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Youngwan Cho (Seokyeong University) Heejin Lee (Hankyong National University)
저널정보
한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.17 No.2
발행연도
2017.6
수록면
121 - 128 (8page)
DOI
10.5391/IJFIS.2017.17.2.121

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In this paper, we propose a fusion algorithm of multifarious and multiple sensors to enhance the accuracy and reliability of position and velocity estimation for the vehicles. We proposed an adaptive Kalman filter for multiple sensor fusion to provide a fault tolerant estimation. We verified the multiple sensor fusion estimator can provide a fault tolerant estimation through Matlab simulation and laboratory equipped experiments. We also proposed a fusion algorithm of multifarious sensors in order to enhance the velocity estimation accuracy. We proposed a Kalman filter error correction for compensate the accumulative error in the main sensor with the other type of sensor which has characteristic of biased error. We also developed a fusion algorithm for compensate the error in the position measuring with the velocity measuring. We made experiments for estimating position and velocity of vehicle simultaneously through the fusion of multifarious and multiple sensors and showed that average position error was 1.5764 m and average velocity accuracy was 99.81%.
#Position estimation #Velocity estimation #Kalman filter #Sensor fusion #Map based GPS error correction

목차

Abstract
1. Introduction
2. Multiple Sensor Fusion Model
3. Multifarious Sensor Fusion Model
4. Map based GPS Error Correction
5. Position and Velocity Estimation and Experiments
6. Conclusions
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
J. Rosenzweig and M. Bartl, “A review and analysis of literature on autonomous driving,” The Making-of Innovation, E-Journal, pp. 1-57, 2015. X. L. Feng, Q. B. Ge, and C. L. Wen, “An optimal sequential filter for the linear system with correlated noises,” in Proceedings of 2009 Chinese Control and Decision Conference, Guilin, China, 2009, pp. 5073-5078. http://dx.doi.org/10.1109/CCDC.2009.5194967 A. Smyth and M. Wu, “Multi-rate Kalman filtering for the data fusion of displacement and acceleration response measurements in dynamic system monitoring,” Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 21, no. 2, pp. 706-723, 2007. http://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.2006.03.005 R. Olfati-Saber, “Distributed Kalman filtering for sensor networks,” in Proceedings of 2007 46th IEEE Conference on Decision and Control, New Orleans, LA, 2007, pp. 5492-5498. http://dx.doi.org/10.1109/CDC.2007.4434303 H. Lee, “Reliability indexed sensor fusion and its application to vehicle velocity estimation,” Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, vol. 128, no. 2, pp.236-243, 2006. http://dx.doi.org/10.1115/1.1849238

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