The world of technology is pleasantly evolving to a stage where small robotic aid may be used to ease the work of researchers, and to one day bring more accurate results than the current human abilities allow. In the research field of species monitoring in biology, unmanned aerial vehicles (UAVs) have begun to play an important role in how research is approached, analyzed, and then applied for further investigation, particularly by focusing on a single species. This paper uses data that has been collected from June to October 2015, to demonstrate how the innovative idea of using UAVs to monitor a particular species will bring a positive development in conservation research, and what it was able to achieve in this research field so far. More precisely, we examine the potential of UAVs to take center stage in future research, as well as their current accuracy. This paper describes the use of the commercially available Phantom 2 Vision+ for the detection, assessment, and monitoring of the butterfly species Libythea celtis, demonstrating how it can help the monitoring of butterflies and how it could be developed for even more adventurous and detailed research in the future.
Unmanned aerial vehicles (UAVs) are a new and yet constantly developing part of forest inventory studies and vegetation-monitoring fields. Covering large areas, their extensive usage has saved time and money for researchers and conservationists to survey vegetation for various data analyses. Post-processing imaging software has improved the effectiveness of UAVs further by providing 3D models for accurate visualization of the data. We focus on determining the coniferous tree coverage to show the current advantages and disadvantages of the orthorectified 2D and 3D models obtained from the image photogrammetry software, Pix4Dmapper Pro-Non-Commercial. We also examine the methodology used for mapping the study site, additionally investigating the spread of coniferous trees. The collected images were transformed into 2D black and white binary pixel images to calculate the coverage area of coniferous trees in the study site using MATLAB. The research was able to conclude that the 3D model was effective in perceiving the tree composition in the designated site, while the orthorectified 2D map is appropriate for the clear differentiation of coniferous and deciduous trees. In its conclusion, the paper will also be able to show how UAVs could be improved for future usability.
This paper describes a study of performance prediction of an electric propulsion system for multirotor UAVs. The electric propulsion system consists of motors, propellers, batteries and speed controllers, and significantly affects performance characteristics of the platform. The performance of the electric propulsion system for multirotor UAVs was predicted using an analytical model derived from the characteristics of each component, operation experiments and statistical analyses. Ground performance tests and endurance flights were performed to verify the reliability of the proposed performance prediction method. A quadrotor platform was designed to demonstrate the parcel delivery service used in the endurance flight. From the result of verification tests, it was confirmed that the proposed method has a good agreement.
This paper proposes a linear distributed target tracking filter for multiple unmanned aerial vehicles(UAVs) sharing their passive sensor measurements through communication channels. Different from the conventional nonlinear filtering schemes, the distributed passive target tracking problem is newly formulated within the framework of a linear robust state estimation theory incorporated with a linear uncertain measurement equation including the coordinate transform uncertainty. To effectively cope with the performance degradation due to the coordinate transform uncertainty, a linear consistent robust Kalman filter(CRKF) theory is devised and applied for designing a distributed passive target tracking filter. Through the simulations for typical UAV surveillance mission, the superior performance of the proposed method over the existing schemes of distributed passive target tracking are demonstrated.
Localization of aerial vehicles and map building of flight environments are key technologies for the autonomous flight of small UAVs. In outdoor environments, an unmanned aircraft can easily use a GPS (Global Positioning System) for its localization with acceptable accuracy. However, as the GPS is not available for use in indoor environments, the development of a SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) system that is suitable for small UAVs is therefore needed. In this paper, we suggest a vision-based SLAM system that uses vision sensors and an AHRS (Attitude Heading Reference System) sensor. Feature points in images captured from the vision sensor are obtained by using GPU (Graphics Process Unit) based SIFT (Scale-invariant Feature Transform) algorithm. Those feature points are then combined with attitude information obtained from the AHRS to estimate the position of the small UAV. Based on the location information and color distribution, a Gaussian process model is generated, which could be a map. The experimental results show that the position of a small unmanned aircraft is estimated properly and the map of the environment is constructed by using the proposed method. Finally, the reliability of the proposed method is verified by comparing the difference between the estimated values and the actual values.
드론의 사용 범위는 점차 군사용에서 상업용으로 활용 분야를 확장하고 있다. 농업 분야에서는 드론을 활용하기 위한 다양한 연구가 진행되었지만, 해양 특히 수산업 분야에서는 드론을 활용하기 위한 노력이 상대적으로 많지 않았다. 본 논문에서는 해양 및 수산업에 적용하기 위한 드론의 필요성과 시스템적 요구사항을 제안한다. 드론을 활일용한 해양 및 수산 모니터링은 기존 방법에 비해서 효과적이며, 많은 비용을 감소시킬 것으로 예상된다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제8권1호
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pp.46-53
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2007
In this paper, a guidance law for vision-based automatic landing of unmanned aerial vehicles (UAVs) is proposed. Automatic landing is a challenging but crucial capability for UAVs to achieve a fully autonomous flight. In an autonomous landing maneuver of UAVs, the decision of where to landing and the generation of guidance command to achieve a successful landing are very significant problem. This paper is focused on the design of guidance law applicable to automatic landing problem of fixed-wing UAV and rotary-wing UAV, simultaneously. The proposed guidance law generates acceleration command as a control input which derived from a specified time-to-go ($t_go$) polynomial function. The coefficient of $t_go$-polynomial function are determined to satisfy some terminal constraints. Nonlinear simulation results using a fixed-wing and rotary-wing UAV models are presented.
국외에서 개발이 진행되고 있거나 완료된 UAV에 적용된 추진기관의 성능 특성을 분석하였다. 본 연구에서 총 10종의 UAV의 임무 및 성능 특성을 검토하고 민간항공기 및 군용항공기와 성능 특성을 비교 검토하였다. 또한, UAV 추진기관의 성능 특성을 정리하고 엔진 설계 파라미터에 대한 분석을 수행하였다. 추진기관의 추력, SFC 및 설계변수인 압축비, 바이패스비에 대해 민간 및 군용항공기 엔진과 비교하여 검토하였으며, 본 연구를 통해 UAV에 따른 설계 파라미터를 보다 잘 이해할 수 있었다.
무인비행체와 관련된 기술의 주요 이슈 중 하나는 충돌 회피이다. 특히, 다중 무인비행체 간의 충돌 회피는 무인비행체의 응용분야를 다수의 무인비행체가 제한된 공간에서 운영되는 민간 분야로 확장하기 위하여 매우 중요한 기술이다. 본 논문에서는 FANET(: Flying Ad Hoc Network)에 기반을 둔 충돌 회피 방안을 소개한다. 제안된 방식은 무선 데이터통신에서 사용되는 충돌회피 방식과 유사한 방법을 채택한다. 이 방식을 통하여 무인비행체들은 통상적인 사용자 정보를 주고받을 뿐만 아니라 충돌 회피를 위한 비행 정보도 공유한다.
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 human. UA V s are currently employed in many military missions such as reconnaissance, surveillance, enemy radar jamming, decoying, suppression of enemy air defense (SEAD), fixed and moving target attack, and air-to-air combat. UAVs also are employed in a number of civilian applications such as monitoring ozone depletion, inclement weather, traffic congestion, and taking images of dangerous territory. 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 an UAV's path planning to maximize survivability. A mathematical programming model is composed by using MRPP (Most Reliable Path Problem) and TSP (Traveling Salesman Problem). A path planning algorithm for UAV is applied by transforming MRPP into SPP (Shortest Path Problem).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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