Dissertations / Theses on the topic 'Sensor fusion'
Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles
Consult the top 50 dissertations / theses for your research on the topic 'Sensor fusion.'
Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.
You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.
Browse dissertations / theses on a wide variety of disciplines and organise your bibliography correctly.
Kangerud, Jim. "Sensor Fusion : Applying sensor fusion in a district heating substation." Thesis, Blekinge Tekniska Högskola, Avdelningen för för interaktion och systemdesign, 2005. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:bth-4884.
Full textBarro, Alessandro. "Indirect TPMS improvement: sensor fusion with ultrasound parking sensors." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/23765/.
Full textLundquist, Christian. "Sensor Fusion for Automotive Applications." Doctoral thesis, Linköpings universitet, Reglerteknik, 2011. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-71594.
Full textSEFS -- IVSS
VR - ETT
Feng, Shimin. "Sensor fusion with Gaussian processes." Thesis, University of Glasgow, 2014. http://theses.gla.ac.uk/5626/.
Full textHoward, Shaun Michael. "Deep Learning for Sensor Fusion." Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2017. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1495751146601099.
Full textSobrinho, Carlos Eduardo dos Reis Rodrigues. "Sensor fusion in humanoid robots." Master's thesis, Universidade de Aveiro, 2012. http://hdl.handle.net/10773/11052.
Full textA fus~ao sensorial combina pe cas de informa c~ao proveniente de diferentes fontes/sensores de modo a obter informa c~ao global mais precisa quando comparada com sistemas que apenas dependem de fontes/sensores. Diferentes m etodos de fus~ao sensorial t^em sido desenvolvidos de forma a optimizar a resposta geral dos sistemas. Resultados nais, como a unidade inercial que funde duas fam lias diferentes de sensores para dar uma estimativa mais precisa/melhor dos dados sensoriais ou a auto-localiza c~ao do robot que deve ser capaz de avaliar a sua pr opria posi c~ao e consequentemente a posi c~ao dos membros da sua equipa s~ao exemplos da fus~ao sensorial. Esta tese ir a descrever detalhadamente, desde a fase de algoritmo at e a implementa c~ao juntamente com algumas bases matem aticas necess arias para a compreens~ao dos conceitos introduzidos, todo o trabalho desenvolvido para a equipa portuguesa que serviu para tornar o objectivo proposto em realidade: participar pela primeira vez na categoria Standard Platform League no RoboCup 2012.
The technology of sensor fusion combines pieces of information coming from di erent sources/sensors, resulting in an enhanced overall information accuracy when compared with systems that rely only on sources/sensors. Di erent sensor fusion methods have been developed in order to optimize the overall system output. End results like the inertial unit that fuses two di erent sensor families to give a more accurate/better estimate of the sensory data or the self-localization of the robot that should be able to evaluate its position and consequently its team members position. A walk-through, from the algorithm phase to the implementation, will be given in this thesis along with some mathematical background necessary to comprehend the concepts introduced and description of the auxiliary tools that were built for the Portuguese Team to help accomplish the objective: First presence in the Standard Platform League in the RoboCup 2012.
Brandimarti, Alberto. "Sensor Data Fusion e applicazioni." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2014. http://amslaurea.unibo.it/6620/.
Full textHolmberg, Per. "Sensor Fusion with Coordinated Mobile Robots." Thesis, Linköping University, Department of Electrical Engineering, 2003. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-1717.
Full textRobust localization is a prerequisite for mobile robot autonomy. In many situations the GPS signal is not available and thus an additional localization system is required. A simple approach is to apply localization based on dead reckoning by use of wheel encoders but it results in large estimation errors. With exteroceptive sensors such as a laser range finder natural landmarks in the environment of the robot can be extracted from raw range data. Landmarks are extracted with the Hough transform and a recursive line segment algorithm. By applying data association and Kalman filtering along with process models the landmarks can be used in combination with wheel encoders for estimating the global position of the robot. If several robots can cooperate better position estimates are to be expected because robots can be seen as mobile landmarks and one robot can supervise the movement of another. The centralized Kalman filter presented in this master thesis systematically treats robots and extracted landmarks such that benefits from several robots are utilized. Experiments in different indoor environments with two different robots show that long distances can be traveled while the positional uncertainty is kept low. The benefit from cooperating robots in the sense of reduced positional uncertainty is also shown in an experiment.
Except for localization algorithms a typical autonomous robot task in the form of change detection is solved. The change detection method, which requires robust localization, is aimed to be used for surveillance. The implemented algorithm accounts for measurement- and positional uncertainty when determining whether something in the environment has changed. Consecutive true changes as well as sporadic false changes are detected in an illustrative experiment.
