• 제목/요약/키워드: Robust motion control

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퍼지 시스템을 이용한 골프 스윙 분류 (Golf Swing Classification Using Fuzzy System)

  • 박준욱;곽수영
    • 방송공학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.380-392
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    • 2013
  • 본 논문에서는 키넥트와 퍼지 시스템을 이용하여 골프 스윙 동작을 7가지 구간으로 분류하는 방법을 제안한다. 퍼지 논리의 입력으로 골프 클럽과 클럽의 헤드 위치를 사용하였으며 이 정보는 키넥트로부터 획득한 골퍼의 관절 정보와 컬러 영상 정보로부터 검출하였다. 제안하는 방법은 크게 신체 관절 추출 모듈, 골프 클럽 검출 및 헤드 추적 모듈, 골프 스윙 동작 분류 모듈로 구성되어 있다. 신체 관절 추출 모듈은 키넥트 센서로부터 검출되는 신체 관절 정보 중 골프 클럽의 검출을 위해 손의 좌표를 추출한다. 두 번째 모듈에서는 손의 좌표를 기준으로 허프 직선 변환 알고리즘을 사용하여 골프 클럽과 골프 클럽의 헤드를 검출한다. 마지막으로 인식 오류를 줄이고 동작별 인식 성능을 향상시키기 위해 퍼지 시스템을 적용하여 골프 스윙 동작을 분류하였다. 실시간 골프 스윙 영상에 대해 제안한 방법의 성능 평가를 시행하였고 제안한 방법은 평균 85.2%의 골프 스윙 동작 분류 신뢰도를 보여줌을 확인하였다.

고속도로 합류점 주행을 위한 강건 모델 예측 기법 기반 자율주행 차선 변경 알고리즘 개발 (Automated Driving Lane Change Algorithm Based on Robust Model Predictive Control for Merge Situations on Highway Intersections)

  • 채흥석;정용환;민경찬;이명수;이경수
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제41권7호
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    • pp.575-583
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    • 2017
  • 본 논문에서는 고속도로의 합류지점 상황에서 자율주행을 위한 운전 모드 결정 알고리즘의 개발 및 평가를 진행하였다. 합류 상황을 위한 자율주행 알고리즘 개발에 있어 적절하게 합류를 결정하는 운전 모드 결정이 필수적이다. 운전자 모드는 총 2가지로 차선 유지, 차선 변경(합류)이다. 합류 모드 결정은 주변 차량의 정보 및 합류 차선에 남은 거리를 기반으로 결정된다. 합류 모드 결정 알고리즘에서는 합류 가능 여부를 판단하고 합류가 가능할 때, 안전하고 빠르게 합류하기 위한 최적의 위치를 찾는다. 안전 주행 영역은 주변 차량의 정보 및 주행 모드를 기반으로 정의된다. 안전 주행 영역으로 자율주행 차량을 유지하기 위한 조향각과 종방향 가속도를 얻기 위해 여러 제한 조건이 더해진 강건 모델 예측기법이 사용되었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 검증되었다.

MPEG-2의 GOP 구조를 이용한 I 프레임의 시공간적 오류 은닉 (Spatio-Temporal Error Concealment of I-frame using GOP structure of MPEG-2)

  • 강민정;류철
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권1C호
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    • pp.72-82
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    • 2004
  • 본 논문은 MPEG-2 인트라 (I) 프레임의 더욱 강화된 오류 은닉 기술을 제안한다. MPEG-2 소스 부호화 알고리즘은 가변장 부호화를 사용하기 때문에 채널 오류에 매우 민감하다. 채널에서 발생된 전송 오류는 오류 정정 기술을 사용하여 보정되지만 제대로 보정되지 않은 오류는 디코더에서 오류 은닉 기술을 사용함으로써 시각적 왜곡이 최소화될 수 있다. 또한 GOP의 시작 프레임인 I 프레임의 오류는 움직임 보상 예측 부호화 방식으로 인하여 다른 인터 프레임에 전달되어 더욱 심각한 화질 저하를 가져온다. 본 논문에서 제안하는 오류 은닉 방식은 I 프레임에 발생된 연속적인 슬라이스 오류를 인접한 인터 프레임의 시공간적 정보를 이용하여 기존 방식보다 효과적으로 처리하는 방식이다. 이 방식은 기존의 방식들이 갖는 시간적 그리고 공간적에서 발생하는 단점을 효율적으로 개선할 수 있으며, 전송 오류가 심한 망에서 발생되는 극심한 슬라이스 오류에서도 좋은 시각적 효과를 얻을수 있다. 알고리즘은 MPEG-2 비디오 코덱 범위에서 수행되었으며 모의실험을 통하여 제안된 방식이 다른 방식들보다 높은 PSNR과 개선된 시각적 효과를 확인할 수 있었다.

