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스테레오 비전 기반 가상 모델 확장형 칼만 필터를 이용한 안정된 상태 추정 방법

Title
스테레오 비전 기반 가상 모델 확장형 칼만 필터를 이용한 안정된 상태 추정 방법
Translated Title
Reliable State Estimation Method using Stereo Vision-Based Virtual Model Extended Kalman Filter
Authors
임영철이충희이종훈
DGIST Authors
임영철이충희이종훈
Issue Date
2011
Citation
전자공학회논문지 - SC, 48(3), 21-29
Type
Article
Keywords
stereo visionstate estimationsub-pixel interpolationKalman filtermaneuverstereo visionstate estimationsub-pixel interpolationKalman filtermaneuver
ISSN
1229-6392
Abstract
본 논문은 스테레오 비전 시스템에서 객체의 기동 상태에 상관없이 안정된 거리 및 속도를 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 스테레오 비전은 좌우 영상의 시차를 이용하여 거리를 추정할 수 있지만, 영상 화소의 양자화 오차로 인해 거리 오차가 발생할 수 있다. 부화소 보간법은 이러한 양자화 오차를 최소화하여 실수를 갖는 정밀 시차를 추정할 수 있다. 확장형 칼만 필터는 추정된 정밀 시차의 공분산을 최소화하고 객체의 속도를 추정하기 위하여 사용되어진다. 하지만, 시스템 모델의 불확실성으로 인해 기동이 발생했을 때, 발산 문제가 생기고 이는 오히려 추정 오차를 증가시킨다. 본 논문에서는 연산 시간을 최소화하면서, 객체의 기동 상태에 상관없이 안정된 상태 추정 성능을 제공할 수 있는 가상 모델 확장형 칼만 필터를 제안한다. 모의실험 및 실제 도로 환경에서의 실험 결과는 제안한 방법이 기존 추정 필터들에 비하여, 다양한 기동 상태에서 안정된 추정 성능과 향상된 연산시간을 제공한다는 것을 보여준다.
URI
http://hdl.handle.net/20.500.11750/5564
Publisher
대한전자공학회
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