Lundquist, Christian. "Automotive Sensor Fusion for Situation Awareness." Licentiate thesis, Linköping University, Linköping University, Automatic Control, 2009. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-51226.
Full textThe use of radar and camera for situation awareness is gaining popularity in automotivesafety applications. In this thesis situation awareness consists of accurate estimates of theego vehicle’s motion, the position of the other vehicles and the road geometry. By fusinginformation from different types of sensors, such as radar, camera and inertial sensor, theaccuracy and robustness of those estimates can be increased.
Sensor fusion is the process of using information from several different sensors tocompute an estimate of the state of a dynamic system, that in some sense is better thanit would be if the sensors were used individually. Furthermore, the resulting estimate isin some cases only obtainable through the use of data from different types of sensors. Asystematic approach to handle sensor fusion problems is provided by model based stateestimation theory. The systems discussed in this thesis are primarily dynamic and they aremodeled using state space models. A measurement model is used to describe the relationbetween the state variables and the measurements from the different sensors. Within thestate estimation framework a process model is used to describe how the state variablespropagate in time. These two models are of major importance for the resulting stateestimate and are therefore given much attention in this thesis. One example of a processmodel is the single track vehicle model, which is used to model the ego vehicle’s motion.In this thesis it is shown how the estimate of the road geometry obtained directly from thecamera information can be improved by fusing it with the estimates of the other vehicles’positions on the road and the estimate of the radius of the ego vehicle’s currently drivenpath.
The positions of stationary objects, such as guardrails, lampposts and delineators aremeasured by the radar. These measurements can be used to estimate the border of theroad. Three conceptually different methods to represent and derive the road borders arepresented in this thesis. Occupancy grid mapping discretizes the map surrounding theego vehicle and the probability of occupancy is estimated for each grid cell. The secondmethod applies a constrained quadratic program in order to estimate the road borders,which are represented by two polynomials. The third method associates the radar measurementsto extended stationary objects and tracks them as extended targets.
The approaches presented in this thesis have all been evaluated on real data from bothfreeways and rural roads in Sweden.
IVSS - SEFS
Ehsanibenafati, Aida. "Visualization Tool for Sensor Data Fusion." Thesis, Blekinge Tekniska Högskola, Sektionen för datavetenskap och kommunikation, 2013. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:bth-5677.
Full textMensah, Stephen A. "Sensor fusion and civil infrastructure systems." Access to citation, abstract and download form provided by ProQuest Information and Learning Company; downloadable PDF file, 175 p, 2007. http://proquest.umi.com/pqdlink?did=1251904761&Fmt=7&clientId=79356&RQT=309&VName=PQD.
Full textOreshkin, Boris. "Distributed information fusion in sensor networks." Thesis, McGill University, 2010. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=86916.
Full textFor the distributed average consensus algorithm a memory based acceleration methodology is proposed. The convergence of the proposed methodology is investigated. For the two important settings of this methodology, optimal values of system parameters are determined and improvement with respect to the standard distributed average consensus algorithm is theoretically characterized. The theoretical improvement characterization matches well with the results of numerical experiments revealing significant and well scaling gain. The practical distributed on-line initialization scheme is devised. Numerical experiments reveal the feasibility of the proposed initialization scheme and superior performance of the proposed methodology with respect to several existing acceleration approaches.
For the collaborative signal and information processing methodology a number of theoretical performance guarantees is obtained. The collaborative signal and information processing framework consists in activating only a cluster of wireless sensors to perform target tracking task in the cluster head using particle filter. The optimal cluster is determined at every time instant and cluster head hand-off is performed if necessary. To reduce communication costs only an approximation of the filtering distribution is sent during hand-off resulting in additional approximation errors. The time uniform performance guarantees accounting for the additional errors are obtained in two settings: the subsample approximation and the parametric mixture approximation hand-off.
Cette thèse aborde le problème de la conception et l'analyse d'algorithmes distribuès servant à l'agrégation efficace et la fusion de l'information dans des reséaux capteurs sans fil. Ces algorithmes distribuès servent à addresser un bon nombre d'inconvénients qu'ont les approches de fusion centralisée telles que le point de défaillance unique, les protocoles de routage complexe, la consommation de puissance inégale dans les noeuds de capteurs, l'utilisation inefficace des voies de transmission sans-fil et l'extensibilité limitée. Ces inconvénients de l'approche centralisée ont comme effet de réduire la durée de vie du reséau, la robustesse des noeuds face aux défaillances et la capacité du réseau. Les algorithmes distribuès atténuent ces problèmes en utilisant des simples protocoles de messageries entre les noeuds ainsi que du traitement d'information localisé. Toutefois, pour ces algorithmes, les pertes de précision et/ou de temps nécessaire pour effectuer une tâche peuvent être importantes. C'est pourquoi la conception et l'analyse d'algorithmes distribuès rapide et précis est importante. Dans cette thèse, deux problèmes spécifiques associés à l'analyse et le conception de tels algorithms sont abordés.
