Currently, various sensors have been used for advanced driver assistance systems. In order to overcome the limitations of individual sensors, sensor fusion has recently attracted the attention in the field of intelligence vehicles. Thus, vision and radar based sensor fusion has become a popular concept. The typical method of sensor fusion involves vision sensor that recognizes targets based on ROIs (Regions Of Interest) generated by radar sensors. Especially, because AVM (Around View Monitor) cameras due to their wide-angle lenses have limitations of detection performance over near distance and around the edges of the angle of view, for high performance of sensor fusion using AVM cameras and radar sensors the exact ROI extraction of the radar sensor is very important. In order to resolve this problem, we proposed a sensor fusion scheme based on commercial radar modules of the vendor Delphi. First, we configured multiple radar data logging systems together with AVM cameras. We also designed radar post-processing algorithms to extract the exact ROIs. Finally, using the developed hardware and software platforms, we verified the post-data processing algorithm under indoor and outdoor environments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권5호
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pp.1400-1420
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2012
Object detection and tracking using visual sensors is a critical component of surveillance systems, which presents many challenges. This paper addresses the enhancement of object detection and tracking via the combination of multiple visual sensors. The enhancement method we introduce compensates for missed object detection based on the partial detection of objects by multiple visual sensors. When one detects an object or more visual sensors, the detected object's local positions transformed into a global object position. Local and global information exchange allows a missed local object's position to recover. However, the exchange of the information may degrade the detection and tracking performance by incorrectly recovering the local object position, which propagated by false object detection. Furthermore, local object positions corresponding to an identical object can transformed into nonequivalent global object positions because of detection uncertainty such as shadows or other artifacts. We improved the performance by preventing the propagation of false object detection. In addition, we present an evaluation method for the final global object position. The proposed method analyzed and evaluated using case studies.
본 논문에서는 k-최근접 이웃 (KNN) 알고리즘을 이용하여 초음파 센서 간 간섭을 줄이고 정확한 거리값을 예측하는 기법을 제안한다. 기존 기법에서는 이전 측정값과 현재 측정값을 비교하여 그 차이가 한계값을 벗어나면 간섭 신호로 인식하고 배제하지만 부정확한 예측이 자주 발생한다. KNN 알고리즘은 다수의 초음파 센서에서 입력되는 측정값을 분류하여 정확도 높은 예측이 가능하다. 간섭이 잘 발생하는 환경을 만들기 위해 다수의 동종 초음파 센서로 간섭 신호를 발생시킨 상태에서 거리 측정 실험을 진행하였고, 간섭으로 인해 발생하는 오류를 KNN 알고리즘을 통해 크게 줄일 수 있음을 확인하였다. 또한 기존 보팅 기법과 제안하는 기법의 결과를 비교하여 제안하는 기법의 성능이 우수한 것을 확인하였다.
With advancements in underwater stealth technology for naval vessels, new sensor configurations for detecting targets have been attracting increased attention. Latest underwater mines adopt multiple sensor configurations that include electric field sensors to detect targets and to help acquire accurate ignition time. An underwater electric field sensor consists of a pair of electrodes, signal processing unit, and preamplifier. For detecting underwater electric fields, the preamplifier requires low-noise amplification at ultra-low frequency bands. In this paper, the specific requirements for low-noise preamplifiers are discussed along with the experimental results of various setups of matched transistors and chopper stabilized operational amplifiers. The results showed that noise characteristics at ultra-low frequency bands were affected significantly by the voltage noise density of the chopper amplifier and the number of matched transistors used for differential amplification. The fabricated preamplifier was operated within normal design parameters, which was verified by testing its gain, phase, and linearity.
