A QRT(Quad-Rotor Type) hovering robot system is developed for quick detection and observation of the circumstances under calamity environment such as indoor fire spots. The UAV(Unmanned Aerial Vehicle) is equipped with four propellers driven by each electric motor, an embedded controller using a DSP, INS(Inertial Navigation System) using 3-axis rate gyros, a CCD camera with wireless communication transmitter for observation, and an ultrasonic range sensor for height control. The developed hovering robot shows stable flying performances under the adoption of RIC(Robust Internal-loop Compensator) based disturbance compensation and the vision based localization method. The UAV can also avoid obstacles using eight IR and four ultrasonic range sensors. The VTOL(Vertical Take-Off and Landing) flying object flies into indoor fire spots and sends the images captured by the CCD camera to the operator. This kind of small-sized UAV can be widely used in various calamity observation fields without danger of human beings under harmful environment.
Flight of an autonomous unmanned aerial vehicle (UAV) generally consists of four steps; take-off, ascent, descent, and finally landing. Among them, autonomous landing is a challenging task due to high risks and reliability problem. In case the landing site where the UAV is supposed to land is moving or oscillating, the situation becomes more unpredictable and it is far more difficult than landing on a stationary site. For these reasons, the accurate and precise control is required for an autonomous landing system of a UAV on top of a moving vehicle which is rolling or oscillating while moving. In this paper, a vision-only based landing algorithm using dynamic gimbal control is proposed. The conventional camera systems which are applied to the previous studies are fixed as downward facing or forward facing. The main disadvantage of these system is a narrow field of view (FOV). By controlling the gimbal to track the target dynamically, this problem can be ameliorated. Furthermore, the system helps the UAV follow the target faster than using only a fixed camera. With the artificial tag on a landing pad, the relative position and orientation of the UAV are acquired, and those estimated poses are used for gimbal control and UAV control for safe and stable landing on a moving vehicle. The outdoor experimental results show that this vision-based algorithm performs fairly well and can be applied to real situations.
Rithy Prak;Ji Ho Park;Sanggi Jeong;Arum Jang;Min Jae Park;Thomas H.-K. Kang;Young K. Ju
Computers and Concrete
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v.31
no.5
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pp.457-468
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2023
Buildings, bridges, and dams are examples of civil infrastructure that play an important role in public life. These structures are prone to structural variations over time as a result of external forces that might disrupt the operation of the structures, cause structural integrity issues, and raise safety concerns for the occupants. Therefore, monitoring the state of a structure, also known as structural health monitoring (SHM), is essential. Owing to the emergence of the fourth industrial revolution, next-generation sensors, such as wireless sensors, UAVs, and video cameras, have recently been utilized to improve the quality and efficiency of building forensics. This study presents a method that uses a target-based system to estimate the dynamic displacement and its corresponding dynamic properties of structures using UAV-based video. A laboratory experiment was performed to verify the tracking technique using a shaking table to excite an SDOF specimen and comparing the results between a laser distance sensor, accelerometer, and fixed camera. Then a field test was conducted to validate the proposed framework. One target marker is placed on the specimen, and another marker is attached to the ground, which serves as a stationary reference to account for the undesired UAV movement. The results from the UAV and stationary camera displayed a root mean square (RMS) error of 2.02% for the displacement, and after post-processing the displacement data using an OMA method, the identified natural frequency and damping ratio showed significant accuracy and similarities. The findings illustrate the capabilities and reliabilities of the methodology using UAV to evaluate the dynamic properties of structures.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.594-596
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2022
This paper relates to a system for pre-processing high-definition images acquired through a camera mounted on an unmanned aerial vehicle(UAV) and transmitting them to a server through a mobile communication network. In the case of the existing UAV system for image acquisition service, the acquired image was stored in the external storage device of the camera mounted on the UAV, and the image was checked by directly moving the storage device after the flight was completed. In the case of this method, there is a limitation in that it is impossible to check whether image acquisition or pre-processing is properly performed before directly checking image data through an external storage device. In addition, since the data is stored only in an external storage device, there is a disadvantage that data sharing is cumbersome. In this paper, to solve the above problems, we propose a system that can remotely check images in real time. Furthermore, we propose a system and method capable of performing pre-processing such as geo-tagging and transmission through a mobile communication network in addition to image acquisition through shooting in an UAV.