자세인식을 위한 정확한 깊이정보에서의 3차원 다중 객체검출 및 추적 (3D Multiple Objects Detection and Tracking on Accurate Depth Information for Pose Recognition)

  • 이재원;정지훈;홍성훈
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제15권8호
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    • pp.963-976
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    • 2012
  • '제스처'는 음성을 제외한 가장 직관적인 인간의 의사표현 수단이다. 그에 따라 제스처를 이용하여 컴퓨터를 제어하는 방법에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구에서 사용자를 검출하고 추적하는 방법은 매우 중요한 과정 중의 하나이다. 기존의 2차원 객체 검출 및 추출 방법은 조명이나 주변 환경의 변화에 민감하고, 2차원과 3차원 정보의 혼합사용 방법은 연산량이 많다는 단점이 있다. 또한 3차원 정보를 이용한 기존 방법들은 유사한 깊이의 객체 분할이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 깊이 정보의 누적 값인 Depth Projection Map (DPM)과 움직임 정보를 이용하여 객체를 검출하고 추적하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안 방법은 조명이나 환경변화에 강인하고, 연산속도가 빠르며, 유사한 깊이의 물체도 잘 검출하고 추적할 수 있음을 확인하였다.

도심자율주행을 위한 라이다 정지 장애물 지도 기반 차량 동적 상태 추정 알고리즘 (LiDAR Static Obstacle Map based Vehicle Dynamic State Estimation Algorithm for Urban Autonomous Driving)

  • 김종호;이호준;이경수
    • 자동차안전학회지
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    • 제13권4호
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    • pp.14-19
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    • 2021
  • This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle dynamic state estimation algorithm for urban autonomous driving. In an autonomous driving, state estimation of host vehicle is important for accurate prediction of ego motion and perceived object. Therefore, in a situation in which noise exists in the control input of the vehicle, state estimation using sensor such as LiDAR and vision is required. However, it is difficult to obtain a measurement for the vehicle state because the recognition sensor of autonomous vehicle perceives including a dynamic object. The proposed algorithm consists of two parts. First, a Bayesian rule-based static obstacle map is constructed using continuous LiDAR point cloud input. Second, vehicle odometry during the time interval is calculated by matching the static obstacle map using Normal Distribution Transformation (NDT) method. And the velocity and yaw rate of vehicle are estimated based on the Extended Kalman Filter (EKF) using vehicle odometry as measurement. The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment, and is verified with data obtained from actual driving on urban roads. The test results show a more robust and accurate dynamic state estimation result when there is a bias in the chassis IMU sensor.

드론 고도 측정용 FMCW 레이다 신호처리 프로세서 설계 및 구현 (Design and Implementation of FMCW Radar Signal Processor for Drone Altitude Measurement)

  • 임의빈;진소라;정용철;정윤호
    • 한국항행학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.554-560
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    • 2017
  • 드론 또는 무인기의 정밀 자세제어를 위해서는 정확한 고도계가 필수적이며, 지상으로부터의 고도측정 정확도로 인해 레이다 고도계가 일반적으로 사용된다. 크기, 무게 및 전력소모 등에 제한으로 인해, 드론에 장착 가능한 레이다 고도계는 PD (pulse Doppler) 방식에 비해 낮은 복잡도를 갖는 FMCW (frequency modulated continuous wave) 방식이 적절하며, 특히, 짧은 송신시간으로 인해 드론 자체 움직임 (ego-motion)에 대응 가능한 fast-ramp FMCW 레이다가 보편적으로 활용된다. 이에, 본 논문에서는 fast-ramp FMCW 레이다 시스템을 위한 드론 고도 측정용 레이다 신호처리 프로세서 (RSP; radar signal processor)의 설계 및 구현 결과를 제시한다. 설계된 RSP는 Verilog-HDL을 이용하여 RTL 설계 후, Altera Cyclone-IV FPGA device를 활용하여 구현 및 검증되었다. 구현 결과, 총 27,523의 logic elements, 15,798개의 register, 138 Kbits의 memory로 구현 가능하며, 50MHz의 동작주파수로 100Hz의 실시간 고도측정이 가능함이 확인되었다.