[논문]Fuzzy Interacting Multiple Model을 이용한 관측왜곡 시스템의 차량추적

박성근; 황재필; 류경진; 김은태

doi:10.5391/jkiis.2008.18.6.863

[국내논문] Fuzzy Interacting Multiple Model을 이용한 관측왜곡 시스템의 차량추적
Vehicle-Tracking with Distorted Measurement via Fuzzy Interacting Multiple Model 원문보기

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.18 no.6, 2008년, pp.863 - 870

박성근 (연세대학교 전기전자공학부) , 황재필 (연세대학교 전기전자공학부) , 류경진 (연세대학교 전기전자공학부) , 김은태 (연세대학교 전기전자공학부)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 관측왜곡을 포함하고 있는 적응형 순항제어 시스템개발에 필수적인 필터링 방식에 대한 연구를 진행한다. 앞선 차량의 정확한 추적과 의도파악을 위하여 기본적으로 IMM (Interacting multiple model)을 사용하며 관측의 왜곡을 보상하기 위하여 확률적 퍼지 모델을 세안한다. 확률적 퍼지 모델은 기존의 결정형 퍼지모델과 달리 모델링 오차를 확률로 모델링한다. 끝으로 확률퍼지모델과 IMM을 결합한 FIMM (Fuzzy IMM)을 제안하여 관측왜곡이 발생하는 레이더를 이용한 전방차량의 추적 알고리즘을 제안한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, a new filtering scheme for vehicle tracking with distorted measurement is presented. This filtering scheme is essential for the implementation of the adaptive cruise control (ACC) system. The proposed method combines the IMM and the probabilistic fuzzy model and is named as the Fuzzy IMM (FIMM). The IMM is employed to recognize the intention of the preceding vehicle. The probabilistic furry model is introduced to compensate the distortion of the range sensor. Finally, a computer simulation is performed to illustrate the validity of the suggested algorithms.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 관측 왜곡을 포함하고 있는 적응형 순항 제어 시스템 개발에 필수적인 필터링 방식에 대한 연구를 진행하였다. 관측 시스템의 왜곡을 표현하기 위해서 확률적 퍼지 모델을 제안하였고 이를 IMM과 결합하여 FIMM을 제안하였다.
본 논문에서는 이러한 관측 왜곡을 포함하고 있는 적응형 순항 제어 시스템개발에 필수적인 필터링 방식에 대한 연구를 진행한다. 앞선 차량의 정확한 추적과 의도파악을 위하여 기본적으로 IMM (Interacting multiple model)을 사용하며 관측의 왜곡을 보상하기 위하여 확률적 퍼지 모델을 제안한다 [3, 4].
대략조정은 클러스터링을 통해 하이퍼 평면을 찾아내는 단계이고 FCRM방식 [6, 기이나 Successive clustering방식 ⑻을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 편의상 FCRM을 이용한 방식을 소개한다.
즉 적응 순항시스템에 사용되는 레인지 센서는 대부분 원거리 레이더로 거리가 먼 경우는 거리상 왜곡이 발생하여 IMM을 통한 앞선 차량의 정확한 추적이 어렵게 된다. 따라서 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 레인지센서 시스템에 대한 입출력 데이터를 미리 취득하여 이를 2장에서 제안한 확률적 퍼지 모델로 표현하고 이를 IMM과 연결한 FIMM을 제안하여 차량의 추적능력을 향상시킨다.

가설 설정

- , c) 는 r번째 퍼지 규칙이고 ^(5=1, 2, , M)은 입력을 z, 는 퍼지 규칙 成의 출력이다. 문제를 간단히 하기 위하여 시스템을 다입력 일 출력(MISO)인 것으로 가정히-자. 다출력 시스템인 경우에 대해서는 名, 爲 등과 같은 출력변수들을 사용하게 된다.

