For the autonomous navigation of an unmanned ground vehicle in the rough terrain and combat, the dust environment should necessarily be overcome. Therefore, we propose a robust obstacle detection methodology using laser range sensor and radar. Laser range sensor has a good angle and distance accuracy, however, it has a weakness in the dust environment. On the other hand, radar has not better the angle and distance accuracy than laser range sensor, it has a robustness in the dust environment. Using these characteristics of laser range sensor and radar, we use laser range sensor as a main sensor for normal times and radar as a assist sensor for the dust environment. For fusion of laser range sensor and radar information, the angle and distance data of the laser range sensor and radar are separately transformed to the angle and distance data of virtual range sensor which is located in the center of the vehicle. Through distance comparison of laser range sensor and radar in the same angle, the distance data of a fused virtual range sensor are changed to the distance data of the laser range sensor, if the distance of laser range sensor and radar are similar. In the other case, the distance data of the fused virtual range sensor are changed to the distance data of the radar. The suggested methodology is verified by real experiment.
Currently, various sensors have been used for advanced driver assistance systems. In order to overcome the limitations of individual sensors, sensor fusion has recently attracted the attention in the field of intelligence vehicles. Thus, vision and radar based sensor fusion has become a popular concept. The typical method of sensor fusion involves vision sensor that recognizes targets based on ROIs (Regions Of Interest) generated by radar sensors. Especially, because AVM (Around View Monitor) cameras due to their wide-angle lenses have limitations of detection performance over near distance and around the edges of the angle of view, for high performance of sensor fusion using AVM cameras and radar sensors the exact ROI extraction of the radar sensor is very important. In order to resolve this problem, we proposed a sensor fusion scheme based on commercial radar modules of the vendor Delphi. First, we configured multiple radar data logging systems together with AVM cameras. We also designed radar post-processing algorithms to extract the exact ROIs. Finally, using the developed hardware and software platforms, we verified the post-data processing algorithm under indoor and outdoor environments.
Kim, Young Su;Choi, Yun Ho;Han, Soo Deog;Bien, Franklin
대한임베디드공학회논문지
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제6권5호
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pp.281-286
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2011
FMCW Radar sensor is commonly used for an automobile collision avoidance system for rider's safe. Systems using FMCW radar, however, would be one of expensive solutions for just simple rear obstacle detection purpose due to its high cost. In this letter, a short range rear obstacle detector using novel 24GHz AM radar sensor is presented. It can be implemented at significantly lower cost than FMCW radar for practical commercialization. The proposed AM radar sensor module is fabricated in a single aluminum housing to reduce the overall size while using single power supply voltage of 12V with 1200mA current for automotive applications. The measured detection range is up to 210cm with 10cm of distance resolution, which is suitable for a parking assistance system for automobiles.
Existing level crossing obstacle detecting system was installed using a laser beam. Level crossing obstacle detecting system using a laser beam that has been a problem in relation to safety and maintainability failure according to weather conditions. We proposed laser radar level crossing obstacle detecting system as a way to overcome problem, and we developed an algorithm for this. Level crossing obstacle detecting system using a laser radar sensor algorithm is robust to external environment and a shadow zone does not exist. Sensor part of the laser radar level crossing obstacle detecting system of these is made up by the image processing unit and laser radar sensor, it operations by receiving train entering information from the control unit. In this paper, we proposed a detecting algorithm with calculation of the size of the laser radar sensor. Based on this, we were performance test on the basis of the scenario by making a prototype. In the future, laser radar level crossing obstacle detecting system to ensure the safety and reliability through the field test.
It is important for advanced active safety systems and autonomous driving cars to get the accurate estimates of the nearby vehicles in order to increase their safety and performance. This paper proposes a sensor fusion method for radar and vision sensors to accurately estimate the state of the preceding vehicles. In particular, we performed a study on compensating for the lateral state error on automotive radar sensors by using a vision sensor. The proposed method is based on the Interactive Multiple Model(IMM) algorithm, which stochastically integrates the multiple Kalman Filters with the multiple models depending on lateral-compensation mode and radar-single sensor mode. In addition, a Probabilistic Data Association Filter(PDAF) is utilized as a data association method to improve the reliability of the estimates under a cluttered radar environment. A two-step correction method is used in the Kalman filter, which efficiently associates both the radar and vision measurements into single state estimates. Finally, the proposed method is validated through off-line simulations using measurements obtained from a field test in an actual road environment.