En ce qui concerne l'algorithme de consensus sur la moyenne distribuè, une méthode d'accélération fondé sur la mémoire est proposée et sa convergence analysée. Pour les deux paramètres importants de cette méthodologie, les valeurs optimales pour le système sont déterminées et l'amélioration par rapport à l'algorithme de consensus de base est caractérisée de façon théorique. Cette caractérisation correspond aux resultants d'expériences numériques et révèlent des gains importants et extensibles. Le régime distribuè d'initialisation en ligne est conçu. Des expériences numériques révèlevent la faisabilité du régime d'initilisation proposé ainsi qu'un rendement supérieur à plusieurs approches existantes.
Pour la méthodologie de traitement de signaux et d'information collaborative, un certain nombre de garanties théoriques de performance sont obtenues. Ce cadre de travail consiste à activer seulement une grappe de capteurs sans fil pour effectuer les tâches de pistage d'objet au niveau deu chef de groupe en utilisant un filtre particulaire. La grappe optimale est déterminée à chaque intervale de temps et le transfert du titre de chef de groupe est réalisé au besoin. Pour réduire les coûts de communication, seulement une approximation de la distribution du filtre est envoyé pendant le transfert de responsabilités ce qui entraîne des erreurs supplémentaires. Les garanties de performance uniformes dans le temps tenant compte de ces erreurs supplémentaires sont obtenues dans deux contextes.
Ekwevugbe, Tobore. "Advanced occupancy measurement using sensor fusion." Thesis, De Montfort University, 2013. http://hdl.handle.net/2086/10103.
Full textVasile, Matei-Eugen. "Sensor fusion for location estimation technologies." Thesis, Imperial College London, 2012. http://hdl.handle.net/10044/1/9856.
Full textSpina, Davide. "Multi-sensor Data Fusion for Robotics Applications." Doctoral thesis, Università di Catania, 2015. http://hdl.handle.net/10761/1671.
Full textArthur, Paul Edwin Solomon, and Sanjay Varadharajan. "Sensor fusion for estimating vehicle chassis movement." Thesis, KTH, Fordonsdynamik, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-302285.
Full textSyftet med detta examensarbete är att undersöka möjligheten att tillämpa en sensorfusionsalgoritm med fokus på att uppskatta fordonets dynamiska tillstånd, främst karossens acceleration. Moderna personbilar har flera mekatroniska system som aktiv säkerhet, komfort, förarassistans etc., som är mycket beroende av exakt kunskap om sådana tillstånd. Detta arbete fokuserar på det mekatroniska fjädringssystemet, som använder karossens accelerationsmätningar för att styra fordonets dynamik och för att ge en förbättrad körupplevelse. Detta arbete kan delas upp i två huvuddelar, den första är identifiering av tillgängliga inbyggda sensorer för mätning av fordonets accelerationer. Fem olika sensorkombinationer övervägs och jämförs med varandra. Nästa del är att utveckla en sensorfusionsalgoritm, i detta fall en kalmanfilter baserad algoritm, som använder kunskap om fordonets dynamik för att få exakta, pålitliga och mindre osäkra uppskattningar av tillstånden. Specifikt byggdes en UKF och CKF som jämfördes med varandra. Två olika fordonsdynamiska modeller, en plan dynamisk modell och en full hjulupphängningsmodell, implementerades för att fånga både effekterna av vägstörningar och körmanövrer på fordonets karossdynamik. Båda dessa fusionsalgoritmer testades med hjälp av simuleringsdata och loggade data och validerades genom att jämföra med en idealisk avkänningsmetod för att mäta karossaccelerationerna som används för närvarande på Volvo Car Corporation.
Liu, Kaibo. "Data fusion for system modeling, performance assessment and improvement." Diss., Georgia Institute of Technology, 2013. http://hdl.handle.net/1853/52937.
Full textMarcuzzi, Enrico. "Metodi di localizzazione e sensor fusion per la robotica mobile - Localization methods and sensor fusion for mobile robots." Doctoral thesis, Università degli studi di Padova, 2008. http://hdl.handle.net/11577/3426157.
