리 영상을 결정적 수열(deterministic sequence)로다루었기 때문에 효과적이지 못했다. 본 논문에서는 주사과정, 고딩과정, 그리고 통신과정에서 생성되는 돌출, 고춧가루, 백색잡영에 의해 훼손된 팩시밀리 영상을 칼만여과를 이용하여 복원하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 모델링과 복원 두 단계로 구축된다. 첫째, 이웃 화소들과의 종속관계를 갖는 팩시밀리 영상을 마르코프 랜덤 필드를 바탕으로 팩시밀리 시스템 모델을 제안하였다. 둘째, 제안된 팩시밀리 시스템 모델을 칼만 여과과정의 시스템 모델 및 관측모델로 재구성한 다음, 칼만 여과과정의 ill-conditioned 문제를 극복하기 위하여 양정치 (positive definite)공분산 행렬을 유도하여 새로운 복원방법을 제안하였다. 제안된 방법의 복원 능력을 검증하기 위하여 사무실에서 가장 많이 사용되는 한글을 사용하여 알파벳 대소문자, 숫자, 특수문자로 구성된 문서를 만들어 실험하였다. 그 결과, 제안된 방법이 형태학적인 복원 방법보다 성능이 우수함을 밝혔다.

CenterTrack-EKF: Improved Multi Object Tracking with Extended Kalman Filter (CenterTrack-EKF: 확장된 칼만 필터를 이용한 개선된 다중 객체 추적)

  • Hyun-Sung Yang;Chun-Bo Sim;Se-Hoon Jung
    • Smart Media Journal
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    • v.13 no.5
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    • pp.9-18
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    • 2024
  • Multi-Object trajectory modeling is a major challenge in MOT. CenterTrack tried to solve this problem with a Heatmap-based method that tracks the object center position. However, it showed limited performance when tracking objects with complex movements and nonlinearities. Considering the degradation factor of CenterTrack as the dynamic movement of pedestrians, we integrated the EKF into CenterTrack. To demonstrate the superiority of our proposed method, we applied the existing KF and UKF to CenterTrack and compared and evaluated it on various datasets. The experimental results confirmed that when EKF was integrated into CenterTrack, it achieved 73.7% MOTA, making it the most suitable filter for CenterTrack.

Indoor Localization for Mobile Robot using Extended Kalman Filter (확장 칼만 필터를 이용한 로봇의 실내위치측정)

  • Kim, Jung-Min;Kim, Youn-Tae;Kim, Sung-Shin
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.18 no.5
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    • pp.706-711
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    • 2008
  • This paper is presented an accurate localization scheme for mobile robots based on the fusion of ultrasonic satellite (U-SAT) with inertial navigation system (INS), i.e., sensor fusion. Our aim is to achieve enough accuracy less than 100 mm. The INS consist of a yaw gyro, two wheel-encoders. And the U-SAT consist of four transmitters, a receiver. Besides the localization method in this paper fuse these in an extended Kalman filter. The performance of the localization is verified by simulation and two actual data(straight, curve) gathered from about 0.5 m/s of driving actual driving data. localization methods used are general sensor fusion and sensor fusion through Kalman filter using data from INS. Through the simulation and actual data studies, the experiment show the effectiveness of the proposed method for autonomous mobile robots.

Development of data assimilation technique using a surrogate model (대체모형을 이용한 자료동화기법 개발)

  • Kim, Jongho;Tran, Vinh Ngoc
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.381-381
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    • 2020
  • 자료동화(Data Assimilation) 기법은 실시간 수문학적 예측에 있어 정확도 향상을 위해 필수적인 과정이다. 가장 대중적으로 사용되는 기법들 중 하나가 모델 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트할 수 있는 이중 앙상블 칼만 필터(Dual Ensemble Kalman Filter)이다. 이 방법은 정확도 개선 및 적용의 용이성 때문에 많은 연구 분야에서 사용되어져 왔지만, 앙상블을 생성하는 과정에서 상당시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트 하면서 홍수 예측의 정확성을 보장할 뿐만 아니라, 앙상블 생성에 있어 계산 효율을 크게 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. Polynomial Chaos Expansion(PCE) 기법을 사용하여 앙상블 칼만 필터를 모방(mimic)할 수 있는 새로운 대체필터(Surrogate Filter)를 개발하는 것을 목표로 한다. 구체적으로 대체필터를 구성하기 위한 다양한 필터를 설계하였다. 첫째 시간에 대해서 PCE가 변화하지 않는 '불변 필터'(즉, 전체 예측기간에 대해 하나의 필터를 사용하여 자료동화할 수 있는 대체필터)와, 매 시간마다 PCE가 변화하는 '시변 필터'(즉, 예측하는 매 시간마다 새로운 필터를 생성해야 하는 대체필터)를 설계하여 적용성, 정확성, 예측성 등을 비교하였다. 또한, PCE의 하이퍼 매개변수를 최적화하기 위한 최적의 프레임 워크가 제안되어, 대체필터를 구축하는 데 효율을 높이고 PCE의 과적합(overfitting) 현상을 피할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안된 기법은 기존 단일 및 이중 앙상블 칼만 필터(EnKF)의 결과와 비교 검증하였으며, 그 결과는 다음과 같다. (1) 대체필터의 대부분은 원래 EnKF와 비슷한 정도의 불확실성을 설명할 수 있음; (2) 모든 대체 필터는 선행시간이 짧은 경우의 예측에 있어 우수한 결과를 제공하며, 시변 필터가 불변 필터보다 더 정확한 예측 결과를 제공함; (3) 대체필터는 원래 앙상블 칼만필터보다 최대 500배 빠른 속도로 성능을 향상시킬 수 있음. 제안된 대체필터는 자료동화를 수행하는 기존필터와 비슷한 정도의 정확성, 매우 향상된 효율성을 보장함을 확인할 수 있었다.

