무인기를 이용한 조난자 수색 등의 임무에서 고가의 단일 무인기를 활용하는 것보다 저가의 군집 무인기 운용을 통한 탐색이 효율적이다. 운용하는 무인기의 수가 증가할수록 임무계획에 소요되는 시간이 증가하며 무인기 운용 시스템의 부담이 커진다. 본 논문에서는 확장성, 강건성 및 단순성 측면에서 복수 무인기 운용에 적합한 분산형 지역 탐색 알고리즘을 제안한다. 비용 절감을 위해 각각의 무인기는 근거리 통신, 기본 연산, 그리고 제한된 메모리 능력을 가진다고 가정한다. 근거리 통신에서는 비행 상태 및 기탐색 정보가 공유되며, 이를 바탕으로 상호간 충돌 회피와 다음 탐색 지역을 결정한다. 미탐색 지역으로의 이동에 대한 가중치를 높이고 중복 탐색 기능을 제공하기 위해 score function을 도입하였다. 제안한 알고리즘 및 임무 수행절차의 성능과 특징을 수치시뮬레이션을 통해 검증하였다.
Human and material resource planning is one representative example of Operations Research. Resource planning is important not only in civilian settings but also in military ones. In the Air Force, flight scheduling is one of the primary issues that must be addressed by the personnel who are connected to flight missions. However, although the topic is of great importance, relatively few studies have attempted to resolve the problem on a scientific basis. Each flight squadron has its own scheduling officers who manually draw up the flight schedules each day. While mistakes may not occur while drafting schedules, officers may experience difficulties in systematically adjusting to them. To increase efficiency in this context, this study proposes a mathematical model based on a binary variable. This model automatically drafts flight schedules considering pilot's mission efficiency. Furthermore, it also recommends that schedules be drawn up monthly and updated weekly, rather than being drafted from scratch each day. This will enable easier control when taking the various relevant factors into account. The model incorporates several parameters, such as matching of the main pilots and co-pilots, turn around time, availability of pilots and aircraft, monthly requirements of each flight mission, and maximum/minimum number of sorties that would be flown per week. The optimal solution to this model demonstrated an average improvement of nearly 47% compared with other feasible solutions.
본 논문에서는 CBBA 알고리듬을 이용하여 SEAD 임무를 위한 이종무인기의 분산형 임무할당 알고리듬을 다룬다. SEAD 임무는 다수의 무인기를 다수의 대공 방어망 목표물에 할당 시키는 임무할당문제로 정의 할 수 있으며, 작전에 참여하는 무인기는 대공 방어망 파괴를 주목표 하는 위즐(weasel)과 주요 작전 및 전투 피해 평가를 수행하는 스트라이커(striker)로 구성된다. 본 논문에서는 최단경로생성 알고리듬과 CBBA 알고리듬을 이용하여 지형 장애물(terrain obstacle)이 있는 환경에서의 경로계획이 고려 된 이종 무인기의 분산형 임무할당 기법을 개발하고 SEAD 임무에 적용한다. 수치 시뮬레이션을 통하여 개발 된 기법의 성능과 적용가능성에 대해 검토한다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권1호
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pp.89-100
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2016
Given the unpredictability of the space environment, satellite communications are manually performed by exchanging telecommands and telemetry. Ground support for orbiting satellites is given only during limited periods of ground antenna visibility, which can result in conflicts when multiple satellites are present. This problem can be regarded as a scheduling problem of allocating antenna support (task) to limited visibility (resource). To mitigate unforeseen errors and costs associated with manual scheduling and mission planning, we propose a novel method based on a genetic algorithm to solve the ground support problem of multiple satellites and antennae with visibility conflicts. Numerous scheduling parameters, including user priority, emergency, profit, contact interval, support time, remaining resource, are considered to provide maximum benefit to users and real applications. The modeling and formulae are developed in accordance with the characteristics of satellite communication. To validate the proposed algorithm, 20 satellites and 3 ground antennae in the Korean peninsula are assumed and modeled using the satellite tool kit (STK). The proposed algorithm is applied to two operation modes: (i) telemetry, tracking, and command and (ii) payload. The results of the present study show near-optimal scheduling in both operation modes and demonstrate the applicability of the proposed algorithm to actual mission control systems.