Full textNel corso del presente lavoro è stato sviluppato e testato un algoritmo di sensor fusion per la navigazione inerziale-odometrica. Sensori come encoder e piattaforme inerziali basate su giroscopi hanno caratteristiche molto diverse in quanto ad accuratezza di misura in relazione alla manovra attuale compiuta da un veicolo autonomo. È quindi possibile utilizzare tali sensori per ottenere una maggior accuratezza nella stima della posa, e limitare la propagazione dell’incertezza a un primo livello di sensor fusion, a cui poi va aggiunto una ulteriore misura proveniente da un sensore riferito all’ambiente, in modo da ridurre periodicamente la propagazione dell’incertezza che cresce ad ogni ciclo di acquisizione e stima della posa a causa della correlazione temporale dei parametri. Nell’algoritmo proposto, gli encoder e il giroscopio vengono combinati tenendo in considerazione la rispettiva incertezza, stimata in funzione della manovra attuale che viene classificata a partire dai dati stessi. Un’altra parte del lavoro ha riguardato lo sviluppo di un algoritmo di localizzazione basato sul matching di scansioni ottenute da un sensore LIDAR, per disporre di una misura di posizione riferita all’ambiente, che può essere integrata in un algoritmo di sensor fusion o in algoritmi di SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). Sempre basandosi sui dati provenienti dal LIDAR, è stato sviluppato un algoritmo di identificazione e localizzazione della posa di oggetti di forma nota descrivibili mediante un modello geometrico. Di entrambi è stata condotta un’analisi di incertezza utilizzando un setup realizzato allo scopo. È inoltre stato sviluppato un algoritmo real time di aggiramento ostacoli, denominato Reactive Simulation, che prende in considerazione la cinematica del veicolo, il modello dinamico e la sua incertezza, le condizioni iniziali, le misure dell’ambiente e l’incertezza dei sensori per calcolare la traiettoria che compierebbe il veicolo per raggiungere un target locale. Tale simulazione ha lo scopo di integrare una pianificazione dinamica della traiettoria, calcolando una predizione più accurata della traiettoria in presenza di ostacoli imprevisti e rendere più robusto l’aggiramento ostacoli. Tale algoritmo è stato implementato e ottimizzato per operare in real time su un robot mobile.
Barua, Shaibal. "Multi-sensor Information Fusion for Classification of Driver's Physiological Sensor Data." Thesis, Mälardalens högskola, Akademin för innovation, design och teknik, 2013. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mdh:diva-18880.
Full textHol, Jeroen D. "Sensor Fusion and Calibration of Inertial Sensors, Vision, Ultra-Wideband and GPS." Doctoral thesis, Linköpings universitet, Reglerteknik, 2011. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-66184.
Full textMATRIS (Markerless real-time Tracking for Augmented Reality Image), a sixth framework programme funded by the European Union
CADICS (Control, Autonomy, and Decision-making in Complex Systems), a Linneaus Center funded by the Swedish Research Council (VR)
Strategic Research Center MOVIII, funded by the Swedish Foundation for Strategic Research (SSF)
Nilsson, Mattias, and Rikard Vinkvist. "Sensor Fusion Navigation for Sounding Rocket Applications." Thesis, Linköping University, Linköping University, Department of Electrical Engineering, 2008. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-15001.
Full textOne of Saab Space’s products is the S19 guidance system for sounding rockets.Today this system is based on an inertial navigation system that blindly calculatesthe position of the rocket by integrating sensor readings with unknown bias. Thepurpose of this thesis is to integrate a Global Positioning System (GPS) receiverinto the guidance system to increase precision and robustness. There are mainlytwo problems involved in this integration. One is to integrate the GPS with sensorfusion into the existing guidance system. The seconds is to get the GPS satellitetracking to work under extremely high dynamics. The first of the two problems issolved by using an Extended Kalman filter (EKF) with two different linearizations.One of them is uses Euler angles and the other is done with quaternions. Theintegration technique implemented in this thesis is a loose integration between theGPS receiver and the inertial navigation system. The main task of the EKF isto estimate the bias of the inertial navigation system sensors and correct it toeliminate drift in the position. The solution is verified by computing the positionof a car using a GPS and an inertial measurement unit. Different solutions to theGPS tracking problem are proposed in a pre-study.
En av Saab Space produkter är navigationssystemet S19 som styr sondraketer.Fram till idag har systemet varit baserat på ett tröghetsnavigeringssystem somblint räknar ut position genom att integrera tröghetsnavigerinssystemets sensorermed okända biaser. Syftet med detta exjobb är att integrera en GPS med tröghetsnavigeringsystemetför att öka robusthet och precision. Det kan i huvudsak delasupp i två problem; att integrera en GPS-mottagare med det befintliga navigationsystemetmed användning utav sensorfusion, och att få satellitföljningen attfungera under extremt höga dynamiska förhållanden. Det första av de två problemenlöses genom ett Extended Kalman filter (EKF) med två olika linjäriseringar.Den första linjäriseringen är med Eulervinklar och är välbeprövad. Den andra ärmed kvaternioner. Integrationstekniken som implementeras i detta Examensarbeteär en lös integration mellan GPS-mottagaren och tröghetsnavigeringssystemet. Huvudsyftetmed EKF:en är att estimera bias i tröghetsnavigeringsystemets sensoreroch korrigera dem för att eliminera drifter i position. Lösningen verifieras genomatt räkna ut positionen för en bil med GPS och en inertiell mätenhet. Olika lösningartill satellitföljningen föreslås i en förstudie.
