Young-Kyu Kim;Jin-Woung Jang;Jong-Hee Lee;Jong-Ho Yoo;Seungh Hyun Paik;Dae-Nyeon Kim
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.18
no.2
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pp.75-80
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2023
Unmanned drone stations for automatic charging have been developed in order to overcome the flying time limitation of rotary wing drones. Since the drone stations is an unmanned operating system, each of the drones will be required to have a high degree of landing accuracy. Drone precision landing has been mainly studied depended on image processing technologies, but the image processing systems make several problems, such as the mission weight, the drone cost, and the development complexity increases, and the flight time decrease. Thus, this paper researched accuracy of precision landing based on RTK (real time kinetics) for rotary wing drones. For the experiments of RTK based precision landing, a drone repeatedly performed three missions. The survey accuracies of the RTK about missions respectively were set as 0.3, 0.2, and 0.1 meters. Each mission has one take-off point, two way-points and one landing-point, and was repeated ten times. The experiment results revealed landing error distance means of around 0.258, 0.12 and 0.057 meters on each of RTK setting.
This study presents a novel safe landing algorithm for urban drone deliveries. The rapid advancement of drone technology has given rise to various delivery services for everyday necessities and emergency relief efforts. However, the reliability of drone delivery technology is still insufficient for application in urban environments. The proposed approach uses the "landing angle control" method to allow the drone to land vertically and a rapidly exploring random tree-based collision avoidance algorithm to generate safe and efficient vertical landing paths for drones while avoiding common urban obstacles like trees, street lights, utility poles, and wires; these methods allow for precise and reliable urban drone delivery. We verified the approach within a Gazebo simulation operated through ROS using a six-degree-of-freedom drone model and sensors with similar specifications to actual models. The performance of the algorithms was tested in various scenarios by comparing it with that of stateof-the-art 3D path planning algorithms.
The delivery using drones has been attracting attention because it can innovatively reduce the delivery time from the time of order to completion of delivery compared to the current delivery system, and there have been pilot projects conducted for safe drone delivery. However, the current drone delivery system has the disadvantage of limiting the operational efficiency offered by fully autonomous delivery drones in that drones mainly deliver goods to pre-set landing sites or delivery bases, and the final delivery is still made by humans. In this paper, to overcome these limitations, we propose obstacle detection and landing site selection algorithm based on a vision sensor that enables safe drone landing at the delivery location of the product orderer, and experimentally prove the possibility of station-to-door delivery. The proposed algorithm forms a 3D map of point cloud based on simultaneous localization and mapping (SLAM) technology and presents a grid segmentation technique, allowing drones to stably find a landing site even in places without prior information. We aims to verify the performance of the proposed algorithm through streaming data received from the drone.
Recently, the RPAS(Remote Piloted Aircraft System), by remote control and autonomous navigation, has been increasing in interest and utilization in various industries and public organizations along with delivery drones, fire drones, ambulances, agricultural drones, and others. The problems of the stability of unmanned drones, which can be self-controlled, are also the biggest challenge to be solved along the development of the drone industry. drones should be able to fly in the specified path the autonomous flight control system sets, and perform automatically an accurate landing at the destination. This study proposes a technique to check arrival by landing point images and control landing at the correct point, compensating for errors in location data of the drone sensors and GPS. Receiving from the Google Map API and learning from the destination video, taking images of the landing point with a drone equipped with a NAVIO2 and Raspberry Pi, camera, sending them to the server, adjusting the location of the drone in line with threshold, Drones can automatically land at the landing point.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.6
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pp.536-541
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2015
In this paper, we propose a the image-based automatic flight control system for the mini drone. Automatic flight system with a camera on the ceiling and markers on the floor and landing position is designed in an indoor environment. Images from the ceiling camera is used not only to recognize the makers and landing position but also to track the drone motion. PC sever identifies the location of the drone and sends control commands to the mini drone. Flight controller of the mini drone is designed using state-machine algorithm, PID control and way-point position control method. From the, The proposed automatic flight control system is verified through the experiments of the mini drone. We see that known makers in environment are recognized and the drone can follows the trajectories with the specific ㄱ, ㄷ and ㅁ shapes. Also, experimental results show that the drone can approach and correctly land on the target positions which are set at different height.
