Recently, as the roles and utilization fields of UAV become more diverse, demand for high - level mission has been increasing. To solve this issue, researches on the operation of multiple small UAVs and related systems have been actively carried out. The multiple small UAVs based application system has a problem that the task complexity of control personnel increases because the control personnel must continuously control and manage several small UAVs. Hence, it is necessary to develop a software platform that can perform efficient control in order to employ a multiple small UAVs based application system successfully. In this paper, we propose an effective ground control software platform for application systems using multiple small UAVs. We first analyze the requirements for the software platform, and design and implement software based on the analysis. Simulation using the X-plane flight simulator shows that multiple flight data are effectively displayed and that the image data transmitted from many small UAVs are simultaneously displayed in real time.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.2
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pp.284-290
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2012
This paper addresses a new passive target tracking problem using the range differences measured by cooperative UAVs. In order to solve the range difference based passive target tracking problem within the framework of linear robust state estimation, the uncertain linear measurement model which contains the stochastic parameter uncertainty is derived by using the noisy range difference measurements. To cope with the performance degradation due to the stochastic parameter uncertainty, the recently developed non-conservative robust Kalman filtering technique [1] is applied. For the cruciform formation flying UAVs, the relationship between the target tracking performance and the measurement errors is quantitatively analyzed. The proposed filter has practical advantages over the classical nonlinear filters because, for its recursive linear structure, it can provide satisfactory convergence properties and is suitable for real-time multiple UAVs applications. Through the simulations, the usefulness of the proposed method is demonstrated.
Moon, Sangwoo;Oh, Eun-Mi;You, Dong-Il;Shim, David Hyunchul
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.5
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pp.442-449
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2013
In this paper, a simulation system based on X-Plane and MATLAB/Simulink for multiple UAVs is presented. For the conceptual design of this proposed system, a hierarchical system architecture for multiple UAVs is presented. This architecture has object-oriented data structure which consists of three objects (UAV status, mission and task, and environment) and a hierarchy consisting of four layers (decision making layer, task assignment layer, path and motion planning layer, and collision avoidance layer) is also proposed. In addition, this paper shows a implementation of simulation system based on the proposed system architecture using X-Plane and MATLAB/Simulink. The result of simulation from the developed system in this paper validate capability of application for multiple UAVs in real environment.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.11
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pp.1539-1548
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2016
Beamforming technique at the ground station is known to be effective in obtaining coverage extension or SNR gain for communication with unmanned aerial vehicle (UAV). When a UAV moves, periodic beam tracking is necessary to maintain beam gain. In order to track beams for multiple UAVs, the ground station needs to receive different preamble sequences from multiple UAVs. In this paper, a preamble sequence design technique is proposed for beam tracking in a GMSK-based communication system with multiple UAVs. Hadamard sequence is considered for the design of preamble sequence due to its ideal cross-correlation property. A preamble sequence appropriate for a GMSK communication system with multiple UAVs is proposed after analyzing the properties of received signal in a GMSK system with the input of Hadamard sequence.
An Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is a powered pilotless aircraft, which is controlled remotely or autonomously. UAVs are an attractive alternative for many scientific and military organizations. UAVs can perform operations that are considered to be risky or uninhabitable for humans. UAVs are currently employed in many military missions and a number of civilian applications. For accomplishing the UAV's missions, guarantee of survivability should be preceded. The main objective of this study is to suggest a mathematical programming model and a $A^*PS$_PGA (A-star with Post Smoothing_Parallel Genetic Algorithm) for Multiple UAVs's path planning to maximize survivability. A mathematical programming model is composed by using MRPP (Most Reliable Path Problem) and MTSP (Multiple Traveling Salesman Problem). After transforming MRPP into Shortest Path Problem (SPP),$A^*PS$_PGA applies a path planning for multiple UAVs.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.2
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pp.63-70
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2012
The collision-free flight planning method based on the extended collision map is proposed for cooperation of multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) in a common 3-dimensional workspace. First, a UAV is modeled as a sphere, taking its 3-D motions such as rolling into consideration. We assume that after entering the common workspace, the UAVs move along their straight paths until they depart from the workspace, and that the priorities of the UAVs are determined in advance. According to the assumptions, the collision detection problem between two spheres in $R^3$ can be reduced into the collision detection problem between a circle and a line in $R^2$. For convenience' sake and safety, the collision regions are approximated by collision boxes. Using the collision boxes, the entrance times of the UAVs are scheduled for collision avoidance among the UAVs. By this way, all UAVs can move in the common workspace without collisions with one another. For verifying the effectiveness of the proposed flight planning method, the simulation with 12 UAVs is carried out.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.14
no.1
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pp.67-74
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2013
Nonlinear guidance law combined with a pseudo pursuit guidance is proposed, to perform stationary target observation mission. Multiple UAVs are considered, with waypoint constraint. The whole guidance is divided into two steps: firstly, waypoint approach, with specified incidence angle; and secondly, loitering around the stationary target. Geometric approach is used to consider the constraint on the waypoint, and a specified phase angle between the loitering UAV and the approaching UAV. In the waypoint approach step, UAVs fly to the waypoint using the pseudo pursuit guidance law. After passing the waypoint, UAVs turn around the target, using a distance error dynamics-based guidance law. Numerical simulations are performed, to verify the performance of the proposed guidance law.
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).
In this paper, the range difference based the moving target tracking problem using multiple UAVs is solved within the new framework of linear robust state estimation. To do this, the relative kinematics is modeled as an uncertain linear system containing stochastic parametric uncertainties in its measurement matrix. Applying the non-conservative robust Kalman filter for the uncertain system, a quasi-optimal linear target tracking filter is designed. For its recursive linear filter structure, the proposed method can ensure the fast convergence and reliable target tracking performance. Moreover, it is suitable for real-time applications using multiple UAVs.
In this study, We show that multiple UAVs (Unmaned Air Vehicle) have datalink system which includes the IEEE 802.11b technology. we are predicting and calculating to the number of the UAV and data rate between UAV and ground control system, using the IEEE 802.11 standards which include the transmit/receive the delay time and theoretical maximum throughput (TMT).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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