Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.15
no.2
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pp.169-176
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2012
GPS(Global Positioning System) is widely used for the position estimation of an aerial vehicle. However, GPS may not be available due to hostile jamming or strategic reasons. A vision-based position estimation method can be effective if GPS does not work properly. In mountainous areas without any man-made landmark, a horizon is a good feature for estimating the position of an aerial vehicle. In this paper, we present a new method to estimate the position of the aerial vehicle equipped with a forward-looking infrared camera. It is assumed that INS(Inertial Navigation System) provides the attitudes of an aerial vehicle and a camera. The horizon extracted from an infrared image is compared with horizon models generated from DEM(Digital Elevation Map). Because of a narrow field of view of the camera, two images with a different camera view are utilized to estimate a position. The algorithm is tested using real infrared images acquired on the ground. The experimental results show that the method can be used for estimating the position of an aerial vehicle.
Among the technologies of the 4th industrial revolution, drones that have grown rapidly and are being used in various industries can be operated by the pilot directly or can be operated automatically through programming. In order to be controlled by a pilot or to operate automatically, it is essential to predict and analyze the optimal path for the drone to move without obstacles. In this paper, after securing and analyzing the pilot training dataset through the unmanned aerial vehicle piloting training platform designed through prior research, the profile of the dataset that should be preceded to search and derive the optimal route of the unmanned aerial vehicle was designed. The drone pilot training data includes the speed, movement distance, and angle of the drone, and the data set is visualized to unify the properties showing the same pattern into one and preprocess the properties showing the outliers. It is expected that the proposed big data-based profile can be used to predict and analyze the optimal movement path of an unmanned aerial vehicle.
Hyoung Jin Kim;Sang Eun Kwon;Young Wo Jo;Bong Gyu Kim;Eun Kyoung Go
Journal of Aerospace System Engineering
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v.17
no.6
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pp.133-143
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2023
This paper describes the system integration laboratory's requirement analysis, implementation, and verification for multiple-scenario unmanned aerial vehicle operation and control technology using a manned rotorcraft for Manned-Unmanned Teaming. System integration laboratory consists of manned rotorcraft flight simulation, unmanned aerial vehicle flight and mission equipment simulation, ground control system simulation for unmanned aerial vehicle control and change in the control authority between the ground control system and manned rotorcraft, and operation and control system for mission plan's writing and transmission. Each implemented simulation verified the requirements through software and hardware integration test.
In this paper, we analyze the delay phenomenon that can occur when controlling an unmanned aerial vehicle using a camera and describe a solution to solve the phenomenon. The group of pictures (GOP) value is changed in order to reduce the delay according to the frame data size that can occur in the moving image data transmission. The appropriate GOP values were determined through experimental data accumulation and validated through camera self-test, system integration laboratory (SIL) verification test and system integration test.
Recently, the unmanned aerial vehicle Drone technology is attracting new interest around the world. The versatilities in science, military, marketing, sports, and entertainment fields are the driving force of the drone fever. Thus, the potential power of future industrial is expected as the application range is extensive. In this paper, we design and propose the prototype of unmanned aerial vehicle-based bigdata processing system.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.14
no.1
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pp.40-49
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2004
In this paper, vibration response of aerial gas pipeline due to vehicle loads was quantitatively estimated through experiment and analysis in open cut construction site. The vehicle vibration of various construction machines causes serious effect to the aerial gas pipeline. The new vibration prediction equations presented in this study can estimate the vibration velocity response of the aerial gas pipeline. In the nitration prediction equations, the vehicle′s weight and traveling velocity, which are the sources of vibration, are combined into the term called, "scaled weight" Methods to reduce vibration were proposed in case the vibration velocity response of the gas pipeline exceeded the vibration criterion, using the vibration prediction equations presented in this study. One was to limit the vehicle′s traveling velocity and the other to install the isolation equipment. Both methods can be estimated quantitatively.
Domestic and foreign studies point to human factors as the main cause of unmanned aerial vehicle accidents, and HFACS is introduced as a technique to effectively analyze these human factors. Until now, domestic and foreign cases of analyzing the human factors of unmanned aerial vehicle accidents using HFACS were mainly targeted by military unmanned aerial vehicles, which can be used as an objective cause identification and similar accident prevention tool. In particular, identifying the focus of HFACS application considering the performance and operation conditions of domestic civilian unmanned aerial vehicles is expected to greatly help identify the cause and prevent recurrence in the event of an accident. Based on HFACS version 7.0, this study analyzed the accident investigation report data conducted by Korea Aviation and Railway Accident Investigation Board to identify the focus of HFACS application that can be used for domestic civilian unmanned aircraft accident investigations.
Because of the rapid increase of mobile traffic, flexible broadband supportive unmanned aerial vehicle (UAV)-based 6G mobile networks using free space optical (FSO) links have been recently proposed. Considering the advancements made in UAVs, big data processing, and artificial intelligence precision control technologies, the formation of an additional wireless network based on UAV aerial platforms to assist the existing fixed base stations of the mobile radio access network is considered a highly viable option in the near future. In this paper, a combined time bound optimization scheme is proposed that can adaptively satisfy the control and communication time constraints as well as the processing time constraints in FSO-based 6G UAV aerial networks. The proposed scheme controls the relation between the number of data flows, input data rate, number of worker nodes considering the time bounds, and the errors that occur during communication and data processing. The simulation results show that the proposed scheme is very effective in satisfying the time constraints for UAV control and radio access network services, even when errors in communication and data processing may occur.
The Global Positioning System (GPS) is widely used to aid the navigation of aerial vehicles. However, the GPS cannot be used indoors, so alternative navigation methods are needed to be developed for micro aerial vehicles (MAVs) flying in GPS-denied environments. In this paper, a real-time three-dimensional (3-D) indoor navigation system and closed-loop control of a quad-rotor aerial vehicle equipped with an inertial measurement unit (IMU) and a low-cost light detection and ranging (LIDAR) is presented. In order to estimate the pose of the vehicle equipped with the two-dimensional LIDAR, an octree-based grid map and Monte-Carlo Localization (MCL) are adopted. The navigation results using the MCL are then evaluated by making a comparison with a motion capture system. Finally, the results are used for closed-loop control in order to validate its positioning accuracy during procedures for stable hovering and waypoint-following.
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), which were used for military purposes, are gradually expanding their application fields under the influence of electrification and digitalization. Starting from the field of aerial imaging and Intelligence Surveillance and Reconnaissance (ISR) mission, nowadays the possibility of Urban Air Mobility (UAM), which transports passengers and cargo with drones, is widely under discussion. In order to occupy the rapidly growing global unmanned aerial vehicle market in advance, it is necessary to secure core technologies and develop key UAVs components based on the new technologies. In the navigation field, it is necessary to secure a precise position with guaranteed reliability and continuity, unrelated to the operating environments. The reliability and continuity should be secured in the algorithm level and in the H/W component levels also. In order to achieve this technical goal, the Ministry of Science and ICT has launched the 'Unmanned Vehicle Core Technology Research and Development Program' in 2019 to support the R&D on the unmanned vehicle technologies. In this paper, authors introduce the unmanned vehicle core technology research and development program to the related researchers. The authors summarize the backgrounds of the program and show the technological tasks and objectives on the sub-programs in the unmanned vehicle navigation program. We present the program schedules especially focused on the test and evaluation of the developed technologies and components.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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