• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.544-546
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• 2004

This paper designs and evaluates a complementary filter for fusion of inertial sensor signals. Specifically, the designed filter is applied to inverted pendulum control where the pendulum's angle information is obtained from low-cost tilt and gyroscope sensors instead of an optical encoder. The complementary filter under consideration is a conventional one which consists of low- and high-pass filters. However, to improve the performance of the filter on the gyroscope, we use an integrator in the filter's outer loop. Frequency responses are obtained with both tilt and gyroscope sensors. Based on the frequency response results, we determine appropriate parameter values for the filter. The performance of the designed complementary filter is evaluated by applying the filter to inverted pendulum control. Experiments show that the performance of the designed filter is comparable to that of an optical encoder and low-cost inertial sensors can be used for inverted pendulum control with the heir of sensor fusion.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1994년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1336-1338
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• 1994

Cell fusion device is an artificial equipment which fuses electrically two types of cells fed from the respective micropump to the fusion chamber by electric pulses. In this case, the detective sensor of flowing cell, along with passage, is required to control the time of pulses applied to cell and the injection of cells which are fed from inlet to micropump. There are two methods of detection of flowing cell; optical, impedance method. The difference of output for optical sensor is about 426mV for 805nm wavelength. about 37mV for 665nm wavelength. In impedance method, sensor output is 132.33mV at middle point and 117.10mV at edge point in the channel. Experimental results show that the optimal frequency range of sensor output is Iron 50Hz to 400Hz.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권4호
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• pp.293-298
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• 2006

In this paper, a sensor fusion based robot navigation method for the autonomous control of a miniature human interaction robot is presented. The method of navigation blends the optimality of the Fuzzy Neural Network(FNN) based control algorithm with the capabilities in expressing knowledge and learning of the networked Intelligent Robotic Space(IRS). States of robot and IR space, for examples, the distance between the mobile robot and obstacles and the velocity of mobile robot, are used as the inputs of fuzzy logic controller. The navigation strategy is based on the combination of fuzzy rules tuned for both goal-approach and obstacle-avoidance. To identify the environments, a sensor fusion technique is introduced, where the sensory data of ultrasonic sensors and a vision sensor are fused into the identification process. Preliminary experiment and results are shown to demonstrate the merit of the introduced navigation control algorithm.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제12권6호
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• pp.697-703
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• 2009

Target Motion Analysis(TMA) means to detect target position, velocity and course for using passive sonar system with bearing-only measurement. In this paper, we apply the TMA algorithm for a submarine with Multi-Sensor Data Fusion(MSDF) and we will decide the best TMA algorithm for a submarine by a series of computer simulation runs.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.47-56
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• 2015

다중센서 시스템에서 센서 바이어스를 제거하는 센서 등록 과정은 각각의 센서가 공통된 좌표를 갖게 하기 위해 반드시 필요하다. 만약 센서 등록 과정을 적절하게 처리하지 않는다면, 거대한 추적 에러 또는 같은 목표물을 향한 다수의 허수 트랙이 발생하게 되어 추적에 실패하게 된다. 특히, 발사체 추적에 있어서 각각의 추적 장비는 반드시 적절한 센서등록 과정을 거쳐야 하며, 이 후 다중센서 융합알고리즘을 활용하면 발사체 추적 성능을 높이고 다중 추적 시스템에 정확한 지향입력으로 활용 가능하게 된다. 본 논문에서는 실시간 바이어스 추정/제거 알고리즘과 비동기 다중 센서 융합 기법을 제안하였다. 제안된 바이어스 추정 알고리즘은 GPS와 다중 레이더 간의 의사 바이어스 측정치를 활용하였고, 비동기 센서 융합알고리즘 적용을 통해 추적 성능을 향상하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.305-306
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• 2012

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.55-56
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• 2011

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권8호
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• pp.3011-3024
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• 2021

Pose estimation of the sensor is important issue in many applications such as robotics, navigation, tracking, and Augmented Reality. This paper proposes visual-inertial integration system appropriate for dynamically moving condition of the sensor. The orientation estimated from Inertial Measurement Unit (IMU) sensor is used to calculate the essential matrix based on the intrinsic parameters of the camera. Using the epipolar geometry, the outliers of the feature point matching are eliminated in the image sequences. The pose of the sensor can be obtained from the feature point matching. The use of IMU sensor can help initially eliminate erroneous point matches in the image of dynamic scene. After the outliers are removed from the feature points, these selected feature points matching relations are used to calculate the precise fundamental matrix. Finally, with the feature point matching relation, the pose of the sensor is estimated. The proposed procedure was implemented and tested, comparing with the existing methods. Experimental results have shown the effectiveness of the technique proposed in this paper.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.335-343
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• 2012

본 논문은 근거리에서 접근하는 표적에 대한 레이더와 열영상의 관측데이터를 기반으로 정보융합을 수행하여 표적을 추적하는 알고리즘을 기술하고 있다. 일반적으로 칼만필터를 이용한 추적 융합 방법은 동기화된 레이더 및 열영상의 데이터를 근간으로 하고 있으며, 비동기적으로 동작하는 실제 시스템에 적용하기에는 많은 제한사항을 가지고 있다. 제안된 알고리즘에서의 중점사항은 동기화되어 있지 않은 서로 다른 두 센서인 레이더와 열영상의 관측데이터가 입력되었을 때 레이더의 거리정보와 추적상태벡터를 이용하여 관측값의 시간차이를 보상하여 관측치 융합 후 추적을 수행하는 것이다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 기존의 궤적기반 정보융합방법 및 측정치 융합기법과 성능을 비교하여 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1099-1110
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• 2023

자율주행 및 robot navigation의 인식 시스템은 성능 향상을 위해 다중 센서를 융합(Multi-Sensor Fusion)을 한 후, 객체 인식 및 추적, 차선 감지 등의 비전 작업을 한다. 현재 카메라와 라이다 센서의 융합을 기반으로 한 딥러닝 모델에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 입력 데이터의 변조를 통한 적대적 공격에 취약하다. 기존의 다중 센서 기반 자율주행 인식 시스템에 대한 공격은 객체 인식 모델의 신뢰 점수를 낮춰 장애물 오검출을 유도하는 데에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 타겟 모델에만 공격이 가능하다는 한계가 있다. 센서 융합단계에 대한 공격의 경우 융합 이후의 비전 작업에 대한 오류를 연쇄적으로 유발할 수 있으며, 이러한 위험성에 대한 고려가 필요하다. 또한 시각적으로 판단하기 어려운 라이다의 포인트 클라우드 데이터에 대한 공격을 진행하여 공격 여부를 판단하기 어렵도록 한다. 본 연구에서는 이미지 스케일링 기반 카메라-라이다 융합 모델(camera-LiDAR calibration model)인 LCCNet 의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트에 스케일링 공격을 하고자 한다. 스케일링 알고리즘과 크기별 공격 성능 실험을 진행한 결과 평균 77% 이상의 융합 오류를 유발하였다.