제안 방법

진행한다. 앞선 차량의 정확한 추적과 의도파악을 위하여 기본적으로 IMM (Interacting multiple model)을 사용하며 관측의 왜곡을 보상하기 위하여 확률적 퍼지 모델을 제안한다 [3, 4]. 추적하는 차량까지의 거리가 멀어지면 멀어질 수록, 차량까지의 거리가 포화 상태에 이르기 때문에, 거리까지의 측정치가 왜곡되어 IMM 성능에 심각한 영향을 끼치게 된다.
추적하는 차량까지의 거리가 멀어지면 멀어질 수록, 차량까지의 거리가 포화 상태에 이르기 때문에, 거리까지의 측정치가 왜곡되어 IMM 성능에 심각한 영향을 끼치게 된다. 이를 보상하기 위해, 포화 상태에 이르는 측정방정식을 나타내는 확률적 퍼지 모델을 제안하고 이를 IMM과 결합한 FIMM (Fuzzy IMM)을 제안하여 관측 왜곡이 발생하는 레이더를 이용한 전방 차량의 추적 알고리즘을 제안한다.
이제 위의 데이터를 2장에서 제안한 방식을 이용하여 확률적 퍼지모델을 설계한다. 레인지 센서의 출력을
퍼지 모델로 표현되는 장거리 레인지 센서의 왜곡모델을 이용하여 Fuzzy IMM을 구현한다. 식 (3) 의 IF-THEN 규칙으로 표현되는 장거리 레인지 센서는 다음의 식으로 표현한다.
본 모의실험에서는 왜곡된 센서에서 FIMM과 IMM의 성능을 비교한다. 적응형 순항 제어 차량은 30 m/s로 주행하고 있고 추적 차량은 33m/s으로 주행하는 것으로 한다.
적응형 순항제어 차량은 2차선을 주행하고 있고 추적 차량은 1차선의 같은 위치에서 주행을 시작하여 1-4초동안 적응형 순항제어 차량을 앞으로 끼어들기를 실시하고 약 15초 후 다시 1차선으로 돌아가는 주행을 한다. 모의실험을 20초간 진행하며 추적 차량은 "주행모드”와 "차선변경모드”의 두 가지 모드를 갖는 것으로 한다. 두모드 모두 직선 주행이므로 식 (8) 의 F와 「를 사용하며 단지 프로세스 노이즈만이 다르게 나타난다.
관측 시스템의 왜곡을 표현하기 위해서 확률적 퍼지 모델을 제안하였고 이를 IMM과 결합하여 FIMM을 제안하였다. 제안한 시스템을 실제 시스템과 비슷한 차량의 주행환경에 적용하여 성능을 확인하였고 기존의 IMM보다 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
그러나 실제의 경우 입력과 출력의 관계가 항상 일정할 수는 없고 이에 대한 모델링도 필요하게 되는 데 본 논문에서는 다음과 같은 확률적인 TSK 모델을 고려한다.

성능/효과

관측 시스템의 왜곡을 표현하기 위해서 확률적 퍼지 모델을 제안하였고 이를 IMM과 결합하여 FIMM을 제안하였다. 제안한 시스템을 실제 시스템과 비슷한 차량의 주행환경에 적용하여 성능을 확인하였고 기존의 IMM보다 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

참고문헌 (10)

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류경진, 박성근, 김은태, 강형진, '최소자승법을 이용한 레이더 센서 데이터에서 자동차 선별 시스템,'한국자동차공학회 2007년도 춘계학술대회논문집, pp.2275-2279, 2007년 6월
X.R.Li, Y. Bar-Shalom, 'Design of an interacting multiple model algorithm for air traffic control tracking,' IEEE Trans on Control Systems Technology, Vol.1, no. 3, pp. 186 - 194, Sept. 1993
E. Mazor, A. Averbuch, Y. Bar-Shalom, J. Dayan, 'Interacting multiple model methods in target tracking: a survey,' IEEE Trans. on Aerospace and Electronic Systems, vol. 34, no. 1, Jan. Page(s):103 - 123, 1998

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손현승, 주영훈, 박진배, '퍼지뉴럴 네트워크 기반다중모델기법 추정시스템,' 퍼지 및 지능시스템학회 논문지, vol. 16, no. 4. 472-478, 2006

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상세보기
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상세보기
E. Kim, M. Park, S. Kim and M. Park, 'A transformed input-domain approach to fuzzy modeling,' IEEE Trans. Fuzzy Systems, vol. 6, no. 4, pp.596-604, 1998

상세보기
W. Chung and E. Kim, 'A New Two-phase Approach to Fuzzy Modeling for Nonlinear Function Approximation,' IEICE Trans. Inf. & Syst., Vol. E89-D, no.9, 2473-2483, Sep., 2006

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D. S. Caveney, Multiple Target Tracking in the Adaptive Cruise Control Environment Using Multiple Models and Probabilistic Data Association, Master Thesis, UC Berkeley, 1999

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