International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.18
no.4
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pp.767-779
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2017
Automated mission planning for unmanned aerial vehicles (UAVs) is difficult because of the propagation of several sources of error into the solution, as for any large scale autonomous system. To ensure reliable system performance, we quantify all sources of error and their propagation through a mission planner for operation of UAVs in an obstacle rich environment we developed in prior work. In this sequel to that work, we show that the mission planner developed before can be made robust to errors arising from the mapping, sensing, actuation, and environmental disturbances through creating systematic buffers around obstacles using the calculations of uncertainty propagation. This robustness makes the mission planner truly autonomous and scalable to many UAVs without human intervention. We illustrate with simulation results for trajectory generation of multiple UAVs in a surveillance problem in an urban environment while optimizing for either maximal flight time or minimal fuel consumption. Our solution methods are suitable for any well-mapped region, and the final collision free paths are obtained through offline sub-optimal solution of an mTSP (multiple traveling salesman problem).
Kim, Jong-Kwon;Park, Soo-Hong;Cho, Kyeum-Rae;Jang, Cheol-Soon
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2005.06a
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pp.590-593
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2005
Unmanned Helicopter has several abilities such as vertical Take off, hovering, low speed flight at low altitude. Such vehicles are becoming popular in actual applications such as search and rescue, aerial reconnaissance and surveillance. These vehicles also used under risky environments without threatening the life of a pilot. Since a small unmanned helicopter is very sensitive to environmental conditions, it is generally known that the flight control is very difficult problems. The nonlinear adaptive fuzzy controller design procedure and its applications for altitude control of unmanned helicopter were described in the paper. This research was concentrated on describing the design methodologies of altitude controller design for small unmanned helicopter acquiring autonomous take off and vertical movement. The design methodologies and performance of the altitude controller were simulated and verified with an adaptive fuzzy controller. Throughout simulation results, I showed that the proposed adaptive controllers have enhanced control performance such as robustness, effectiveness and safety, in the altitude control of the unmanned helicopter.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.2
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pp.101-107
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2007
A coaxial rotor flying robot is developed for surveying and reconnoitering various circumstances under calamity environment. The robot has two contrarotating rotors on a common axis, an embedded microcontroller, an IMU(Inertial Measurement Unit), an IR sensor for height control, a micro camera for surveillance, ultrasonic position sensors and wireless communication devices. A bell-bar mounted on the top of the upper rotor hub increases stability and improves flight performance. In this paper, we present a dynamic model of a coaxial rotor flying robot and design an embedded controller far the robot, and implement them to control the developed flying robot. Experimental results show that the proposed controller is valid for autonomous hovering and position control.
Consumer demand for high quality image/video services led to growing trend in image quality enhancement study. Therefore, recent years was a period of substantial progress in this research field. Through careful observation of the image quality after processing by image enhancement algorithms, we perceived that the dark region in the image usually suffered loss of contrast to a certain extent. In this paper, the low-light stretch preprocessing algorithm is, hence, proposed to resolve the aforementioned issue. The proposed approach is evaluated qualitatively and quantitatively against the well-known histogram equalization and Photoshop curve adjustment. The evaluation results validate the efficiency and superiority of the low-light stretch over the benchmarking methods. In addition, we also propose the 255MHz-capable hardware implementation to ease the process of incorporating low-light stretch into real-time imaging systems, such as aerial surveillance and monitoring with drones and driving aiding systems.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.7
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pp.1074-1080
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2015
In the last decades, the increasing interest in unmanned aerial vehicle(UAV) for military, surveillance, and rescue applications made necessary the development of flight control theory and body structure more and more efficient and fast. In this paper, we describe the design and performance of a prototype hexarotor UAV platform featuring an inertial measurement unit(IMU) based autonomous-flying for use in bluetooth communication environments. The proposed system comprises the construction of the test hexarotor platform, the implementation of an IMU, dynamic modeling and simulation in the hexarotor helicopter. Furthermore, the hexarotor helicopter with implemented IMU is connected with a micro controller unit(ARM-cortex) board. The P-PD control algorithm was used to control the hexarotor. We used the Matlab software to help us to tune the P-PD control parameters for quick response and minimizing the fluctuation. The control simulation and experiment on the real system are implemented in the test platform, evaluated and compared against each other.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2010.04a