A critical issue in applications involving networks of wireless sensors is their ability to synchronize, and mitigate the fading propagation channel effects. Especially when distributed 'slave' sensors (nodes) reach-back to communicate with the 'master' sensor (gateway), low power cooperative schemes are well motivated. Viewing each node as an antenna element in a multi-input multi-output (MIMO) multi-antenna system, we design pilot patterns to estimate the multiple carrier frequency offsets (CFO), and the multiple channels corresponding to each node-gateway link. Our novel pilot scheme consists of non-zero pilot symbols along with zeros, which separate nodes in a time division multiple access (TDMA) fashion, and lead to low complexity schemes because CFO and channel estimators per node are decoupled. The resulting training algorithm is not only suitable for wireless sensor networks, but also for synchronization and channel estimation of single- and multi-carrier MIMO systems. We investigate the performance of our estimators analytically, and with simulations.
Nowadays, the two microphone method is accepted as the standard as specified in ASTM E1050-90 for measuring in-duct acoustic properties. However, research results on using the least square method with multiple measurement points and broadband excitation have been reported for enhancing the frequency response of the two microphone method. In this paper, the effects of varying the relative measurement positions on errors in the estimation of the acoustic quantities is studied for the multiple microphone method. Both of the theoretical and experimental results show that, among every possible sensor positioning configurations, the equidistant positioning of sensors yields the smallest error within the effective measurement frequency range. In addition, it is noted that the measurement accuracy can be increased and the effective frequency range can be widened by increasing the number of equidistant sensors. Measurement examples are shown and the results support the findings.
This study aims at aligning multiple wafers to reduce wafer handling time in wafer processes. We designed a multilevel structure for a prealigner which can handle multiple wafer simultaneously in a system. The system consists of gripping parts, kinematic parts, vacuum chucks, pneumatic units, hall sensors and a DSP controller. Aligning procedure has two steps: mechanical gripping and notch finding. In the first step, a wafer is aligned in XY directions using 4-point mechanical contact. The rotational error can be found by detecting a signal in a notch using hall sensors. A dual prealigner was designed for 300mm wafers and constructed for a performance test. The accuracy was monitored by checking the movement of a notch in a machine vision. The result shows that the dual prealigner has enough performance as commercial products.
This paper presents a sensor network and operation for multiple autonomous navigation platform and transport service. Multiple platform navigate with inside sensors and outside sensors while acquiring and process some useful information. Each platform communicates each other by navigational information through central main server. Efficient sensor network systems are considered for the scenario which some passengers call the service and the vehicle accomplish its transport service by transporting each caller to the destination by autonomous manners. In the scenario, all vehicles perform a role of sensor system to the central server and the server handles each information and integrate with faster procedure in the wireless 3G network.
Fault detection and diagnosis is the most important technology in condition-based maintenance(CBM) system that usually begins from collecting signatures of running machines using multiple sensors for subsequent accurate analysis. With the quick development in industry, there is an increasing requirement of selecting special sensors that are cheap, robust, and easy-installation. This paper experimentally investigated performances of four types of sensors used in induction motors faults diagnosis, which are vibration, current, voltage and flux. In addition, diagnostic effects of five popular classifiers also were evaluated. First, the raw signals from the four types of sensors are collected at the same time. Then the features are calculated from collected signals. Next, these features are classified through five classifiers using artificial intelligence techniques. Finally, conclusions are given based on the experiment results.
We suggest a CNT-based gas sensor for breath alcohol measurement. The sensor was composed of single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) thin film on flexible PES (polyethersulfone) substrate, and the SWCNTs thin film was formed by multiple spray-coating with SWCNTs solution which was well-dispersed, highly controlled and functionalized in ethanol solvent. In this work, three types of SWCNTs thin films were deposited with changes in the number of spray-coatings to 20, 40 and 60 times in order to compare electrical response properties of the SWCNTs thin films. from the fabricated sensors, conductance and capacitance responses were measured and discussed. Alcohol gas sensors have been commercialized widely as gauge for breath alcohol measurement which is applicable to checking whether car drivers are drinking-driving or not. Our alcohol gas sensors showed good sensitivity and linearity even at room temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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