A practical adaptive tracking filter for a maneuvering target is proposed in this paper by combining a modified input estimation technique with pseudo-residuals and a decoupled tracking filter in line-of-sight Cartesian coordinate system. Since the adaptive tracking filter has decoupled structure and computes maneuver input estimates for each axis separately, it requires much less computations compared with the coventional tracking filter with MIE technique without degrading performance. Also, since pseudo-measurement noises in line-of-sight Cartesian coordinate system are much less correlated compared with those of inertial Cartesian coordinate system, the proposed tracking filter produces less false alarms or miss detections to improve the performance.
In this paper, the visual tracking system for arbitrary shaped moving object is proposed. The established tracking system can be divided into model based method that needs previous model for target object and image based method that uses image feature. In the model based method, the reliable tracking is possible, but simplification of the shape is necessary and the application is restricted to definite target mod el. On the other hand, in the image based method, the process speed can be increased, but the shape information is lost and the tracking system is sensitive to image noise. The proposed tracking system is composed of the extraction process that recognizes the existence of moving object and tracking process that extracts dynamic characteristics and shape information of the target objects. Specially, active contour model is used to effectively track the object that is undergoing shape change. In initializatio n process of the contour model, the semi-automatic operation can be avoided and the convergence speed of the contour can be increased by the proposed effective initialization method. Also, for the efficient solution of the correspondence problem in multiple objects tracking, the variation function that uses the variation of position structure in image frame and snake energy level is proposed. In order to verify the validity and effectiveness of the proposed tracking system, real time tracking experiment for multiple moving objects is implemented.
다중표적 추적시스템은 여러 개의 표적물을 동시에 추적한다. 표적물의 추적에는 일반적으로 칼만필터를 사용하게 된다. 칼만필터는 최적의 특성을 지니고 있지만, 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 따라서 여러 개의 표적물을 동시에 추적하는 다중표적 추적시스템의 실시간 구현을 위하여 칼만필터 대신에 계산량이 적은 다른 예측기를 사용하기도 한다. 본 논문에서는 계산량을 줄이기 위하여 칼만필터에서 사용하는 시스템의 모델을 줄이는 방법을 사용하여 보았다. 표적물의 운동을 등속운동으로 가정하여 사용된 모델은 표적물의 추적능력을 지니면서도 그 계산량을 줄일 수 있었다. 간단한 시뮬레이션과 실제의 영상정보에 적용한 결과는 등속운동을 가정한 칼만필터가 원래의 좋은 특성을 유지하면서 계산량을 줄일 수 있어 다중표적 추적시스템에 유리하게 사용될 수 있음을 보여주었다.
In this paper, we propose a robust method which can detect and track a high-speed small approaching target in a cluttered environment for Korean Active Protection System. The proposed method uses a temporal and spatial filter, tracking filter to detect and track a single target in consecutive order. And it is comprised of a candidate target detection step, a prior target selection step and a target tracking. Field tests on real infrared image sequences show that the proposed method could stably track a high speed and small target in complex background and target occlusion.
In this paper, we propose a method of TMA(Target Motion Analysis) performance improvement using target elevation tracking and fusion in conformal array sonar. One of the most important characteristics of conformal array sonar is to detect a target elevation by a vertical beam. It is possible to get a target range to maximize advantages of the proposed TMA technology using this characteristic. And the proposed techniques include target tracking, target fusion, calculation of target range by multipath as well as TMA. A simulation study demonstrates the outstanding performance of proposed techniques.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권1호
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pp.93-100
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2003
Accuracy in maneuvering target tracking using multiple models relies upon the suit-ability of each target motion model to be used. To construct multiple models, the interacting multiple model (IMM) algorithm and the adaptive IMM (AIMM) algorithm require predefined sub-models and predetermined acceleration intervals, respectively, in consideration of the properties of maneuvers. To solve these problems, this paper proposes the GA-based IMM method as an intelligent tracking method for a maneuvering target. In the proposed method, the acceleration input is regarded as an additive process noise, a sub-model is represented as a fuzzy system to compute the time-varying variance of the overall process noise, and, to optimize the employed fuzzy system, the genetic algorithm (GA) is utilized. The simulation results show that the proposed method has a better tracking performance than the AIMM algorithm.
To get the robust and reliable input command, we designed shaping function for target tracking system with commander's handle. Input signals of the commander's handle are generated by human operator. It is response of the human to reduce the error between target and gun. But, tracking error while operator aim a moving target manually gives poor system performance. Input noise, particularly, affects hit accuracy as the system performance. We proposed the design method of input command shaping to reduce the Input noise and to improve the operation ability and convenience. We performed the experiments with combat vehicle, example of Target Tracking System, to show the proposed method is efficient and practical.
This paper presents an automatic target tracking flight system using a PID controller based on velocity command of a multirotor UAV. The automatic flight system includes marker based onboard target detection and an automatic velocity command generation replacing manual controller. A quad-rotor UAV is equipped with a camera and an image processing computer to detect the marker in real time and to estimate the relative distance from the target. The marker tracking system consists of PID controller and generates velocity command based on the relative distance. The generated velocity command is used as the input of the UAV's original flight controller. The operation of the proposed system was verified through actual flight tests using a marker on top of a moving vehicle and tracks it to successfully demonstrate its capability using a quad-rotor UAV.
일반적으로 기존의 추적 알고리즘은 표적의 수에 따른 계산량의 기하학적 증가로 실시간 처리 등 실제 응용에 커다란 제한이 되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 고밀도 상호 연결 구조와 대규모 병렬 처리로 실시간 처리가 가능한 새로운 신경회로망 이동 표적 추적 시스템에 대한 이론적 분석과 실험을 하였다. 분석 결과, 신경회로망 알고리즘을 이용한 추적 시스템은 표적 정보의 병력 및 집적 연산이 가능하여 표적이 증가한 경우에도 계산량이 크게 증가하지 않고, 학습을 통한 추적의 최적화가 가능하며, 표적의 여러 이동 정보가 상호 연결 강도에 저장되어 다량의 정합 필터 효과를 가질 수 있으므로 신경회로망을 이용한 새로운 표적 추적 시스템의 실시간 응용 가능성을 제시하였다.
This paper proposes a new linear recursive target state estimator for automotive collision warning system. The target motion is modeled in Cartesian coordinate system while the radar measurements such as range, line-of-sight angle and range rate are obtained in polar coordinate system. To solve the problem by nonlinear relation between these two coordinate system, a practical linear filter design scheme employing the predicted line-of-sight Cartesian coordinate system (PLCCS) is proposed. Especially, PLCCS can effectively incorporate range rate measurements into target tracking system. It is known that the utilization of range rate measurements enables the improvement of target tracking performance. Moreover, PLCCS based target tracking system is implemented by linear recursive filter structure and hence is more suitable scheme for the development of reliable collision warning system. The performance of the proposed method is demonstrated by computer simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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