Necessity of security reinforcement has been increased these days. As a result, surveillance systems using CCTV and the patrol system by person have been applied to security zone. However, CCTV has a blind spot and CCTV itself cannot handle emergency situation. Patrol system by person is economically expensive. To overcome these disadvantages, this paper presents an image-based surveillance system using unmanned aircraft. As a default, unmanned aircraft traces lines installed on ground which represents path for patrolling. If the aircraft detects objects, then it keeps a constant distance between object without missing the object in the image. Simulation results show that the proposed system can be operated even with unmanned aircraft with low specification.
An unmanned surveillance robot consists of a machine gun, a laser receiver, a thermal imager, a color CCD camera, and a laser illuminator. It has two axis control systems for elevation and azimuth. Because the current robot system is mounded at a fixed post to take care of surveillance tasks, it is necessary to modify such a surveillance robot to be installed on an UGV (Unmanned Ground Vehicle) system in order to watch blind areas. Thus, it is required to have a stabilization system to compensate the disturbance from the UGV. In this paper, a simulation based design scheme has been adopted to develop a mobile surveillance robot. The 3D CAD geometry model has first been produced by using Pro-Engineer. The required pan and tilt motor capacities have been analyzed using ADAMS inverse dynamics analysis. A target tracking and stabilization control algorithm of the mobile surveillance robot has been developed in order to compensate the motion of the vehicle which will experience the rough terrain. To test the performance of the stabilization control system of the robot, ADAMS/simulink co-simulations has been carried out.
변전소, 댐, 철도 등과 같은 공공시설들의 출입은 매우 엄격하제 관리되어 있으며 최근에는 IT기술의 발전과 정부의 비용절감정책으로 무인감시설비가 도입되어 운영되고 있다. 그러나 무인감시설비에 고장이 발생되면 감시 공백과 침입자에 의한 정보유출과 시설파손 등의 피해가 발생할 수 있다. 또한 감시설비의 점검을 위해서는 관리자의 주기적 방문점검이 필요하며 이로 인해 추가적인 관리비용이 발생되는 문제점을 갖고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 무인감시설비의 동작 상태를 실시간 점검하여 문제 발생 시 자동복구를 시도하고 관리자에게 이를 통보하는 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템은 영상, 음향, 조명 상태 등의 정보를 수신하고 판단하는 NVR과 무인감시설비의 상태를 감지하고 복구를 시도하는 제어장치로 구성되어 있다. 본 논문에서 제안된 시스템을 이용하여 무인감시설비의 고장으로 인한 감시공백 최소화와 점검비용의 감소로 인한 경제성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
As technologies have been more quickly developed in this 4th Industry Revolution era, their application to defense industry has been also growing. With these much advanced technologies, we attempt to use Manned-Unmanned Teaming systems in various military operations. In this study, we consider the Location-Routing Problem for reconnaissance surveillance missions of the maritime manned-unmanned surface vehicles. As a solution technique, the two-phase method is presented. In the first location phase, the p-median problem is solved to determine which nodes are used as the seeds for the manned vehicles using Lagrangian relaxation with the subgradient method. In the second routing phase, using the results obtained from the location phase, the Vehicle Routing Problems are solved to determine the search routes of the unmanned vehicles by applying the Location Based Heuristic. For three network data sets, computational experiments are conducted to show the performance of the proposed two-phase method.
Gyu Seon Kim;Haemin Lee;Soohyun Park;Joongheon Kim
ETRI Journal
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제45권5호
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pp.811-821
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2023
We propose an adaptive unmanned aerial vehicle (UAV)-assisted object recognition algorithm for urban surveillance scenarios. For UAV-assisted surveillance, UAVs are equipped with learning-based object recognition models and can collect surveillance image data. However, owing to the limitations of UAVs regarding power and computational resources, adaptive control must be performed accordingly. Therefore, we introduce a self-adaptive control strategy to maximize the time-averaged recognition performance subject to stability through a formulation based on Lyapunov optimization. Results from performance evaluations on real-world data demonstrate that the proposed algorithm achieves the desired performance improvements.