Recent technological advance in UAV (Unmanned Aerial Vehicle) technology offers new opportunities for assessing crop situation using UAV imagery. The objective of this study was to assess if reflectance and NDVI derived from consumer-grade cameras mounted on UAVs are useful for crop condition monitoring. This study was conducted using a fixed-wing UAV(Ebee) with Cannon S110 camera from March 2015 to March 2016 in the experiment field of National Institute of Agricultural Sciences. Results were compared with ground-based recordings obtained from consumer-grade cameras and ground multi-spectral sensors. The relationship between raw digital numbers (DNs) of UAV images and measured calibration tarp reflectance was quadratic. Surface (lawn grass, stairs, and soybean cultivation area) reflectance obtained from UAV images was not similar to reflectance measured by ground-based sensors. But NDVI based on UAV imagery was similar to NDVI calculated by ground-based sensors.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.3
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pp.225-232
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2014
In this study, a cooperative UAV and UGV platform is proposed to obtain a wide range of visual information. The UAV recognizes a pattern marker on UGV and tracks the UGV without user control. It can provide wide range of visual information for a user in the UGV. The UGV by a user is controled equipped with an aluminum board. And the UAV can take off and land on the UGV. The UAV uses two cameras; one camera is used to recognize a pattern marker and another is used to provide a wide range of visual information to the UGV's user. It is guaranteed that the proposed visual-based approach detects and tracks the target marker on the UGV, and then lands well. The experimental results show that the proposed approach can effectively construct a cooperative UAV/UGV platform for obtaining a wide range of vision information.
Jo, Seon-Yeong;Kim, Jong-Hun;Kim, Jung-Ho;Cho, Kyeum-Rae;Lee, Dae-Woo
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.4
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pp.342-351
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2010
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) have an INS(Inertial Navigation System) equipment and also have an electro-optical Equipment for mission. This paper proposes the vision based attitude estimation algorithm using Kalman Filter and Optical flow for UAV. Optical flow is acquired from the movie of camera which is equipped on UAV and UAV's attitude is measured from optical flow. In this paper, Kalman Filter has been used for the settlement of the low reliability and estimation of UAV's attitude. Algorithm verification was performed through experiments. The experiment has been used rate table and real flight video. Then, this paper shows the verification result of UAV's attitude estimation algorithm. When the rate table was tested, the error was in 2 degree and the tendency was similar with AHRS measurement states. However, on the experiment of real flight movie, maximum yaw error was 21 degree and Maximum pitch error was 7.8 degree.
Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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2003.11a
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pp.203-207
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2003
Due to the inherent nature of the low flying UAV, obstacle detection is a fundamental requirement in the flight path to avoid the collision from obstacles as well as manned aircraft. In this paper, a preliminary sensor requirements of an obstacle detection system for UAV in low-altitude flight are analyzed, and the automated obstacle detection sensor system is proposed assessing both passive and active sensors such as EO camera, IR, Laser radar, microwave and millimeter radar. In addition, TCAS (Traffic Alert and Collision Avoidance System) are reviewed for the collision avoidance of the manned aircraft system. It is suggested that small-sized radar sensor is the best candidate for the smart UAV because an active radar can provide the real-time informations on range and range rate in the all-weather environment. However, an important constraints on small UAV should be resolved in terms of accommodation of the mass, volume, and power allocated in the payload of the UAV system design requirements.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.4
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pp.349-356
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2016
This study investigates two camera self-calibration approaches, on-site self-calibration and laboratorial self-calibration, both of which are based on self-calibration theory and implemented by using a commercial photogrammetric solution, Agisoft PhotoScan. On-site self-calibration implements camera self-calibration and aerial triangulation by using the same aerial photos. Laboratorial self-calibration implements camera self-calibration by using photos captured onto a patterned target displayed on a digital panel, then conducts aerial triangulation by using the aerial photos. Aerial photos are captured by an unmanned aerial vehicle, and target photos are captured onto a 27in LCD monitor and a 47in LCD TV in two experiments. Calibration parameters are estimated by the two approaches and errors of aerial triangulation are analyzed. Results reveal that on-site self-calibration excels laboratorial self-calibration in terms of vertical accuracy. By contrast, laboratorial self-calibration obtains better horizontal accuracy if photos are captured at a greater distance from the target by using a larger display panel.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.1
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pp.161-168
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2010
This study aims to propose a method that shall rapidly acquire 3D information of the fast and frequently changing city areas by using the images taken by the UAV photogrammetric method, and to develop the process of the acquired data. For this study's proposed UAV photogrammetric method, low-cost UAV and non-metric digital camera were used. The elements of interior orientation were acquired through camera calibration. The artificial 3D model of the artificial structures was constructed using the image data photographed at the target area and the results of the ground control point survey. The digital surface model was created for areas that were changed due to a number of civil works. This study also analyzes the proposed method's application possibility by comparing a 1/1,000 scale digital map and the results of the ground control point survey. Through the above studies, the possibilities of constructing a 3D virtual city model renewal of 3D GIS database, abstraction of changed information in geographic features and on-demand updating of the digital map were suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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