This paper introduces a graphical user interface design that is aimed to apply to the surveillance and security robot, which is the pilot program for the army unmanned light combat vehicle. It is essential to consider the activities of robot users under the changing security environment in order to design the efficient graphical user interface between user and robot to accomplish the designated mission. The proposed design approach firstly identifies the user activities to accomplish the mission in the standardized scenarios of military surveillance and security operation and then develops the hierarchy of the interface elements that are required to execute the tasks in the surveillance and security scenarios. The developed graphical user interface includes input control component, navigation component, information display component, and accordion and verified by the potential users from the various skilled levels with the military background. The assessment said that the newly developed user interface includes all the critical elements to execute the mission and is simpler and more intuitive compared to the legacy interface design that was more focused on the technical and functional information and informative to the system developing engineers rather than field users.
With the increasing requirements for the survey and development of the ocean, the demands on the of AUV(Autonomous Underwater Vehicle) technologies have been increased. Reconstruction and replay of the AUV motion on the basis of the data stored during the execution of mission, can help the development of control strategies for AUVs such as mission planning and control algorithms. While an AUV cruises for her mission, her attitude and position data are is recorded. The data can be used for visualization of the motion in off-line. However, because most of the position data gathered from acoustic sensors have long time-interval and include intermittent faulty signal, the replayed motion by the graphic simulator can not demonstrate the motion as a smooth movie. In this paper, interpolation methods are surveyed to reconstruct the AUV position data. Then, an efficient 3D visualization method for AUV motion using the interpolation method is proposed. Simulation results arc also included to verify the proposed method.
The purpose of this paper is to demonstrate that the genetic algorithm can be useful for the global path planning when the obstacles and current field data are given. In particular, the possibilities for a novel type small AUV mission deployment in tidal regions, which experience vortical currents, were examined. Experimental simulations show feasibility and effective in generate the global path regardless of current and obstacles. By choosing an appropriate path in space, an AUV may both bypass adverse currents which are too fast to be overcome by the vehicle's motor and also exploit favorable currents to achieve far greater speeds than motors could otherwise provide, while substantially saving energy.
Jung, Sunggoo;Lee, Hanseob;Shim, David Hyunchul;Agha-mohammadi, Ali-akbar
ETRI Journal
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제43권4호
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pp.580-593
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2021
When operating in confined spaces or near obstacles, collision-free path planning is an essential requirement for autonomous exploration in unknown environments. This study presents an autonomous exploration technique using a carefully designed collision-free local planner. Using LiDAR range measurements, a local end-point selection method is designed, and the path is generated from the current position to the selected end-point. The generated path showed the consistent collision-free path in real-time by adopting the Euclidean signed distance field-based grid-search method. The results consistently demonstrated the safety and reliability of the proposed path-planning method. Real-world experiments are conducted in three different mines, demonstrating successful autonomous exploration flights in environment with various structural conditions. The results showed the high capability of the proposed flight autonomy framework for lightweight aerial robot systems. In addition, our drone performed an autonomous mission in the tunnel circuit competition (Phase 1) of the DARPA Subterranean Challenge.
Wanpiyarat, V.;Buapradubkul, D.;Chutirattanaphan, S.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.44-46
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2003
In 1996, Thailand's participation in the Pacific Rim as a part of NASA's Mission to Planet Earth (MTPE) Program, was titled 'AIRSAR Thailand Project'. In this project the Department of Land Development utilized Topographic SAR (TOPSAR) which had multi-frequencies: C band, L band, and P band with multi-polarization: HH, VV, and HV as well as C band VV DEM. Satellite data such as LANDSAT TM was also utilized for optimal use. Results of AIRSAR image processing including data fusion among difference wavelength bands and polarization revealed the quality of AIRSAR that best suit for detection of agricultural land uses. The HH-L band AIRSAR was proven to be useful to distinguish among crop types when combined with appropriate data. The HH, VV, and HV-P band enhanced surface characteristics of swamp forest and wetland. In addition, TOPSAR has its great advantage for identification of salt farms and shrimp ponds.
This paper presents a path planning optimization model for the engineering units to install obstacles in the shortest time during wartime. In a rapidly changing battlefield environment, engineering units operate various engineering obstacles to fix, bypass, and delay enemy maneuvers, and the success of the operation lies in efficiently planning the obstacle installation path in the shortest time. Existing studies have not reflected the existence of obstacle material storage that should be visited precedence before installing obstacles, and there is a problem that does not fit the reality of the operation in which the installation is continuously carried out on a regional basis. By presenting a Mixed Integrer Programming optimization model reflecting various constraints suitable for the battlefield environment, this study attempted to promote the efficient mission performance of the engineering unit during wartime.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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