• 제목/요약/키워드: Unscented kalman filter

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Rotor Position and Speed Estimation of Interior Permanent Magnet Synchronous Motor using Unscented Kalman Filter

  • An, Lu;Hameyer, Kay
    • Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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    • 제3권4호
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    • pp.458-464
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    • 2014
  • This paper proposes the rotor position and rotor speed estimation for an interior permanent magnet synchronous machines (IPMSM) using Unscented Kalman Filter (UKF) in alpha-beta coordinate system. Conventional algorithms using UKF are based on the simple observer model of IPMSM in d-q coordinate system. Rotor acceleration is neglected within the sampling step. An expansion of the observer model in an alpha-beta coordinate system with the consideration of the rotor speed variation provides the improved rotor position and speed estimation. The results show good stability concerning the expansion of observer model for the IPMSM.

Recursive Unscented Kalman Filtering based SLAM using a Large Number of Noisy Observations

  • Lee, Seong-Soo;Lee, Suk-Han;Kim, Dong-Sung
    • International Journal of Control, Automation, and Systems
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    • 제4권6호
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    • pp.736-747
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    • 2006
  • Simultaneous Localization and Map Building(SLAM) is one of the fundamental problems in robot navigation. The Extended Kalman Filter(EKF), which is widely adopted in SLAM approaches, requires extensive computation. The conventional particle filter also needs intense computation to cover a high dimensional state space with particles. This paper proposes an efficient SLAM method based on the recursive unscented Kalman filtering in an environment including a large number of landmarks. The posterior probability distributions of the robot pose and the landmark locations are represented by their marginal Gaussian probability distributions. In particular, the posterior probability distribution of the robot pose is calculated recursively. Each landmark location is updated with the recursively updated robot pose. The proposed method reduces filtering dimensions and computational complexity significantly, and has produced very encouraging results for navigation experiments with noisy multiple simultaneous observations.

전술객체 위치 모의 및 추적을 위한 필터링 알고리즘 연구 (Filtering Algorithms for Position Evaluation and Tracking of Tactical Objects)

  • 김석권;진승리;손재원;박동조
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.199-208
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    • 2010
  • 모델링 시뮬레이션에서 전술객체의 위치는 시공간 위치 정보(Time, Space and Position Information, TSPI)로 표현된다. 미 국방성에서 시험, 훈련, 평가 시스템을 연동하기 위해 개발한 TENA(Test and Training Enabling Architecture)의 TSPI 객체 모델을 참고하여 시공간 위치 정보의 형태 및 정보 기록 소요를 도출하였다. 전술 데이터 링크(Tactical Data Link, TDL) 중 가장 정교한 링크 16(Link-16)의 PPLI(Precise Participant Location and Identification) 메시지를 통해 시공간 위치 정보의 교환 방식에 대해 알아보았다. 객체 위치 모의 및 추적을 위한 필터링 알고리즘으로 선형 시스템을 위한 칼만 필터 및 비선형 시스템을 위한 확장형 칼만 필터와 unscented 칼만 필터를 소개한다. 운동 방정식을 이용하여 탄도 미사일의 궤적을 모델링 한 후에, unscented 칼만 필터로 추정한 탄도 미사일의 궤적 추적 성능을 시뮬레이션 하였다.

An IMM Algorithm for Tracking Maneuvering Vehicles in an Adaptive Cruise Control Environment

  • Kim, Yong-Shik;Hong, Keum-Shik
    • International Journal of Control, Automation, and Systems
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    • 제2권3호
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    • pp.310-318
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    • 2004
  • In this paper, an unscented Kalman filter (UKF) for curvilinear motions in an interacting multiple model (IMM) algorithm to track a maneuvering vehicle on a road is investigated. Driving patterns of vehicles on a road are modeled as stochastic hybrid systems. In order to track the maneuvering vehicles, two kinematic models are derived: A constant velocity model for linear motions and a constant-speed turn model for curvilinear motions. For the constant-speed turn model, an UKF is used because of the drawbacks of the extended Kalman filter in nonlinear systems. The suggested algorithm reduces the root mean squares error for linear motions and rapidly detects possible turning motions.

위치 센서 없는 전동기 구동장치를 위한 스케일링 파라미터에 따른 무향 변환 (Unscented Transformation According to Scaling Parameter for Motor Drive without Position Sensor)

  • 문철;권영안
    • 전자공학회논문지
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    • 제53권6호
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    • pp.174-180
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    • 2016
  • 본 논문은 영구자석 동기전동기의 위치 센서 없는 속도 제어를 위해 상태변수 값을 추정하기 위한 다양한 종류의 무향변환을 가지는 무향 칼만 필터에 관한 연구이다. 센서리스 전동기 구동을 위해 무향 변환 및 무향 칼만 필터의 원리를 기술하고 응용을 설명한다. 일반적으로 사상 과정은 스케일링 파라미터에 따라 기본 형태 및 일반적 형태의 두 종류로 구분 할 수 있으며 계산 시간, 샘플들의 수 및 샘플들에 관한 가중치들이 서로 차이가 난다. 그러나 스케일링 파라미터 값이 시스템 성능에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 정보는 거의 없다. 시뮬레이션 및 실험적 결과들은 센서리스 전동기 구동 장치를 위한 다양한 스케일링 파라미터를 가지는 무향 변환 성능의 상호 비교 및 유효성을 보여준다.