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The Analysis of The Kalman Filter Noise Factor on The Inverted Pendulum (도립진자 모델에서 칼만 필터의 잡음인자 해석)

  • Kim, Hoon-Hak
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.15 no.5
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    • pp.13-21
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    • 2010
  • The Optimal results of Kalman Filtering on the Inverted Pendulum System requires an effective factor such as the noise covariance matrix Q, the measurement noise covariance matrix R and the initial error covariance matrix $P_0$. We present a special case where the optimality of the filter is not destroyed and not sensitive to scaling of these covariance matrix because these factors are unknown or are known only approximately in the practical situation. Moreover, the error covariance matrices issued by this method predict errors in the state estimate consistent with the scaled covariance matrices and not the issued state estimates. Various results using the scalar gain $\delta$ are derived to described the relations among the three covariance matrices, Kalman Gain and the error covariance matrices. This paper is described as follows: Section III a brief overview of the Inverted Pendulum system. Section IV deals with the mathematical dynamic model of the system used for the computer simulation. Section V presents a various simulation results using the scalar gain.

Kalman filter based Motion Vector Recovery for H.264 (H.264 비디오 표준에서의 칼만 필터 기반의 움직임벡터 복원)

  • Ko, Ki-Hong;Kim, Seong-Whan
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.14D no.7
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    • pp.801-808
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    • 2007
  • Video coding standards such as MPEG-2, MPEG-4, H.263, and H.264 transmit a compressed video data using wired/wireless communication line with limited bandwidth. Because highly compressed bit-streams is likely to fragile to error from channel noise, video is damaged by error. There have been many research works on error concealment techniques, which recover transmission errors at decoder side [1, 2]. We designed an error concealment technique for lost motion vectors of H.264 video coding. In this paper, we propose a Kalman filter based motion vector recovery scheme, and experimented with standard video sequences. The experimental results show that our scheme restores original motion vector with more precision of 0.91 - 1.12 on average over conventional H.264 decoding with no error recovery.

A Study on the Flame Structure and Stabilization in a Divergent Flow (확대관 흐름에 있어서 화염의 안정성 및 구조에 관한 연구)

  • 최병륜;이중성
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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    • v.18 no.2
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    • pp.512-518
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    • 1994
  • An experimental study is made on turbulent diffusion flames stabilized by a circular cylinder in a divergence flow. In this paper, stabilization characteristics and flame structure are examined by varying the divergence angle of duct and position of a circular cylinder. The fuel used is a commercial grade gaseous propane injected by two slit of rod. It is found that the positive pressure gradient greatly influences the eddy structure behind the rod. and that two different kinds of combustion patterns exist at the blowoff limit depending on the divergent angle of duct. They are distinguished by their wake structures: one associated with Karman vortex shedding, the other without it. Also, the blowoff velocity in the former is found to be higher than in the later.

Relative Navigation Study Using Multiple PSD Sensor and Beacon Module Based on Kalman Filter (복수 PSD와 비콘을 이용한 칼만필터 기반 상대항법에 대한 연구)

  • Song, Jeonggyu;Jeong, Junho;Yang, Seungwon;Kim, Seungkeun;Suk, Jinyoung
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.46 no.3
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    • pp.219-229
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    • 2018
  • This paper proposes Kalman Filter-based relative navigation algorithms for proximity tasks such as rendezvous/docking/cluster-operation of spacecraft using PSD Sensors and Infrared Beacon Modules. Numerical simulations are performed for comparative analysis of the performance of each relative-navigation technique. Based on the operation principle and optical modeling of the PSD Sensor and the Infrared Beacon Module used in the relative navigation algorithm, a measurement model for the Kalman filter is constructed. The Extended Kalman Filter(EKF) and the Unscented Kalman Filter(UKF) are used as probabilistic relative navigation based on measurement fusion to utilize kinematics and dynamics information on translational and rotation motions of satellites. Relative position and relative attitude estimation performance of two filters is compared. Especially, through the simulation of various scenarios, performance changes are also investigated depending on the number of PSD Sensors and IR Beacons in target and chaser satellites.

A Comparison on the Positioning Accuracy from Different Filtering Strategies in IMU/Ranging System (IMU/Range 시스템의 필터링기법별 위치정확도 비교 연구)

  • Kwon, Jay-Hyoun;Lee, Jong-Ki
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.26 no.3
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    • pp.263-273
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    • 2008
  • The precision of sensors' position is particularly important in the application of road extraction or digital map generation. In general, the various ranging solution systems such as GPS, Total Station, and Laser Ranger have been employed for the position of the sensor. Basically, the ranging solution system has problems that the signal may be blocked or degraded by various environmental circumstances and has low temporal resolution. To overcome those limitations a IMU/range integrated system could be introduced. In this paper, after pointing out the limitation of extended Kalman filter which has been used for workhorse in navigation and geodetic community, the two sampling based nonlinear filters which are sigma point Kalman filter using nonlinear transformation and carefully chosen sigma points and particle filter using the non-gaussian assumption are implemented and compared with extended Kalman filter in a simulation test. For the ranging solution system, the GPS and Total station was selected and the three levels of IMUs(IMU400C, HG1700, LN100) are chosen for the simulation. For all ranging solution system and IMUs the sampling based nonlinear filter yield improved position result and it is more noticeable that the superiority of nonlinear filter in low temporal resolution such as 5 sec. Therefore, it is recommended to apply non-linear filter to determine the sensor's position with low degree position sensors.