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물체까지의 거리에 대한 복수 개의 거리 데이터들을 복수 개의 센서들로부터 각각 수집하는 거리 데이터 수집부;
상기 물체에 대한 제1 역학적 상태 정보를 예측하고, 상기 수집된 거리 데이터들 및 상기 예측된 제1 역학적 상태 정보로부터 상기 물체에 대한 제2 역학적 상태 정보를 추정하는 필터부; 및
상기 제2 역학적 상태 정보로부터 상기 물체의 위치를 산출하는 위치 산출부
를 포함하고,
상기 제1 역학적 상태 정보 및 상기 제2 역학적 상태 정보는 2차원 상에서의 물체의 위치, 속도, 및 가속도 중에서 적어도 어느 하나에 대한 확률 분포의 평균 행렬 및 공분산 행렬을 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 위치 추적 장치
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제1항에 있어서,
상기 필터부는,
상기 제1 역학적 상태 정보를 예측하는 상태 예측부;
상기 제1 역학적 상태 정보로부터 상기 물체까지의 예측 거리를 계산하고, 상기 예측 거리와 상기 수집된 거리 데이터들과의 각각의 오차들을 계산하는 계산부;
상기 각각의 오차들을 결합하여 상기 제1 역학적 상태 정보에 대한 보정 파라미터들을 도출하기 위한 데이터 결합부; 및
상기 제1 역학적 상태 정보를 상기 보정 파라미터들로 보정하여 상기 제2 역학적 상태 정보를 추정하는 상태 추정부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 위치 추적 장치
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삭제
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제1항에 있어서,
상기 필터부는 확장 칼만 필터를 사용하여, 상기 복수의 거리 데이터들 모두에 대하여 필터링 과정을 수행하는 것을 특징으로 하는 물체의 위치 추적 장치
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5
제1항에 있어서,
상기 필터부는 확장 칼만 필터를 사용하여, 하기 수학식 11 및 수학식 12에 따라서 상기 제2 역학적 상태 정보의 확률 분포의 평균 행렬 및 공분산 행렬을 추정하는 것을 특징으로 하는 물체의 위치 추적 장치
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6
제2항에 있어서,
상기 필터부는 확장 칼만 필터를 사용하고,
상기 보정 파라미터들은,
상기 각각의 오차와 상기 오차에 각각 상응하는 칼만 이득을 곱하여 이를 모두 더한 값인 평균 행렬에 대한 제1 보정 파라미터; 및
상기 칼만 이득과 상기 칼만 이득에 각각 상응하는 선형화 변환 계수를 곱하여 이를 모두 더한 값을 단위 행렬에서 뺀 값인 공분산 행렬에 대한 제2 보정 파라미터
를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 위치 추적 장치
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7
물체까지의 거리에 대한 복수 개의 거리 데이터들을 복수 개의 센서들로부터 각각 수집하는 단계;
상기 물체에 대한 제1 역학적 상태 정보를 예측하고, 상기 수집된 거리 데이터들 및 상기 예측된 제1 역학적 상태 정보로부터 상기 물체에 대한 제2 역학적 상태 정보를 추정하는 필터링 단계; 및
상기 제2 역학적 상태 정보로부터 상기 물체의 위치를 산출하는 단계
를 포함하고,
상기 제1 역학적 상태 정보 및 상기 제2 역학적 상태 정보는 2차원 상에서의 물체의 위치, 속도, 및 가속도 중에서 적어도 어느 하나에 대한 확률 분포의 평균 행렬 및 공분산 행렬을 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 위치 추적 방법
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8
제7항에 있어서,
상기 필터링 단계는,
상기 제1 역학적 상태 정보를 예측하는 단계;
상기 제1 역학적 상태 정보로부터 물체까지의 예측 거리를 계산하고, 상기 예측 거리와 상기 수집된 거리 데이터들과의 각각의 오차들을 계산하는 단계;
상기 각각의 오차들을 결합하여 상기 제1 역학적 상태 정보에 대한 보정 파라미터들을 도출하는 단계; 및
상기 제1 역학적 상태 정보를 상기 보정 파라미터들로 보정하여 상기 제2 역학적 상태 정보를 추정하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 위치 추적 방법
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9
삭제
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10
제7항에 있어서,
상기 필터링 단계는 확장 칼만 필터를 사용하여, 상기 복수의 거리 데이터들 모두에 대하여 필터링 과정을 수행하는 것을 특징으로 하는 물체의 위치 추적 방법
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11
제7항에 있어서,
상기 필터링 단계는 확장 칼만 필터를 사용하여, 하기 수학식 11 및 수학식 12에 따라서 상기 제2 역학적 상태 정보의 확률 분포의 평균 행렬 및 공분산 행렬을 추정하는 것을 특징으로 하는 물체의 위치 추적 방법
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12
제8항에 있어서,
상기 필터링 단계는 확장 칼만 필터를 사용하고,
상기 보정 파라미터들은,
상기 각각의 오차와 상기 오차에 각각 상응하는 칼만 이득을 곱하여 이를 모두 더한 값인 평균 행렬에 대한 제1 보정 파라미터; 및
상기 칼만 이득과 상기 칼만 이득에 각각 상응하는 선형화 변환 계수를 곱하여 이를 모두 더한 값을 단위 행렬에서 뺀 값인 공분산 행렬에 대한 제2 보정 파라미터
를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 위치 추적 방법
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제7항, 제8항, 제10항 내지 제12항 중 어느 하나의 방법을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독가능 기록매체
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