The laser tracking system(LTS) presents the most promising technique for dynamic position measurement of industrial robots. This system combine the advantage of high accuracy with a contactless measurement technique. It is the measurement system of position in three dimensions using distance data obtained by laser interferometer and real time angle by tracking mirror assembly. After measuring the tracking error of the beam projected on the center of retroreflector in robot end effector, this system tracks the end effector continuously by adjusting tracking mirror angle to minimize this error ...
본 논문은 GPS L1신호와 갈릴레오 E1 신호를 복합 신호처리를 통한 위치정확도 성능향상 연구결과를 제시하였다. GNSS 수신기에서의 신호획득 및 추적과정의 성능 향상시키기 위해 복수개의 누적기, 판별기 및 루프 필터 모듈을 적용하였고, 소프트웨어 측정 결과와 하드웨어 측정결과를 성능 비교하였다, 또한 추적과정에 대한 성능비교는 정확도와 민감도 측면에서만 다루었으며 갈릴레오 E1 신호처리를 위한 DLL(Delay Lock Loop) 판별기는 power early late 타입을 적용하여 성능을 검증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4929-4947
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2017
In visual object tracking, Correlation Filter-based Tracking (CFT) systems have arouse recently to be the most accurate and efficient methods. The CFT's circularly shifts the larger search window to find most likely position of the target. The need of larger search window to cover both background and object make an algorithm sensitive to the background and the target occlusions. Further, the use of fixed-sized windows for training makes them incapable to handle scale variations during tracking. To address these problems, we propose two layer target representation in which both global and local appearances of the target is considered. Multiple local patches in the local layer provide robustness to the background changes and the target occlusion. The target representation is enhanced by employing additional reversed RGB channels to prevent the loss of black objects in background during tracking. The final target position is obtained by the adaptive weighted average of confidence maps from global and local layers. Furthermore, the target scale variation in tracking is handled by the statistical model, which is governed by adaptive constraints to ensure reliability and accuracy in scale estimation. The proposed structural enhancement is tested on VTBv1.0 benchmark for its accuracy and robustness.
Lim, Deok Won;Choi, Heon Ho;Lee, Sang Jeong;Heo, Moon Beom
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제1권1호
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pp.1-6
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2012
For a Global Positioning System (GPS) receiver, it is known that a Vector Delay Locked Loop (DLL) in which the code signals of each satellite are tracked in parallel by using navigation results shows better performance in the aspect of the tracking accuracy and the robustness than that of a Scalar DLL. However, the quantitative analysis and the logical grounds for that performance enhancement of the Vector DLL are not sufficient. This paper, therefore, proposes the structure of the GPS receiver with the Vector DLL and analyzes the performance of it. The tracking and the positioning accuracy of the Vector DLL are theoretically analyzed and confirmed by simulation results. From the simulation results, it can be seen that the tracking and positioning accuracy has been improved about 30% in case that the receiver is static and the positioning is conducted for every Pre-detection Integration Time (PIT) while C/N0 is 45 dB-Hz.
본 논문에서는 전자광학 추적 시스템의 영상추적부가 가지는 시간지연 특성을 보상하여 추적 성능을 향상할 수 있는 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 Smith 예측기와 칼만 필터를 사용하여 시선의 시간지연 현상 및 표적의 기동정보 지연에 대한 보상을 가능하게하여 기존의 PI 또는 Smith 예측기만의 제어루프를 사용한 경우보다 추적 오차를 매우 줄일 수 있다. 제안된 방법의 타당성 확인을 위하여 실제 EOTS에 적용하여 다양한 모의실험 및 실험을 실시하여 그 성능 향상을 확인하였다.
A MTG (Multimode Tracking and Guidance) system is employed to compensate for the limitations of individual seekers such as RF (Radio frequency) or IIR (Imaging Infra-red) and to improve the overall tracking and guidance performance in jamming, clutter, and adverse weather environments. In the MTG system, tracking filter, data association, and data fusion methods are important elements to maximize the effectiveness of precision homing missile guidance. This paper proposes the formulation of a Kalman filter for the estimation of line-of-sight rate from seeker measurements in missiles guided by proportional navigation. Also, we suggest the HPDA (Highest Probability Data Association) and data fusion methods of the MTG system for target tracking in the adverse environments. Mont-Carlo simulation is employed to evaluate the overall tracking performance and guidance accuracy.