Almgren, Erik. "Sensor Fusion for Enhanced Lane Departure Warning." Thesis, Linköping University, Department of Electrical Engineering, 2006. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-7707.
Full textA lane departure warning system relying exclusively on a camera has several shortcomings and tends to be sensitive to, e.g., bad weather and abrupt manoeuvres. To handle these situations, the system proposed in this thesis uses a dynamic model of the vehicle and integration of relative motion sensors to estimate the vehicle’s position on the road. The relative motion is measured using vision, inertial, and vehicle sensors. All these sensors types are affected by errors such as offset, drift and quantization. However the different sensors are sensitive to different types of errors, e.g., the camera system is rather poor at detecting rapid lateral movements, a type of situation which an inertial sensor practically never fails to detect. These kinds of complementary properties make sensor fusion interesting. The approach of this Master’s thesis is to use an already existing lane departure warning system as vision sensor in combination with an inertial measurement unit to produce a system that is robust and can achieve good warnings if an unintentional lane departure is about to occur. For the combination of sensor data, different sensor fusion models have been proposed and evaluated on experimental data. The models are based on a nonlinear model that is linearized so that a Kalman filter can be applied. Experiments show that the proposed solutions succeed at handling situations where a system relying solely on a camera would have problems. The results from the testing show that the original lane departure warning system, which is a single camera system, is outperformed by the suggested system.
Nilsson, Sanna. "Sensor Fusion for Heavy Duty Vehicle Platooning." Thesis, Linköpings universitet, Reglerteknik, 2012. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-78970.
Full textWahlström, Johan. "Sensor Fusion for Smartphone-based Vehicle Telematics." Doctoral thesis, KTH, Teknisk informationsvetenskap, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-218071.
Full textQC 20171123
Abyarjoo, Fatemeh. "Sensor Fusion for Effective Hand Motion Detection." FIU Digital Commons, 2015. http://digitalcommons.fiu.edu/etd/2215.
Full textMurphy, Robin Roberson. "An architecture for intelligent robotic sensor fusion." Diss., Georgia Institute of Technology, 1992. http://hdl.handle.net/1853/8226.
Full textWellington, Sean. "Algorithms for sensor validation and multisensor fusion." Thesis, Southampton Solent University, 2002. http://ssudl.solent.ac.uk/398/.
Full textYang, Fucheng. "Noncoherent fusion detection in wireless sensor networks." Thesis, University of Southampton, 2013. https://eprints.soton.ac.uk/360402/.
Full textChow, Khin Choong. "Fusion of images from Dissimilar Sensor systems /." Thesis, Monterey, Calif. : Springfield, Va. : Naval Postgraduate School ; Available from National Technical Information Service, 2004. http://library.nps.navy.mil/uhtbin/hyperion/04Dec%5FChow.pdf.
Full textThesis Advisor(s): Monique P. Fargues, Alfred W. Cooper. Includes bibliographical references (p. 73-75). Also available online.
Bhattacharya, Shaondip. "Multi-agent System Distributed Sensor Fusion Algorithms." Thesis, Luleå tekniska universitet, Rymdteknik, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:ltu:diva-65839.
Full textMostafavi, Seyed Samie. "Vehicular Positioning Using 5G and Sensor Fusion." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-266117.
Full textDe senaste framstegen inom telekommunikationsindustrin och de resulterandeapplikationerna som autonoma fordon, fordonsövervakning och trafiksäkerhethar ökat efterfrågan på exakta fordonspositioneringssystem. ExisterandeGlobal Navigation Satellite System (GNSS) baserade positioneringsteknikerhar en betydande prestandaförlust i tunnlar och urbana kanjoner. Forskninghar visat att radiobaserade positioneringstekniker har mindre distributionskostnaderoch kan vara mer exakta än satellitbaserade navigationssystem.I den femte generation av mobilkommunikation (5G) används tekniker sommillimeterWave (mmWave) och multiple-input multiple-output (MIMO) därradio-terminaler består av stora matrisantenner och arbetar med stora bandbredder.Dessa funktioner gör 5G-system gynnsamma för positionering medhög noggrannhet. Å andra sidan har informationsfusion av Inertial NavigationSystems (INS) och andra positioneringstekniker vanligen använts för attutveckla mer robusta och exakta spårningssystem. I denna studie föreslår viett INS/5G-positioneringssystem för att spåra landfordon baserat på Kalmanfiltret. Vi adresserar systempositioneringsgränserna i termer av 5G nya radio(NR) subsystem och en detaljerad analys av beroendet av rotmedelfelteradkvadratfel (RMSE) för olika systemparametrar som utförs. Systemet testas iett enkelt simuleringsbaserat experiment som består av en rak motorväg medbasstationerna placerade bredvid det. Slutligen visar våra numeriska resultatatt det föreslagna systemet är i stånd att lokalisera ett UE-monterat fordon medsub-meter lägesfel även i närvaro av hård siktlinje blockering.