최근 적외선이나 초음파, 전자기파 등을 이용해 자연의 신호를 검출해 내는 센서들이 여러 가지 응용분야에서 널리 사용되고 있다. 더욱이 어떤 대상물이 가지고 있는 정보를 감지하는 고성능의 단일센서뿐만 아니라 이를 시스템적으로 개발하고 응용하는 것의 필요성도 높아져 왔다. 본 논문에서는 마이크로파를 이용한 레이더 센서 시스템을 설명하였고, 그 중 CW (Continuous Wave) 도플러 레이더를 이용한 마이크로파 센서 시스템의 동작 및 응용을 살펴보았다. 또한 이러한 시스템에 사용될 수 있는 고안정 주파수원으로 유전체 공진 발진기를 설계 제작하여 상용 시스템으로의 적용 가능성을 보였다. 제작된 유전체 공진 발진기는 12.67 GHz에서 동작하고, 출력전력이 +5.33 dBm 위상잡음은 100 kHz 옵셋주파수에서 -108.5 dBc/Hz를 얻었다.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제12권4호
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pp.234-239
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2012
This paper presents a compact K-band Doppler radar sensor for human vital signal detection that uses a radar configuration with only single coupler. The proposed radar front-end configuration can reduce the chip size and the additional RF power loss. The radar front-end IC is composed of a Lange coupler, VCO, and single balanced mixer. The oscillation frequency of the VCO is from 27.3 to 27.8 GHz. The phase noise of the VCO is -91.2 dBc/Hz at a 1 MHz offset frequency, and the output power is -4.8 dBm. The conversion gain of the mixer is about 11 dB. The chip size is $0.89{\times}1.47mm^2$. The compact Ka-band Doppler radar system was developed in order to demonstrate remote human vital signal detection. The radar system consists of a Ka-band Doppler radar module with a $2{\times}2$ patch array antenna, baseband signal conditioning block, DAQ system, and signal processing program. The front-end module size is $2.5{\times}2.5cm^2$. The proposed radar sensor can properly capture a human heartbeat and respiration rate at the distance of 50 cm.
Recently, automobile industries have developed ADAS, smart cars, connected cars, automated driving systems, which use a variety of sensor systems - ultrasonics, cameras, lidars and radars - and communication systems. It is necessary to examine the electromagnetic immunity of vehicles equipped with those systems. The electromagnetic immunity tests are carried out in an electromagnetic semi anechoic chamber, which is cut off from the outside. It is difficult to create test environments in which the radar sensor systems of vehicles work properly in the test chamber. In this study, test jigs were designed and tested and as a result they are shown to be effective to create test environments for electromagnetic immunity tests of vehicles equipped with radar sensors. We also proposed additional safety standards for immunity tests of vehicles with radar systems that currently do not exist.
The Automatic unmanned target object carrying system (AUTOCS) is developed for testing road vehicle radar and vision sensor. It is important for the target to reflect the realistic target characteristics when developing ASV or ADAS products. The AUTOCS is developed to move the pedestrian or motorcycle target for desired speed and position. The AUTOCS is designed that only payload target which is a manikin or a motorcycle is detected by the sensor not the AUTOCS itself. In order for the AUTOCS to have low exposure to radar, the AUTOCS is stealthy shaped to have low RCS(Radar Cross Section). For deceiving vision sensor, the AUTOCS has a specially designed pattern on outside skin which resembles the asphalt pattern. The AUTOCS has three driving modes which are remote control, path following and replay. The AUTOCS V.1 is tested to verify the radar detect characteristics, and the AUTOCS successfully demonstrated that it is not detected by a car radar. The result is presented in this paper.
Due to the inherent nature of the low flying UAV, obstacle detection is a fundamental requirement in the flight path to avoid the collision from obstacles as well as manned aircraft. In this paper, a preliminary sensor requirements of an obstacle detection system for UAV in low-altitude flight are analyzed, and the automated obstacle detection sensor system is proposed assessing both passive and active sensors such as EO camera, IR, Laser radar, microwave and millimeter radar. In addition, TCAS (Traffic Alert and Collision Avoidance System) are reviewed for the collision avoidance of the manned aircraft system. It is suggested that small-sized radar sensor is the best candidate for the smart UAV because an active radar can provide the real-time informations on range and range rate in the all-weather environment. However, an important constraints on small UAV should be resolved in terms of accommodation of the mass, volume, and power allocated in the payload of the UAV system design requirements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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