The paper presents a docking-type automatic landing system that works in tandem with Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and Unmanned Surface Vehicles (USVs). The system utilizes a pyramid-shaped landing gear and pad for effective landing. In marine environments, a docking device guides the drone to land securely. To test the system, a ship's behavior was simulated using a 3-DoF motion platform, and the successful operation and utility of the docking-type automatic landing system were demonstrated.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.2
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pp.160-167
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2023
This study focuses on the development of a Last-Mile delivery service using unmanned vehicles to deliver goods directly to the end consumer utilizing drones to perform autonomous delivery missions and an image-based precision landing algorithm for handoff to a robot in an intermediate facility. As the logistics market continues to grow rapidly, parcel volumes increase exponentially each year. However, due to low delivery fees, the workload of delivery personnel is increasing, resulting in a decrease in the quality of delivery services. To address this issue, the research team conducted a study on a Last-Mile delivery service using unmanned vehicles and conducted research on the necessary technologies for drone-based goods transportation in this paper. The flight scenario begins with the drone carrying the goods from a pickup location to the rooftop of a building where the final delivery destination is located. There is a handoff facility on the rooftop of the building, and a marker on the roof must be accurately landed upon. The mission is complete once the goods are delivered and the drone returns to its original location. The research team developed a mission planning algorithm to perform the above scenario automatically and constructed an algorithm to recognize the marker through a camera sensor and achieve a precision landing. The performance of the developed system has been verified through multiple trial operations within ETRI.
In this paper, we propose a four 2-link robotic leg landing system that is used for leveling the bottom of the landing system, even when the quadcopter posture is changed. The case of conventional skid type landing gear has a risk when the quadcopter lands on a moving vehicle because the skid type landing gear is tilted to the landing site at this situation. To solve this problem, it is necessary to level the bottom of the landing system when the quadcopter posture is changed in the flight. Therefore, the proposed landing system used a four 2-link robotic leg with leveling method. The leveling method was derived from the method of determining a plane. The superiority of the proposed system was verified with 6-axis stewart platform and real flight experiment, and it shows feasibility of leveling method and proposed landing system.
Park, Yong-Bin;Nguyen, Khanh-Hung;Kweon, Jin-Hwe;Choi, Jin-Ho;Han, Jong-Su
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.12
no.1
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pp.84-91
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2011
A finite element analysis for the wing and landing gear of a composite target-drone air vehicle was performed. For the wing analysis, two load cases were considered: a 5g symmetric pull-up and a -1.5g symmetric push-over. For the landing gear analysis, a sinking velocity of 1.4 m/s at a 2g level landing condition was taken into account. MSC/NASTRAN and LS-DYNA were utilized for the static and dynamic analyses, respectively. Finite element results were verified by the static test of a prototype wing under a 6g symmetric pull-up condition. The test showed a 17% larger wing tip deflection than the finite element analysis. This difference is believed to come from the material and geometrical imperfections incurred during the manufacturing process.
In the case of fixed CCTV, there is a problem in that a shadow area occurs, even if the visible range is maximized by utilizing the pan-tilt and zoom functions. The representative solution for that problem is that a plurality of fixed CCTVs are used. This requires a large amount of additional equipment (e.g., wires, facilities, monitors, etc.) proportional to the number of the CCTVs. Another solution is to use drones that are equipped with cameras and fly. However, Drone's operation time is much short. In order to extend the time, we can use multiple drones and can fly one by one. In this case, drones that need to recharge their batteries re-enter into a ready state at the drone port for next operation. In this paper, we propose a system for precised positioning and stable landing on the drone port by utilizing a small drone equipped with a fixed forward-facing monocular camera. For our conclusion, we implement our proposed system, operate, and finally verify our feasibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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