본 논문에서는 이동하는 항공기의 통신장비와 지상 통신장비 간의 무선통신 링크 유지 및 통신신호 추적을 위하여 모노펄스 시스템과 ${\alpha}{\beta}$ 필터가 결합된 통신신호 추적 시스템의 성능향상 방안을 제시한다. 모노펄스 오차각 추적을 위하여 일반적으로 사용되는 모노펄스 기울기 곡선(Monopulse Ratio Curve)에 의한 추적 방식이 아닌 최소거리 연산방식을 제안하며, 통신 신호의 일시적 단절 상황에서 모노펄스 추적 재연결 확률 및 추적 정확도 향상을 위하여 가변 이득 방식의 ${\alpha}{\beta}$ 필터 알고리즘을 제안한다. 프로토타입 안테나로 측정한 MR Curve를 이용하여 제안된 모노펄스 시스템의 성능향상을 확인할 수 있다. 또한, 통신 단절 및 연결 상황에서 항공기 모의궤적을 이용한 모의실험은 고정 이득 방식의 ${\alpha}{\beta}$ 필터 대비 가변 이득 방식의 ${\alpha}{\beta}$ 필터 알고리즘의 성능향상을 보여준다. 본 논문에서 제시한 방식은 기존 통신신호 추적 시스템의 하드웨어에 대한 변경 없이 알고리즘의 변경만으로 가능하기 때문에 최소비용을 통한 성능향상을 기대할 수 있다.
카메라 기반의 원격 시선 추적 방식은 기기의 특성상 사용자의 움직임 등의 요인에 의해 시선 추적의 정확성 측면에서 많은 영향을 받는다. 하지만 턱받침을 사용하여 사용자의 움직임을 제약하는 실험 환경은 시선 추적의 정확성을 높이는 대신 비침습적인 시선 추적 방식의 이점을 사라지게 한다. 이 논문에서는 비침습적인 추적 방식에서 나타날 수 있는 정확도의 저하를 극복하기 위하여 높은 정확도가 요구되는 관심 영역을 화면상에서 확대함으로써 해상력을 높이는 방안을 제시한다. 관심 영역의 확대는 두 종류의 조건(상시, 조건부)에 의해 이루어 졌으며, 이를 기존 시선 추적 방식과 비교했다. 또한 이렇게 비교한 결과를 바탕으로 적응형 확대 기법의 장점과 한계를 정리했다.
Multi-object tracking (MOT) is a vital component in understanding the surrounding environments. Previous research has demonstrated that MOT can successfully detect and track surrounding objects. Nonetheless, inaccurate classification of the tracking objects remains a challenge that needs to be solved. When an object approaching from a distance is recognized, not only detection and tracking but also classification to determine the level of risk must be performed. However, considering the erroneous classification results obtained from the detection as the track class can lead to performance degradation problems. In this paper, we discuss the limitations of classification in tracking under the classification uncertainty of the detector. To address this problem, a class update module is proposed, which leverages the class uncertainty estimation of the detector to mitigate the classification error of the tracker. We evaluated our approach on the VisDrone-MOT2021 dataset,which includes multi-class and uncertain far-distance object tracking. We show that our method has low certainty at a distant object, and quickly classifies the class as the object approaches and the level of certainty increases.In this manner, our method outperforms previous approaches across different detectors. In particular, the You Only Look Once (YOLO)v8 detector shows a notable enhancement of 4.33 multi-object tracking accuracy (MOTA) in comparison to the previous state-of-the-art method. This intuitive insight improves MOT to track approaching objects from a distance and quickly classify them.
커널 기반 평균 이동 물체 추적(kernel-based mean-shift object tracking) 방법은 신뢰할 수 있는 물체 추적의 실시간 구현이 가능하기 때문에 최근 많은 관심을 받고 있다. 이 알고리즘은 표적 모델과 표적 후보 간의 히스토그램 유사성 비교를 통해 최적의 평균이동 벡터를 찾는데, 실시간 구현을 위해 대부분의 알고리즘에서는 색-공간의 균일 양자화를 수행한다. 하지만, 영상의 명암 분포가 편중되어 있는 경우 색-공간의 양자화 후 히스토그램 분포가 몇 몇 빈에 집중되기 때문에 히스토그램 유사성 비교의 정확도를 감소시키게 되고, 따라서 추적의 성능이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 히스토그램 빈을 적응적으로 조절하는 비-균일 양자화 알고리즘이 제안되었으나 높은 복잡도로 인해 실시간 추적 알고리즘에 부적합한 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 표적 모델에 대한 히스토그램 평활화를 수행한 후 색-공간의 균일 양자화를 수행하는 형태의 고속 비-균일 양자화 기법을 제안함으로써, 색-공간 양자화 후에도 표적 모델의 명암 분포가 전 색-영역에 고르게 분포되도록 함으로써 실시간 평균 이동 추적 기법의 추적 성능이 개선될 수 있도록 하였다. 제안하는 색-공간 양자화 기법을 통해 표적 모델과 비교 후보군 사이에 비교 대상이 되는 색 요소가 증가하게 되며, 보다 정확도 높은 히스토그램 유사성 결과를 얻을 수 있었다. 물체 추적용 영상을 통한 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 복잡도 증가가 거의 발생하지 않는 동시에, 기존 비-균일 양자화 알고리즘 결과와 유사하거나 좀 더 나은 추적 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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