무인 감시설비의 고장과 오작동으로 인해 담당자가 무인 감시시설에 도착할 때까지 생기는 시간 지연과 침입자의 침입으로 인한 시설물 절도, 파손 그리고 정보유출 피해가 발생할 수 있다. 또한, 장비 고장과 오작동으로 인해 관리자의 상시점검으로 인한 추가비용이 발생한다. 본 논문에서는 무인 감시설비 오작동을 보완하기 위해 실시간으로 감시설비를 진단하여 문제 발생에 관한 내용을 표시하고 자동으로 설비 전원을 복구하며 담당자에게 문자메시지로 상황을 알리는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 영상장치(CCTV), 음향장비, 투광등 장치 등의 무인 감시설비 주요 시설물로 이루어진 감시설비, 이 감시설비 정보를 판단할 수 있는 통합형 네트워크 비디오 레코더 장치(NVR), 전원을 제어하는 장치, 그리고 실시간으로 문자메시지를 보낼 수 있는 SMS 서버로 구성되어있다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 유효성을 검증하였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권2호
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pp.136-144
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2010
This paper presents an algorithm for planning waypoints for the operation of a surveillance mission using cooperative unmanned aerial vehicles (UAVs) in a given map. This algorithm is rather simple and intuitive; therefore, this algorithm is easily applied to actual scenarios as well as easily handled by operators. It is assumed that UAVs do not possess complete information about targets; therefore, kinematics, intelligence, and so forth of the targets are not considered when the algorithm is in operation. This assumption is reasonable since the algorithm is solely focused on a surveillance mission. Various parameters are introduced to make the algorithm flexible and adjustable. They are related to various cost functions, which is the main idea of this algorithm. These cost functions consist of certainty of map, waypoints of co-worker UAVs, their own current positions, and a level of interest. Each cost function is formed by simple and intuitive equations, and features are handled using the aforementioned parameters.
무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)는 짧은 시간 동안 넓은 범위의 정찰이 가능하기 때문에 최근에는 이를 활용한 감시 시스템 연구가 주목을 받고 있다. 넓은 범위를 감시할 때 조종사가 반복적으로 UAV를 비행시키는 것은 운영에 필요한 비용 문제가 발생한다. 감시를 위한 비행경로를 사전에 정의할 수 있다면 이를 기반으로 UAV를 자율 비행시켜 비용 문제를 해결할 수 있다. 전통적인 접근 방법은 GPS를 기반으로 비행할 경로를 다수 개의 모터프리미티브로 정의한다. 하지만, UAV가 감시할 지점이 모터프리미티브에 반영되지 않아 감시가 제대로 수행되지 못하는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 감시용 UAV를 자율 비행시키기 위한 모터프리미티브의 구조를 제안한다. 모터프리미티브는 감시 대상을 정확히 기술하기 위해서 자동으로 감시할 지점을 선택하여 생성된다.
Recently, the Defense Advanced Research Projects Agency(DARPA) in the United States is studying a new concept of war called Mosaic Warfare, and MUM-T(Manned-Unmanned Teaming) through the division of missions between expensive manned and inexpensive unmanned aircraft is at the center. This study began with the aim of deriving the priority of autonomous functions according to the role of unmanned aerial vehicles in the present and present collaboration that is emerging along with the concept of mosaic warfare. The autonomous function of unmanned aerial vehicles between the presence and absence collaboration may vary in priority depending on the tactical operation of unmanned aerial vehicles, such as air-to-air, air-to-ground, and surveillance and reconnaissance. In this paper, ACE (Air Combat Evaluation), Skyborg, and Longshot, which are recently studied by DARPA, derive the priority of autonomous functions according to air-to-air collaboration, and use AHP analysis. The results of this study are meaningful in that it is possible to recognize the priorities of autonomous functions necessary for unmanned aircraft in order to develop unmanned aerial vehicles according to the priority of autonomous functions and to construct a roadmap for technology implementation. Furthermore, it is believed that the mass production and utilization of unmanned air vehicles will increase if one unmanned air vehicle platform with only essential functions necessary for air-to-air, air-to-air, and surveillance is developed and autonomous functions are expanded in the form of modules according to the tactical operation concept.
Mohammed Abdulhakim Al-Absi;Hoon Jae Lee;Young-sil Lee
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.8-19
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2023
This paper presents advancement in multi- unmanned aerial vehicle (UAV) cooperative area surveillance, focusing on optimizing UAV route planning through the application of genetic algorithms. Addressing the complexities of comprehensive coverage, two real-time dynamic path planning methods are introduced, leveraging genetic algorithms to enhance surveillance efficiency while accounting for flight constraints. These methodologies adapt multi-UAV routes by encoding turning angles and employing coverage-driven fitness functions, facilitating real-time monitoring optimization. The paper introduces a novel path planning model for scenarios where UAVs navigate collaboratively without predetermined destinations during regional surveillance. Empirical evaluations confirm the effectiveness of the proposed methods, showcasing improved coverage and heightened efficiency in multi-UAV path planning. Furthermore, we introduce innovative optimization strategies, (Foresightedness and Multi-step) offering distinct trade-offs between solution quality and computational time. This research contributes innovative solutions to the intricate challenges of cooperative area surveillance, showcasing the transformative potential of genetic algorithms in multi-UAV technology. By enabling smarter route planning, these methods underscore the feasibility of more efficient, adaptable, and intelligent cooperative surveillance missions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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