In this paper, an array antenna for LOS datalink for mounting UAV(Unmanned Aerial Vehicle) of low-probability of intercept is presented. For low RCS, radome was designed by conformal form, and other components were inserted into the UAV. The antenna of the transmitter and receiver are each composed of 12×12 array antennas, and include a beam steering function by controlling the phase of the unit element for the Uni-directional pattern and the Bi-directional pattern. As a result of the measurement of the manufactured antenna, it was confirmed that all the required specifications were met, and the installing possibility of the UAV platform on low-probability of intercept in the future was confirmed.
Geofencing supports unmanned aerial vehicle (UAV) operation by defining stay-in and stay-out regions. National Aeronautics and Space Administration (NASA) has developed a prototype of the geofencing function, SAFEGUARD, which prevents stayout region violation by utilizing position estimates. Thus, SAFEGUARD depends on navigation system performance, and the safety risk associated with the navigation system uncertainty should be considered. This study presents a methodology to compute the safety risk assessment-based along-track position error bound under nominal and Global Navigation Satellite Systems (GNSS) failure conditions. A Kalman filter system using pseudorange measurements as well as pseudorange rate measurements is considered for determining the position uncertainty induced by velocity uncertainty. The worst case pseudorange and pseudorange rate fault-based position error bound under the GNSS failure condition are derived by applying a Receiver Autonomous Integrity Monitor (RAIM). Position error bound simulations are also conducted for different GNSS fault hypotheses and constellation conditions with a GNSS/INS integrated navigation system. The results show that the proposed along-track position error bounds depend on satellite geometries caused by UAV attitude change and are reduced to about 40% of those of the single constellation case when using the dual constellation.
Purpose: The purpose of this study is to identify and resolve the causes of defects in the unmanned aerial vehicle launch system(propulsion wire fracture, rear rail deformation) and to prevent recurrence. Methods: The causes of the two defects were derived through fault tree analysis for each of the two defects and fault reproduction tests. In the case of propulsion wire, the installation of a high speed camera to check the behavior of wire was the driving force behind the defect resolution. Results: The results of this study are as follows; It was determined that the thickness of the washer was less than the maximum tolerance of the pulley was the cause of the propulsion wire fracture defect. Failure to comply with the launch procedure and insufficient safety margin were judged as the cause of the rear rail deformation defect. Accordingly, the configuration was changed to remove each defect. Conclusion: The case of this study was conducted to eliminate defects in the launch system for UAV. The causes of defects were estimated through fault tree analysis. After the configuration change, Structural analysis and launch tests were performed to demonstrate the safety and effectiveness of the modified configuration. As a result, the effect of the modified configuration was verified.
In order to realize tiny bridge crack discovery by UAV-based machine vision, a novel method combining deep learning and tensor voting is proposed. Firstly, the grid images of crack are detected and descripted based on SE-ResNet50 to generate feature points. Then, the probability significance map of crack image is calculated by tensor voting with feature points, which can define the direction and region of crack. Further, the crack detection anchor box is formed by non-maximum suppression from the probability significance map, which can improve the robustness of tiny crack detection. Finally, a case study is carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method in the Xiangjiang-River bridge inspection. Compared with the original tensor voting algorithm, the proposed method has higher accuracy in the situation of only 1-2 pixels width crack and the existence of edge blur, crack discontinuity, which is suitable for UAV-based bridge crack discovery.
현재 국내 및 국외를 아울러 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 관심이 상당히 높아졌다. UAV에는 영상을 촬영하는 카메라가 탑재되어 있어 고고학 조사가 불가능한 지역의 접근에 유리하다. 더구나 항공사진 촬영을 통해 지형을 모델링하여 3차원 공간영상정보를 취득할 수 있어, 조사 대상지역의 지형에 대한 해석을 구체화할 수 있다. 이와 함께 과거 항공사진과의 비교 검토를 통해 지형의 변화모습을 파악한다면 유적의 존재 여부의 파악에도 많은 도움이 될 것이다. 이러한 유적 탐색을 위한 지형모델링은 크게 두 부분으로 나누어 접근할 수 있다. 우선 드론을 이용한 현재 지형의 항공사진을 취득한 후 이를 영상정합하고 후처리 과정을 진행하여 완성하는 방법과 과거 항공사진을 이용한 영상접합과 지형모델링을 완성하는 방법 등이다. 이 과정을 거쳐 완성한 모델링 지형은 여러 분석결과를 도출할 수 있는데, 현재의 지형모델링에서는 DSM과 DTM, 고도분석 등의 지형분석을 실시하여 형질변경 및 미지형의 모습을 대략적으로 파악할 수 있고, 과거 항공사진의 지형모델링에서는 원지형과 저습지 내 매몰미지형의 모습 등을 파악할 수 있다. 이를 실제 조사된 내용과 비교하고 각각의 지형모델링 자료를 중첩하여 살펴보게 되면 구릉지형에서는 형질변경의 모습을, 저습지형에서는 매몰된 미지형의 모습을 볼 수 있어 유적의 존부를 파악하는데 매우 유용하게 사용될 수 있다. 이처럼 항공사진을 이용한 모델링 자료는 고고학현장에서 조사가 불가한 사유지나 광범위한 지역의 지형에 유적의 존재여부를 파악하는데 유용하며, 추후 유적의 보존처리와 관련한 논의에도 적극 이용될 수 있다. 나아가 과거와 현재의 지형자료의 비교를 통해 지적도나 토지활용도 등의 주제도로 제공이 가능하는 등, 다양한 방식으로의 활용 가능성을 생각할 수 있다. 그러나 무엇보다도 고고학 자료의 존재유무 파악을 위한 유적 탐색의 새로운 조사방법론으로 기능할 수 있다.
