In this paper, we proposed an autopilot of the unmanned piloted vehicle to guide to the specific position and analyzed robustness of the designed autopilot. We divide an aircraft velocity into the three case which are low, crusing and high speed, and designed autopilot gains are gain scheduled. We generated the turbulence for the operational altitudes and analyzed performance of the autopilot about it. We proved robustness of the designed autopilot for the turbulence and gust using simulation.
Depth estimation is a key technology in 3D map generation for autonomous driving of vehicles, robots, and drones. The existing sensor-based method has high accuracy but is expensive and has low resolution, while the camera-based method is more affordable with higher resolution. In this study, we propose self-attention-based unsupervised monocular depth estimation for UAV camera system. Self-Attention operation is applied to the network to improve the global feature extraction performance. In addition, we reduce the weight size of the self-attention operation for a low computational amount. The estimated depth and camera pose are transformed into point cloud. The point cloud is mapped into 3D map using the occupancy grid of Octree structure. The proposed network is evaluated using synthesized images and depth sequences from the Mid-Air dataset. Our network demonstrates a 7.69% reduction in error compared to prior studies.
The unsupervised domain adaptation can solve the impractical issue of repeatedly collecting high-quality training data every year for annual crop classification. This study evaluates the applicability of deep learning-based unsupervised domain adaptation models for crop classification. Three unsupervised domain adaptation models including a deep adaptation network (DAN), a deep reconstruction-classification network, and a domain adversarial neural network (DANN) are quantitatively compared via a crop classification experiment using unmanned aerial vehicle images in Hapcheon-gun and Changnyeong-gun, the major garlic and onion cultivation areas in Korea. As source baseline and target baseline models, convolutional neural networks (CNNs) are additionally applied to evaluate the classification performance of the unsupervised domain adaptation models. The three unsupervised domain adaptation models outperformed the source baseline CNN, but the different classification performances were observed depending on the degree of inconsistency between data distributions in source and target images. The classification accuracy of DAN was higher than that of the other two models when the inconsistency between source and target images was low, whereas DANN has the best classification performance when the inconsistency between source and target images was high. Therefore, the extent to which data distributions of the source and target images match should be considered to select the best unsupervised domain adaptation model to generate reliable classification results.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.6
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pp.541-548
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2021
Recently, multispectral cameras are being actively utilized in various application fields such as agriculture, forest management, coastal environment monitoring, and so on, particularly onboard UAV's. Resultant multispectral images are typically georeferenced primarily based on the onboard GPS (Global Positioning System) and IMU (Inertial Measurement Unit)or accurate positional information of the pixels, or could be integrated with ground control points that are directly measured on the ground. However, due to the high cost of establishing GCP's prior to the georeferencing or for inaccessible areas, it is often required to derive the positions without such reference information. This study aims to provide a means to improve the georeferencing performance of a multispectral camera images without involving such ground reference points, but instead with the simultaneously onboard high resolution RGB camera. The exterior orientation parameters of the drone camera are first estimated through the bundle adjustment, and compared with the reference values derived with the GCP's. The results showed that the incorporation of the images from a high resolution RGB camera greatly improved both the exterior orientation estimation and the georeferencing of the multispectral camera. Additionally, an evaluation performed on the direction estimation from a ground point to the sensor showed that inclusion of RGB images can reduce the angle errors more by one order.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.23
no.5
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pp.107-114
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2019
In many military aircraft, s-shaped diffusers are used to prevent the fan blades of the turbofan engine from being exposed to the outside. The inlet configurations of the air intakes for military aircraft vary, such as the rectangular intake of the F-22, the crescent-like intake of the F-16, elliptical intake of the MQ-25. In this study, the aerodynamic performance of s-shaped diffusers with various inlet configurations was evaluated using numerical analysis. In addition, the configuration of the middle section of an s-shape duct was changed to the crescent shape, and the effects on its aerodynamic performance were investigated. As a result, there was a slight difference in total pressure recovery according to various inlet configurations with ellipse-shaped middle sections. Also, the total pressure distortion was the lowest in the rectangular inlet shape. When the configuration of the middle section was changed from an ellipse to a crescent shape, the total pressure recovery remained at a high level, except for the ellipse-shaped inlet configuration. In terms of total pressure distortion, the duct with the crescent-shaped middle section showed a significantly more uniform pressure distribution than that with the ellipse-shaped middle section.
