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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김소현 (중앙대학교) 최재훈 (중앙대학교) 정다연 (중앙대학교) 이석원 (중앙대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제31권 제1호
발행연도
2025.1
수록면
68 - 76 (9page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2025.24.0143

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The accurate and easy estimation of system models and parameters of a moving object remains an issue that requires further improvement. Although the interacting multiple model filter (IMMF) has been employed in previous studies to achieve good results, the importance of model and parameter selection cannot be undermined. Research on estimating the desired states using deep learning models has been actively pursued recently. In this study, the state of external objects has been estimated using a constant velocity model-based Kalman filter (CVKF). The estimation accuracy was improved by using long short-term memory (LSTM) to predict and compensate for estimation errors caused by acceleration or rotational motion. The proposed model exhibited a reduction of 27.09% and 4.70% in the root mean square error (RMSE) compared to the extended Kalman filter (EKF) and IMMF, respectively, which were selected as comparison targets. The state estimation model offers a wide range of output distribution for position estimation, resulting in substantially decreased estimation performance in the tail part of the distribution. However, the error compensation model has the advantage of being robust to the estimated position range as it outputs the errors.

목차

Abstract
I. 서론
II. AI를 사용한 칼만 필터 오차 보상
III. 학습 데이터 생성 및 AI 설계
IV. 시뮬레이션
V. 결론
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092201378