Gnanapandithan, Nithya. "Data detection and fusion in decentralized sensor networks." Thesis, Manhattan, Kan. : Kansas State University, 2005. http://hdl.handle.net/2097/132.
Full textZampieron, Jeffrey Michael Domenic. "Self-localization in ubiquitous computing using sensor fusion /." Online version of thesis, 2006. https://ritdml.rit.edu/dspace/handle/1850/2801.
Full textRouhani, Shahin. "Radar and Thermopile Sensor Fusion for Pedestrian Detection." Thesis, Linköping University, Department of Electrical Engineering, 2005. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-115.
Full textDuring the last decades, great steps have been taken to decrease passenger fatality in cars. Systems such as ABS and airbags have been developed for this purpose alone. But not much effort has been put into pedestrian safety. In traffic today, pedestrians are one of the most endangered participants and in recent years, there has been an increased demand for pedestrian safety from the European Enhanced Vehicle safety Committee and the European New Car Assessment Programme has thereby developed tests where pedestrian safety is rated. With this, detection of pedestrians has arised as a part in the automotive safety research.
This thesis provides some of this research available in the area and a brief introduction to some of the sensors readily available. The objective of this work is to detect pedestrians in front of a vehicle by using thermoelectric infrared sensors fused with short range radar sensors and also to minimize any missed detections or false alarms. There has already been extensive work performed with the thermoelectric infrared sensors for this sole purpose and this thesis is based on that work.
Information is provided about the sensors used and an explanation of how they are set up during this work. Methods used for classifying objects are given and the assumptions made about pedestrians in this system. A basic tracking algorithm is used to track radar detected objects in order to provide the fusion system with better data. The approach chosen for the sensor fusion is a central-level fusion where the probabilities for a pedestrian from the radars and the thermoelectric infrared sensors are combined using Dempster-Shafer Theory and accumulated over time in the Occupancy Grid framework. Theories that are extensively used in this thesis are explained in detail and discussed accordingly in different chapters.
Finally the experiments undertaken and the results attained from the presented system are shown. A comparison is made with the previous detection system, which only uses thermoelectric infrared sensors and of which this work continues on. Conclusions regarding what this system is capable of are drawn with its inherent strengths and weaknesses.
Shala, Ubejd, and Angel Rodriguez. "Indoor Positioning using Sensor-fusion in Android Devices." Thesis, Högskolan Kristianstad, Sektionen för hälsa och samhälle, 2011. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hkr:diva-8869.
Full textMatsson, Fredrik. "Sensor fusion for positioning of an autonomous vehicle." Thesis, KTH, Optimeringslära och systemteori, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-224332.
Full textThe automotive industry has currently a high focus on automating road vehicles. Positive environmental impact can be achieved if carsharing becomes more common, aiding fewer cars on the roads. When the human factor in driving decreases, positive effects may be seen in traffic safety. But many challanges remain, for example the questions of liability. The vehicles must be able to detect their surroundings and the sensors need redundancy. Sensor fusion techniques increase the reliability of measurement results by combining measurement results from multiple different sensors. This thesis uses inertial sensors to calculate position and heading. An unscented Kalman filter has been designed and implemented on a demonstrator. The demonstrator consists of an r/c car with autonomous functions. It has a forward-facing camera and it can follow road sidelines. The Kalman filter incorporates measurements from two incremental encoders, a gyroscope and a steering angle sensor. The result shows that the combination of sensor measurements provides a better estimation of position and direction of travel.
Fordonsindustrin har högt fokus på att automatisera vägfordon. Positiv miljöpåverkan kan uppstå om bildelning blir vanligare och om det blir mindre bilar på vägarna. När den mänskliga faktorn minskar så tillåts högre trafiksäkerhet. Men många tekniska utmaningar kvarstår, speciellt kring ansvarfrågor. Fordonen måste kunna känna av sin omgivning och sensorerna behöver redundans. Sensor fusion tekniker ökar pålitligheten av mätresultat genom att kombinera mätresultat från flera olika sensorer. Detta examensarbete använder tröghetssensorer för att beräkna position och körriktning. Ett unscented Kalman filter har designats och implementerats på en demonstrator. Demonstratorn består av en radiostyrd bil med autonoma funktioner. Den har en framåt-riktad kamera och kan följa väglinjer. Kalman filtret tar in mätresultat från två vinkelgivare, ett gyroskåp och en styrvinkel sensor. Resultatet visar att kombinationen av sensorerna ger en bättre estimering av position och körriktning.