본 논문에서는 PTZ(Pan Tilt Zoom) 카메라를 장착한 무인항공기의 항법장치 정보와 촬영지역의 입체적 지형정보를 기반으로, 무인항공기가 촬영하는 지리적 위치를 실시간으로 파악하고 촬영 지역의 면적을 자동 산출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘과 더불어 특정 지역의 촬영 가능 여부를 자동 판단할 수 있는 방안을 설명한다. 무인항공기가 원하는 특정지역의 촬영을 시도할 경우에는 항공기의 위치와 고도뿐만 아니라 해당 지역의 입체적 지형에 의하여 유효한 영상의 획득 가능여부가 결정된다. 본 연구의 결과를 적용하면 지상관제센터에서 무인항공기가 촬영하는 영상이 원하는 지역의 정보인지 실시간으로 판단할 수 있으므로 정확한 실시간 원격 운항 제어가 가능하다. 그리고 제안한 알고리즘과 촬영가능여부를 판단하는 방안은 사전 모의 운항 및 운항경로 설정에 유용하게 응용할 수 있다.
본 논문에서는 UAV 데이터링크 시스템에 사용되는 탑재 안테나(1차링크/2차링크/위성링크)에 대해 연구하였다. 연구결과, UAV의 비행 안정성을 확보하기 위해 데이터링크는 3중링크로 구성하는 것이 이상적이나 운용 플랫폼에 맞게 통신링크를 구성해야 한다. 해외 연구개발 동향 분석결과, 탑재 데이터링크 안테나는 LOS 확보가 용이한 위치에 장착되어 운용되고 있다. 1차링크는 기본운용을 위한 지향성 안테나, 비상운용을 위한 무지향성 안테나로 구성하며, 2차링크는 UHF/C 대역에서 모노폴/다이폴 구조의 안테나를 사용한다. 위성링크는 UAV의 운용성 향상을 위해 위상배열안테나를 적용하는 추세로 발전하고 있다.
In the air power, UAVs have played a large and diversified role in performing missions from simple to high-level complex ones. In particular, the suppression of enemy air defenses(SEAD) is very dangerous for a pilot so it is expected that the manned-unmanned teaming(MUM-T) system with tailless stealthy unmanned aerial vehicle(UAV) will greatly enhance effectiveness of the mission while ensuring the pilot safe. This paper describes simulation studies of remote airborne control(RAC) environment for performing the SEAD mission by MUM-T, by which the air force pilot remotely controls tailless UAVs individually or small UAVs in swarm. Through this simulation, air force pilot can derive the concept of MUM-T mission operation with various UAVs in the future, and it can be used to upgrade the MUM-T system by verifying the effectiveness of the mission.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2689-2708
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2016
Multi-camera systems which integrate two or more low-cost digital cameras are adopted to reach higher ground coverage and improve the base-height ratio in low altitude remote sensing. To guarantee accurate multi-camera integration, the geometric relationship among cameras must be determined through platform calibration techniques. This paper proposed a combined two-step platform calibration method. In the first step, the static platform calibration was conducted based on the stable relative orientation constraint and convergent conditions among cameras in static environments. In the second step, a dynamic platform self-calibration approach was proposed based on not only tie points but also straight lines in order to correct the small change of the relative relationship among cameras during dynamic flight. Experiments based on the proposed two-step platform calibration method were carried out with terrestrial and aerial images from a multi-camera system combined with four consumer-grade digital cameras onboard an unmanned aerial vehicle. The experimental results have shown that the proposed platform calibration approach is able to compensate the varied relative relationship during flight, acquiring the mosaicing accuracy of virtual images smaller than 0.5pixel. The proposed approach can be extended for calibrating other low-cost multi-camera system without rigorously mechanical structure.
Various modified algorithms of rapidly-exploring random tree (RRT) have been previously proposed. However, compared to the RRT algorithm for collision avoidance with global and static obstacles, it is not easy to find a collision avoidance and local path re-planning algorithm for dynamic obstacles based on the RRT algorithm. In this study, we propose boundary-RRT*, a novel-algorithm that can be applied to aerial vehicles for collision avoidance and path re-planning in a three-dimensional environment. The algorithm not only bounds the configuration space, but it also includes an implicit bias for the bounded configuration space. Therefore, it can create a path with a natural curvature without defining a bias function. Furthermore, the exploring space is reduced to a half-torus by combining it with simple right-of-way rules. When defining the distance as a cost, the proposed algorithm through numerical analysis shows that the standard deviation (σ) approaches 0 as the number of samples per unit time increases and the length of epsilon ε (maximum length of an edge in the tree) decreases. This means that a stable waypoint list can be generated using the proposed algorithm. Therefore, by increasing real-time performance through simple calculation and the boundary of the configuration space, the algorithm proved to be suitable for collision avoidance of aerial vehicles and replanning of local paths.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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