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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.11
- 수록면
- 1,551 - 1,558 (8page)
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We propose a multi-rate sensor fusion of vision and radar using Kalman filter to solve problems of asynchronized and multi-rate sampling periods in object vehicle tracking. A model based prediction of object vehicles is performed with a decentralized multi-rate Kalman filter for each sensor (vision and radar sensors.) To obtain the improvement in the performance of position prediction, different weighting is applied to each sensor’s predicted object position from the multi-rate Kalman filter. The proposed method can provide estimated position of the object vehicles at every sampling time of ECU. The Mahalanobis distance is used to make correspondence among the measured and predicted objects. Through the experimental results, we validate that the post-processed fusion data give us improved tracking performance. The proposed method obtained two times improvement in the object tracking performance compared to single sensor method (camera or radar sensor) in the view point of roots mean square error.
목차
Abstract
1. 서론
2. System Structure
3. Object Modeling
4. Multi-rate Sensing and Processing
5. Conclusions
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - A. Gern / 2000 / Advanced lane recognition-fusing vision and radar / Proceedings of IEEE Intelligent Vehicles Symposium : 45 ~ 51
2. [학술지(정기간행물)] - U. Hofmann / 2003 / Radar and vision data fusion for hybrid adaptive cruise control on highways / Machine Vision and Applications 14 (1) : 42 ~ 49
3. [학술지(정기간행물)] - T. Kato / 2002 / An obstacle detection method by fusion of radar and motion stereo / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 3 (3) : 182 ~ 188
4. [학술대회논문] - E. Richter / 2008 / Radar and vision based data fusion-advanced filtering techniques for a multi object vehicle tracking system / Proceedings of IEEE Intelligent Vehicles Symposium : 120 ~ 125
5. [학술대회논문] - B. Steux / 2002 / Fade : A vehicle detection and tracking system featuring monocular color vision and radar data fusion / Proceedings of IEEE Intelligent Vehicle Symposium : 632 ~ 639
2. [학술지(정기간행물)] - U. Hofmann / 2003 / Radar and vision data fusion for hybrid adaptive cruise control on highways / Machine Vision and Applications 14 (1) : 42 ~ 49
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