• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.232-238
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• 2013

본 논문은 노이즈가 비 정규 분포를 따르는 수중 환경에서 비 선형 필터 기법에 따른 Mass-Damper-Spring (MBK) 시스템 위치추정에 관한 연구 내용이다. 최근 위치 추정에 사용되는 필터는 확장 칼만 필터 (EKF: Extended Kalman Filter) 와 파티클 필터(Particle Filter)가 주목 받고 있다. EKF는 가우시안 잡음 (Gaussian Noise) 이 존재하는 비선형 시스템에서 정확도가 높은 알고리즘으로 널리 사용되고 있지만, 수중 환경과 같이 비 가우시안 잡음이 존재하는 경우 사용에 많은 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 상태예측을 기반으로 둔 EKF와 비교하여, 통계적 발생 가능성 인자 (Maximum Likelihood) 에 기반한 분포 재해석 기법을 이용한 개선된 ODPF (One-Dimension Particle Filter)를 제안한다. 모의 실험을 통하여 non-Gaussian noise가 존재하는 수중 환경에서 EKF와 제안한 Particle filter를 사용한 위치 추정 결과를 비교 분석하였으며, 계산 용량 및 통계 샘플이 충분한 경우 ODPF가 EKF 대비 정확한 위치 추정 결과를 제공하는 것을 확인하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제40권5호
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• pp.43-52
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• 2003

Two methods which estimate manoeuvring derivatives in the model of hydrodynamic force and moment acting on a manoeuvring ship using sea trial data were compared. One is the widely used parameter estimation method by using the Extended Kalman Filter (EKF), which estimates state variables of linearized state space model at every instant after dealing with the coefficients as the augmented state variables. The other one is the Estimation-Before-Modeling (EBM) technique, so called the two-step method. In the first step, hydrodynamic force of which dynamic model is assumed the third-order Gauss-Markov process is estimated along with motion variables by the EKF and the modified Bryson-Frazier smoother. Then, in the next step, manoeuvring derivatives are identified through the regression analysis. If the exact structure of hydrodynamic force could be known, which was an ideal case, the EKF method would be regarded as being more superior compared to the EBM technique. However the EBM technique was more robust than the EKF method from a realistic point of view where the assumed model structure was slightly different from the real one.

• 한국음향학회지
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• 제21권3호
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• pp.256-263
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• 2002

본 연구에서는 백색 가우시안 잡음이 부가되는 환경 (AWGN)에서 측정 신호로부터 주파수와 진폭의 시간적 변동 특성을 추적하는 문제를 고려한다. 확장 칼만 필터는 여러 가지 응용분야에서 이용되고 있으며, 특히 시간적으로 변동하는 주파수를 추적하는 문제에도 응용되어 왔다. 기존의 확장 칼만 필터 주파수 추적기는 시간에 대한 신호 진폭의 변화폭이 적은 경우에 대해 유도되었거나 진폭의 시간적 변화폭이 큰 경우에는 부가적인 진폭 추적기가 요구된다. 본 연구에서는 시간에 따를 진폭의 변화폭이 상대적으로 큰 경우에 시변 주파수의 추적 성능을 높이기 위해 주파수와 진폭을 동시에 추적하는 확장 칼만 필터 주파수-진폭 추적기를 제안하고 수치모의 실험과 실제 실험을 통하여 그 성능을 확인한다.

• 한국해양공학회지
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• 제19권2호
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• pp.82-89
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• 2005

This study deals with the development of the extended Kalman filter(EKF) algorithm for the localization of underwater mining vehicles. Both simulation and experimental studies in a test bed are carried out. For the experiments, a scale dawn tracked vehicle is run in a soil bin containing cohesive soil of bentonite-water mixture. To develop the EKF algorithm, we use a kinematic model including the inner/outer track slips and the slip angle for the vehicle. The measurements include the inner and outer wheel speeds from encoders, the heading angle from a compass sensor and a fiber optic rate gyro, and x and y coordinate position values from a vision system. The vision sensor replaces the LBL(Long Base Line) sonar system used in the real underwater positioning situations. Artificial noise signals mimicking the real LBL noise signal are added to the vision sensor information. To know the mean slip values of the tracks in both straight and cornering maneuver, several trial running experiments are executed before applying the EKF algorithm. Experimental results show the effectiveness of the EKF algorithm in rejecting the sensor measurements noise. Also, the simulation and experimental results show close correlations.