영상 기반의 이차 칼만 필터를 이용한 객체 추적 (Quadratic Kalman Filter Object Tracking with Moving Pictures)

  • 박선배;유도식
    • 한국항행학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.53-58
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    • 2016
  • 우리는 본 논문에서 이차 칼만 필터를 이용한 영상 기반 객체 추적분야의 새로운 알고리즘을 제안한다. 최근에 발표된 이차 칼만 필터는 영상 기반의 객체의 실제 3차원 공간의 위치를 추적하는 것에는 아직 적용되지 않았다. 2차원 영상 내의 위치를 3차원 공간상의 위치로 환원시키는 것은 비선형적 변환을 수반하기 때문에 그에 맞는 추적 알고리즘을 사용해야만 한다. 이러한 상황에서, 비선형 수식을 이차식으로 근사화하는 이차 칼만 필터가 선형으로 근사화하는 확장 칼만 필터보다 더 정확한 성능을 낼 수 있다. 우리는 동일한 상황을 가정하여 확장 칼만 필터, 무향 칼만 필터, 파티클 필터, 그리고 우리가 제안한 이차 칼만 필터를 이용하여 객체를 추적하고, 그 결과를 비교해 본다. 결론적으로 이차 칼만 필터가 발산율이 확장 칼만 필터에 비해 거의 절반가량 감소하며, 추적 정확도 측면에서 무향 칼만 필터에 비해 1% 가량 우수한 성능을 나타낸다.

Geostationary Orbit Surveillance Using the Unscented Kalman Filter and the Analytical Orbit Model

  • Roh, Kyoung-Min;Park, Eun-Seo;Choi, Byung-Kyu
    • Journal of Astronomy and Space Sciences
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    • 제28권3호
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    • pp.193-201
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    • 2011
  • A strategy for geostationary orbit (or geostationary earth orbit [GEO]) surveillance based on optical angular observations is presented in this study. For the dynamic model, precise analytical orbit model developed by Lee et al. (1997) is used to improve computation performance and the unscented Kalman filer (UKF) is applied as a real-time filtering method. The UKF is known to perform well under highly nonlinear conditions such as surveillance in this study. The strategy that combines the analytical orbit propagation model and the UKF is tested for various conditions like different level of initial error and different level of measurement noise. The dependencies on observation interval and number of ground station are also tested. The test results shows that the GEO orbit determination based on the UKF and the analytical orbit model can be applied to GEO orbit tracking and surveillance effectively.

차량의 자동주행을 위한 목표물 추적 알고리듬: AIMM-UKF

  • 김용식;홍금식
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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    • pp.166-166
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    • 2004
  • 운전자 보조시스템에는 적응순항제어 (adaptive cruise control), 차선변경 (lane change), 충돌경고 (collision warning), 충돌회피 (collision avoidance), 및 자동주차 (automatic parking) 등이 있다. 이런 운전자 보조시스템은 어떤 목적을 가지고 있다. 운전자의 부담을 줄이고 안전을 위하여 차량의 주행방향에 있는 장애물이나 차량을 감지하여 차량간의 안전거리론 유지하고 자동차가 일정 속도를 유지하도록 한다. 운전자 보조시스템의 효율은 센서들로부터 얻어진 정보의 해석에 달려있다.(중략)

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Modified Unscented Kalman Filter for a Multirate INS/GPS Integrated Navigation System

  • Enkhtur, Munkhzul;Cho, Seong Yun;Kim, Kyong-Ho
    • ETRI Journal
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    • 제35권5호
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    • pp.943-946
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    • 2013
  • Instead of the extended Kalman filter, the unscented Kalman filter (UKF) has been used in nonlinear systems without initial accurate state estimates over the last decade because the UKF is robust against large initial estimation errors. However, in a multirate integrated system, such as an inertial navigation system (INS)/Global Positioning System (GPS) integrated navigation system, it is difficult to implement a UKF-based navigation algorithm in a low-grade or mid-grade microcontroller, owing to a large computational burden. To overcome this problem, this letter proposes a modified UKF that has a reduced computational burden based on the basic idea that the change of probability distribution for the state variables between measurement updates is small in a multirate INS/GPS integrated navigation filter. The performance of the modified UKF is verified through numerical simulations.

Autonomous Navigation of AGVs in Automated Container Terminals

  • Kim, Yong-Shik;Hong, Keum-Shik
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.459-464
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    • 2004
  • In this paper, an autonomous navigation system for autonomous guided vehicles (AGVs) operated in an automated container terminal is designed. The navigation system is based on the sensors detecting the range and bearing. The navigation algorithm used is an interacting multiple model (IMM) algorithm to detect other AGVs and avoid other obstacles using informations obtained from multiple sensors. As models to detect other AGVs (or obstacles), two kinematic models are derived: Constant velocity model for linear motion and constant speed turn model for curvilinear motion. For constant speed turn model, an unscented Kalman filter (UKF) is used because of drawbacks of the extended Kalman filter (EKF) in nonlinear system. The suggested algorithm reduces the root mean squares error for linear motions, while it can rapidly detect possible turning motions.

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