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pp.77-80
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2010
The demand for human security significantly promotes the development of surveillance applications using a multi-sensor integrated UAV system. For more sophisticated operations, the system should provide a sequence of images rectified in a ground coordinate system in realtime. This rectification requires accurate position and attitude of the camera at the time of exposure of each image, which can be estimated through an Aerial Triangulation process using the GPS/INS data and tie points between adjacent images. In this work, the KLT tracker is utilized to obtain the tie points. To satisfy the realtime requirements, we present an approach to speed up the tracker by supplying the initial guessed positions of tie points based on the exterior orientation. The experimental results show that, when the guessed positions are supplied, the KLT tracker consumed less computational time than the ordinary KLT which is more suitable to be incorporated into the realtime image georeferencing process.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.16
no.2
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pp.78-83
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2018
Rapidity and accuracy are important considerations when a drone is employed in a wide surveillance area to detect a target. They are more important when the scope of application is a search and rescue operation or the monitoring of natural disasters, which may require prompt warnings and response. During the actual operation of a drone, rapidity and accuracy are associated with the change in the altitude of the drone. The aim of this study is to analyze the characteristics of drones at varying altitudes and prove that altitude is a relevant factor in the performance of drones. Herein, the characteristics of the drone at varying altitudes were analyzed through several search simulations. The results suggest that a high-altitude drone is relatively advantageous compared to a low-altitude drone in a probability-based target search, and that the search altitude is also a very important and fundamental factor in target search by drones.
무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 활용하여 넓은 범위를 감시하기 위해서 조종자가 반복적으로 같은 경로를 따라서 UAV를 비행시키는 것은 관리 및 운영에 필요한 비용과 시간 문제가 발생한다. UAV로 넓은 지역을 감시하기 위해서는 UAV의 자율 비행 연구가 필요하다. 전통적인 접근 방법은 GPS를 기반으로 이동할 위치를 연속적으로 설정해서 비행 경로를 설정한다. GPS 기반의 경로 설정은 비행 경로에 장애물이 없을 때 적합하다. 장애물을 고려한 비행을 위해서는 모터프리미티브 기반의 비행 기법이 필요하다. 이 논문에서는 UAV를 자율 비행시키기 위한 모터프리미티브의 구조를 제안한다. UAV의 비행 경로를 설정할 때 비행할 위치를 직접 설정하지 않고 감시할 위치를 설정해서 모터프리미티브를 정의하는 기법을 소개한다. 이와 같은 방법은 UAV가 감시할 위치가 사전에 정의될 때 조종사가 UAV의 경로를 쉽게 설정할 수 있다.
Khuong G. T. Diep;Viet-Tuan Le;Tae-Seok Kim;Anh H. Vo;Yong-Guk Kim
Annual Conference of KIPS
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2023.11a
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pp.624-627
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2023
Unmanned aerial vehicles are gaining in popularity with the development of science and technology, and are being used for a wide range of purposes, including surveillance, rescue, delivery of goods, and data collection. In particular, the ability to avoid obstacles during navigation without human oversight is one of the essential capabilities that a drone must possess. Many works currently have solved this problem by implementing deep reinforcement learning (DRL) model. The essential core of a DRL model is reward function. Therefore, this paper proposes a new reward function with appropriate action space and employs dueling double deep Q-Networks to train a drone to navigate in indoor environment without collision.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.1
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pp.27-33
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2020
Recently, visual object detection and tracking has become a vital role in many different applications. It spans various applications like robotics, video surveillance, and intelligent vehicle navigation. Especially, in current situation where the use of UAVs is expanding widely, detection and tracking to soot down illegal UAVs flying over the sky at airports, nuclear power plants and core facilities is becoming a very important task. The remarkable method in object tracking is correlation filter based tracker like KCF (Kernelized Correlation Filter). But it has problems related to target drift in tracking process for long-term tracking. To mitigate the target drift problem in video surveillance application, we propose a tracking method which uses KCF, adaptive thresholding and Kalman filter. In the experiment, the proposed method was verified by using monochrome video sequences which were obtained in the operational environment of UAV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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