• 대한기계학회논문집A
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• 제26권10호
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• pp.1989-1996
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• 2002

Extended Kalman Filter(EKF) is used to estimate friction and spring characteristics on the swash plate of a variable displacement pump. In earlier studies, the feasibility of the approach was established using simulation studies to establish limits of accuracy for the EKF approach when it was applied to an ideal situation. In this study, the EKF is applied to an experimental system and the issue of re liability in estimation of certain pump parameters is addressed. In addition, an approach to assign values to accommodate convergence of the EKF is considered. A special experimental system was set up to facilitate the measurement of certain states to enhance the EKF approach. Estimated parameters show ed some scatter about a specified operating point but in general, were reasonably repeatable. The study also showed that changes in the system parameters could be accurately tracked.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권1호
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• pp.55-60
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• 2011

이동로봇의 동시 위치인식 및 지도작성 (Simultaneous Localization And Mapping, SLAM) 에서 가장 기본이 되는 알고리즘은 확장 칼만 필터 SLAM(Extended Kalman Filter SLAM, EKF-SLAM)이다. 하지만 칼만 필터를 사용할 때, 시스템 설계자는 외부 입력에 대한 시스템적 특성과 외부 노이즈의 확률적 모델을 알고 있어야 하나, 실제 환경에서는 이를 정확히 파악할 수 없는 한계가 있다. 이에, 칼만 필터를 불확실성이 심한 실제 환경에 적용할 경우 내부 변수의 변화에 민감하게 반응하거나, 필터의 수학적 일관성이 지켜지지 않거나 또는 부정확한 상태 변수값을 추정하기도 한다. 이에 비해 $H_{\infty}$ 필터는 외부 모델에 대한 상세한 정보가 없을지라도 강인하게 상태를 예측할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 $H_{\infty}$ 필터의 특성이 이용로봇의 SLAM 알고리즘의 성능 향상에 도움이 될 것이라는 아이디어에 착안하여 $H_{\infty}$ 필터에 가번한 SLAM 알고리즘을 제안하고 이를 모의 실험에 적용해 보았다. 이를 통해 불확실성이 큰 환경에서는 제안된 알고리즘이 기존의 EKF-SLAM에 비해 다소 우수한 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1141-1143
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• 2001

This paper presents a detailed study of the reduced-model extended Kalman filter(EKF) for estimating the rotor speed of an induction motor drive. The general structure of the Kalman filter is reviewed and the various system vectors and matrices are defined. By including the rotor speed as a state variable, the EKF equations are established from a discrete two axis model of the three-phase induction motor, using the software MATLAB/Simulink, simulation of the EKF speed estimation algorithm is carried out for an induction motor drive with indirect vector control.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1986년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 17-18 Oct. 1986
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• pp.269-274
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• 1986

A continuous-time modified gain extended Kalman filter (MGEKF) is developed in an effort to extend the discrete-time results of 1) and 2). Used as an observer, it is globally exponentially convergent. For stochastic system, the stability of the MGEKF is proven under certain conditions. The performance of the MGEKF is compared with that of the EKF for a particular nonlinear system where the fininate dimensional optimal filter exists.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권4호
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• pp.345-354
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• 2014

본 논문에서는 키넥트센서(Kinect sensor)와 확장칼만필터(Extended Kalman Filter : EKF)를 이용하여 사람과 로봇간의 상대위치 및 각도와 상대속도를 실시간으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 다양한 이동모드에 따른 모바일로봇의 사람과의 근접동반이동 제어를 수행한다. HOG 및 SVM을 이용한 사람 두부 및 어깨 검출 알고리즘을 통해 사람을 검출하고, 키넥트센서의 정보를 이용해 EKF 알고리즘을 거쳐 사람과 로봇간의 상대위치 및 속도를 추정한다. EKF 알고리즘의 결과를 이용해 실내 환경에서 사람과 같이 근접동반주행을 하기 위한 다양한 모드의 제어 실험을 수행한다. 또한, 모션캡처장비(VICON)를 이용해 알고리즘의 정확도를 검증하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 1999년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.671-674
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• 1999

In the PWM converter, PLL(Phase Locked Loop) is usually used as a tool which senses the angle of input voltage. This is sensitive to nois and needs additional hardware. In this work, we propose a sensorless control scheme of PWM converter using EKF(Extended Kalman Filter). EKF estimates a phase angle of input voltage from nonlinear state equation using measured phase currents. We control power factor and DC-link voltage utilizing the estimated phase angle. We demonstrate the effectiveness of the proposed estimation algorithm through simulations.