Xu, Hòng. "Uncertainty management, sensor fusion and mobile robot navigation." Doctoral thesis, Universite Libre de Bruxelles, 1993. http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/212795.
Full textZachariah, Dave. "Estimation for Sensor Fusion and Sparse Signal Processing." Doctoral thesis, KTH, Signalbehandling, 2013. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-121283.
Full textQC 20130426
Kim, Intaek. "A Hybrid analytical/intelligent methodology for sensor fusion." Diss., Georgia Institute of Technology, 1992. http://hdl.handle.net/1853/13743.
Full textAxelsson, Patrik. "Sensor Fusion and Control Applied to Industrial Manipulators." Doctoral thesis, Linköpings universitet, Reglerteknik, 2014. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-105343.
Full textEn av de viktigaste uppgifterna för en industrirobot är att förflytta verktyget i en fördefinierad bana med en specificerad hastighet och acceleration. Exempel på användningsområden för en industrirobot är bland annat bågsvetsning eller limning. För dessa typer av applikationer är det viktigt att banföljningsfelet är extremt litet, men även hastighetsprofilen måste följas så att det till exempel inte appliceras för mycket eller för lite lim. Andra användningsområden kan vara punktsvetsning av bilkarosser och paketering av olika varor. För dess applikationer är banföljningen inte det viktiga, istället kan till exempel en tidsoptimal banföljning krävas eller att svängningarna vid en inbromsning minimeras. Oberoende av applikationen är regulatorn en avgörande del av robotsystemet. Den vanligaste regulatorkonfigurationen använder bara mätningar av motorernas vinkelpositioner och -hastigheter, istället för positionen och hastigheten för verktyget, som är det man egentligen vill styra. En del av utvecklingsarbetet för nya generationers robotar är att reducera kostnaden men samtidigt förbättra prestandan. Ett sätt att minska kostnaden kan till exempel vara att minska dimensionerna på länkarna eller köpa in billigare växellådor. Den här utvecklingen av kostnadsoptimerade robotar har infört oönskade flexibiliteter i leder och länkar. Det är därför inte längre möjligt att få den önskade prestandan och robustheten genom att bara mäta motorernas vinkelpositioner och -hastigheter. Istället krävs det omfattande matematiska modeller som beskriver dessa oönskade flexibiliteter. Dessa modeller kräver mycket arbete att dels ta fram men även för att identifiera parametrarna. Det finns automatiska metoder för att beräkna modellparametrarna men oftast krävs det en manuell justering för att få bra prestanda. Den här avhandlingen undersöker möjligheterna att beräkna verktygspositionen med hjälp av bayesianska metoder för tillståndsskattning. De bayesianska skattningsmetoderna beräknar tillstånden för ett system iterativt. Med hjälp av en matematisk modell över systemet predikteras vad tillståndet ska vara vid nästa tidpunkt. Efter att mätningar av systemet vid den nya tidpunkten har genomförts justeras skattningen med hjälp av dessa mätningar. De metoder som har använts i avhandlingen är det så kallade extended Kalman filtret samt partikelfiltret. Informationen på armsidan av växellådan ges av en accelerometer som är monterad på verktyget. Med hjälp av accelerationen för verktyget och motorernas vinkelpositioner kan en skattning av verktygspositionen beräknas. I en simuleringsstudie för en realistisk vek robot har det visats att skattningsprestandan ligger nära den teoretiska undre gränsen, känd som Raooch mätstörningar som påverkar roboten. För att underlätta trimningen så har en metod för att skatta processbrusets kovariansmatris föreslagits. En annan viktig del som påverkar prestandan är modellerna som används i filtren. Modellerna för en industrirobot är vanligtvis framtagna i kontinuerlig tid medan filtren använder modeller i diskret tid. För att minska felen som uppkommer då de tidskontinuerliga modellerna överförs till diskret tid har olika samplingsmetoder studerats. Vanligtvis används enkla metoder för att diskretisera vilket innebär problem med prestanda och stabilitet. För att hantera dessa problem införs översampling vilket innebär att tidsuppdateringen sker med en mycket kortare sampeltid än vad mätuppdateringen gör. För att undvika översampling kan det motsvarande tidskontinuerliga filtret användas för att prediktera tillstånden vid nästa diskreta tidpunkt. En analytisk lösning med låg beräkningskomplexitet till detta problem har föreslagits. Vidare innehåller avhandlingen två typer av reglerproblem relaterade till industrirobotar. För det första har den så kallade norm-optimala iterative learning control styrlagen utökats till att hantera fallet då en skattning av den önskade reglerstorheten används istället för en mätning. Med hjälp av skattningen av systemets tillståndsvektor kan metoden nu även användas till olinjära system vilket inte är fallet med standardformuleringen. Den föreslagna metoden utökar målfunktionen i optimeringsproblemet till att innehålla inte bara väntevärdet av den skattade reglerstorheten utan även skattningsfelets kovariansmatris. Det innebär att om skattningsfelet är stort vid en viss tidpunkt ska den skattade reglerstorheten vid den tidpunkten inte påverka resultatet mycket eftersom det finns en stor osäkerhet i var den sanna reglerstorheten befinner sig. För det andra har design och analys av H∞-regulatorer för en linjär modell av en vek robotled, som beskrivs med fyra massor, genomförts. Det visar sig att reglerprestandan kan förbättras, utan att lägga till fler mätningar än motorns vinkelposition, jämfört med tidigare utvärderade regulatorer. Genom att mäta verktygets acceleration kan prestandan förbättras ännu mer. Modellen över leden är i själva verket olinjär. För att hantera detta har en H∞-syntesmetod föreslagits som kan hantera olinjäriteten i modellen.
