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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 789 - 804 (16page)
- DOI
- 10.3795/KSME-A.2021.45.9.789
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
2021
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본 논문은 단층 레이저 스캐너를 이용한 칼만 필터 기반 가변적 탐지 영역 및 카메라를 이용한 파티클 필터 기반 대상 추종 및 구분 알고리즘에 관한 연구이다. 칼만 필터를 통해 추정된 대상의 속도를 기반으로 타원형의 가변적 탐지 영역을 도출하였으며 목표 대상의 강건한 추종을 위해 신뢰성 지수를 기반으로 하는 대상 추종 알고리즘을 개발하였다. 또한 카메라를 이용하여 획득된 영상을 기반으로 파티클 필터를 적용한 색 정보 기반 대상 추종 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 개별 센서를 이용하였을 때 존재하는 한계점을 극복하기 위해 레이저 스캐너 및 카메라를 융합하여 대상 추종 및 구분 알고리즘을 개발하였다. 성능평가는 계측된 환경 정보를 기반으로 Matlab/Simulink 환경에서 수행되었으며 성능평가 결과 본 연구에서 제안한 알고리즘의 합리적인 대상 인지 및 구분 결과를 확인하였다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 대상 인지 및 구분 알고리즘
3. 실 데이터 기반 성능평가 결과
4. 결론
참고문헌(References)
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
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Jo, B. W., Lee, Y. S., Kim, D. K., Kim, J. H. and Choi, P. H., 2016, “Image-based Proximity Warning System for Excavator of Construction Sites,” The Journal of the Korea Contents Association, Vol. 16, No. 10, pp. 588~597.
Hong, H. S., Kim, J. J., Koh, D. Y., Park, J. S., Kim, C. H., Jeong, H. H., Park, G. H. and Won, M. C., 2019, “Safety Monitoring for Workers Using RGB-D Camera and Semantic Segmentation,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, Vol. 25, No. 8, pp. 722~728.
Oh, K. S., Park, S. Y., Seo, J. H., Lee, G. H. and Yi, K. S., 2016, “Laser-Scanner-based Stochastic and Predictive Working-Risk-Assessment Algorithm for Excavators,” Journal of Drive and Control, Vol. 13, No. 14, pp. 14~22.
Vignali, G., Bottani, E., Tebaldi, L., Di Donato, L., Ferraro, A., Pirozzi, M. and Tomassini, L., 2019, “Performance Evaluation and Cost Analysis of a 2D Laser Scanner to Enhance the Operator’s Safety,” 2019 IEEE International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC), pp. 1~6.
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