Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus

스테레오 비전에서 향상된 적응형 퍼지 칼만 필터를 이용한 거리 추정 기법

Title
스테레오 비전에서 향상된 적응형 퍼지 칼만 필터를 이용한 거리 추정 기법
Translated Title
Distance Estimation Method using Enhanced Adaptive Fuzzy Strong Tracking Kalman Filter Based on Stereo Vision
Authors
임영철이충희권순이종훈
DGIST Authors
임영철이충희권순이종훈
Issue Date
2008-11
Citation
전자공학회논문지 - SC, 45(6), 108-116
Type
Article
Keywords
stereo visiondistance estimationsub-pixel interpolationKalman filterfuzzy system
ISSN
1229-6392
Abstract
본 논문에서는 스테레오 비전에서 시차를 이용하여 근거리뿐만 아니라 원거리의 장애 물체에 대해서도 신뢰성 있는 거리를 추정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 시차를 이용한 거리 측정에서 양자화 오차는 원거리에서의 거리 정확도를 떨어뜨리게 되므로, 이를 최소화하기 위해 부화소 보간법(sub-pixel interpolation)을 이용하여 시차 정확도를 향상시키고, 거리 정확도 및 경로 추적의 최적화를 위해서 향상된 적응형 퍼지 칼만 필터(EAFSTKF : Enhanced Adaptive Fuzzy Strong Tracking Kalman Filter)를 사용한다. 제안한 방법은 차량과 같이 다양한 동적인 움직임에 의한 비선형성에 대하여 기존 칼만 필터에서 발생되는 발산 문제(divergence problem)를 해결할 수 있고, 거리의 정확도 및 신뢰도도 높일 수 있다. 몬테카를로(Monte Carlo) 방법을 이용한 모의실험 결과 제안한 방법은 기존 방법들과 거리 오차율(RMSER : Root Mean Square Error Rate)을 비교하였을 때, strong tracking Kalman filter(STKF)에 비하여 성능이 약 13.5%정도 향상되었음을 보여준다.
URI
http://hdl.handle.net/20.500.11750/5737
Publisher
대한전자공학회
Related Researcher
Files:
There are no files associated with this item.
Collection:
Convergence Research Center for Future Automotive Technology1. Journal Articles
Intelligent Devices and Systems Research Group1. Journal Articles


qrcode mendeley

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

BROWSE