Vinnova Excellence Center LINK-SIC
Francoforte, Kevin. "PARAMETER ESTIMATION USING SENSOR FUSION AND MODEL UPDATING." Master's thesis, University of Central Florida, 2007. http://digital.library.ucf.edu/cdm/ref/collection/ETD/id/4154.
Full textM.S.
Department of Civil and Environmental Engineering
Engineering and Computer Science
Civil Engineering MS
Steiner, Steve J. (Steven James). "Mapping and sensor fusion for an autonomous vehicle." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 1996. http://hdl.handle.net/1721.1/40199.
Full textIncludes bibliographical references (leaves 81-82).
by Steve J. Steiner.
M.Eng.
Ollander, Simon. "Wearable Sensor Data Fusion for Human Stress Estimation." Thesis, Linköpings universitet, Reglerteknik, 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-122348.
Full textI syfte att klassificera och modellera stress har olika sensorer, signalegenskaper, maskininlärningsmetoder och stressexperiment jämförts. Två databaser har studerats: MIT:s förarstressdatabas och en ny databas baserad på egna experiment, där stressuppgifter har genomförts av nio försökspersoner: Trier Social Stress Test, Socially Evaluated Cold Pressor Test och d2-testet, av vilka det sistnämnda inte normalt används för att generera stress. Support vector machine-, naive Bayes-, k-nearest neighbour- och probabilistic neural network-algoritmer har jämförts, av vilka support vector machine har uppnått den högsta prestandan i allmänhet (99.5 ± 0.6 % på förardatabasen, 91.4 ± 2.4 % på experimenten). För båda databaserna har signalegenskaper såsom medelvärdet av hjärtrytmen och hudens ledningsförmåga, tillsammans med medelvärdet av beloppet av hudens ledningsförmågas derivata identifierats som relevanta. En ny signalegenskap har också introducerats, med hög prestanda i stressklassificering på förarstressdatabasen. En kontinuerlig modell har också utvecklats, baserad på den upplevda stressnivån angiven av försökspersonerna under experimenten, där support vector regression har uppnått bättre resultat än linjär regression och variational Bayesian regression.
Kumile, CM, and G. Bright. "Sensor fusion control system for computer integrated manufacturing." South African Journal of Industrial Engineering, 2008. http://encore.tut.ac.za/iii/cpro/DigitalItemViewPage.external?sp=1000669.
Full textKok, Manon. "Probabilistic modeling for sensor fusion with inertial measurements." Doctoral thesis, Linköpings universitet, Reglerteknik, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-133083.
Full textConner, David C. "Sensor Fusion, Navigation, and Control of Autonomous Vehicles." Thesis, Virginia Tech, 2000. http://hdl.handle.net/10919/34470.
Full textMaster of Science
Mathew, Vineet. "Radar and Vision Sensor Fusion for Vehicle Tracking." The Ohio State University, 2019. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1574441839857988.
Full textHan, Jiang. "Multi-sensor data fusion for travel time estimation." Thesis, Imperial College London, 2012. http://hdl.handle.net/10044/1/9603.
Full textAvor, John Kweku. "Application of sensor fusion to human locomotor system." To access this resource online via ProQuest Dissertations and Theses @ UTEP, 2009. http://0-proquest.umi.com.lib.utep.edu/login?COPT=REJTPTU0YmImSU5UPTAmVkVSPTI=&clientId=2515.
Full textKo, Ming Hsiao. "Using dynamic time warping for multi-sensor fusion." Thesis, Curtin University, 2009. http://hdl.handle.net/20.500.11937/384.
Full text