Detect and avoid (DAA) system, which is essential for the operation of UAS, detects intruding aircraft and offers the ranges of turn and climb/descent maneuver that are required to avoid the intruder. This paper uses detect and avoid alerting logic for unmanned systems (DAIDALUS) developed at NASA as a DAA algorithm. Since DAIDALUS offers ranges of avoidance maneuvers, the actual avoidance maneuver must be decided by the UAS pilot as well as the timing and method of returning to the original route. It can be readily used in real-time human-in-the-loop (HiTL) simulations where a human pilot is making the decision, but a pilot decision model is required in fast-time simulations that proceed without human pilot intervention. This paper proposes a pilot decision model that maneuvers the aircraft based on the DAIDALUS avoidance maneuver range. A series of tests were conducted using test vectors from radio technical commission for aeronautics (RTCA) minimum operational performance standards (MOPS). The alert levels differed by the types of encounters, but loss of well clear (LoWC) was avoided. This model will be useful in fast-time simulation of high-volume traffic involving UAS.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.27
no.9
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pp.854-864
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2016
The use of small drone platform has become a popular topic in these days but its application for SAR operation has been little known due to the burden of the payload implementation. Drone platforms are distinguished from the conventional UAV system by the increased vulnerability to the turbulences, control-errors and poor motion stability. Consequently, sophisticated motion compensation may be required to guarantee the successful acquisition of high quality SAR imagery. Extremely limited power and mass budgets may prevent the use of additional hardwares for motion compensation and the difficulty of SAR focusing is further aggravated. In this paper, we have carried out a feasibility study of mico-SAR drone operation. We present the image acquisition results from the preliminary flight tests and a quality assessment is followed on the experimental SAR images. The in-flight motion errors derived from the unique drone movements are investigated and attempts have been made to compensate for the geometrical and phase errors caused by motions against the nominal trajectory. Finally, the successful operation of drone SAR system is validated through the focussed SAR images taken over test sites.
An unmanned aerial vehicle (UAV), commonly known as a drone and also referred to as an unpiloted aerial vehicle and a remotely piloted aircraft (RPA) by the International Civil Aviation Organization (ICAO), is an aircraft without a human pilot aboard. ICAO classify unmanned aircraft into two types under Circular 328 AN/190. Unmanned aircraft, which is the core of the development of the aviation industry. However, there are also elements of the legal dispute. Unmanned aircraft are manufactured in small size, it is possible to shoot a record peripheral routes stored in high-performance cameras and sensors without the consent of the citizens, there is a risk of invasion of privacy. In addition, the occurrence of the people of invasion of privacy is expected to use of civilian unmanned aircraft. If the exposure of private life that people did not want for unmanned aircraft has occurred, may occur liability to the operator of unmanned aircraft, this is a factor to be taken into account for the development of unmanned aircraft industry. In the United States, which is currently led by the unmanned aircraft industry, policy related to unmanned aircraft, invasion of privacy is under development, is preparing an efficient measures making. Unmanned aircraft special law has not been enforced. So there is a need for legal measures based on infringement of privacy by the unmanned aircraft. US was presented Privacy Protection Act of unmanned aircraft (draft). However Korea has many laws have been enacted, to enact a new law, but will be able to harm the legal stability, there is a need for the enactment of laws for public safety of life. Although in force Personal Information Protection Law, unmanned aerospace, when the invasion of privacy occurs, it is difficult to apply the Personal Information Protection Law. So, it was presented a privacy protection bill with infringement of privacy of unmanned aircraft in the reference US legislation and the Personal Information Protection Act.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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