This paper presents a landing controller and guidance law for net-recovery of fixed-wing unmanned aerial vehicles. A linear quadratic controller was designed using the system identification result of the unmanned aerial vehicle. A pursuit guidance law is applied to guide the vehicle to a recovery net with imaginary landing points on the desired approach path. The landing performance of a pure pursuit guidance, a constant pseudo pursuit guidance, and a variable pseudo pursuit guidance is compared. Numerical simulation using an unmanned aerial vehicle model was performed to verify the performance of the proposed landing guidance law.
Traditionally, aerial images have been used as main sources for compiling topographic maps. In recent years, lidar data has been exploited as another type of mapping data. Regarding their performances, aerial imagery has the ability to delineate object boundaries but omits much of these boundaries during feature extraction. Lidar provides direct information about heights of object surfaces but have limitations with respect to boundary localization. Considering the characteristics of the sensors, this paper proposes an approach to extracting buildings from lidar and aerial imagery, which is based on the complementary characteristics of optical and range sensors. For detecting building regions, relationships among elevation contours are represented into directional graphs and searched for the contours corresponding to external boundaries of buildings. For generating building models, a wing model is proposed to assemble roof surface patches into a complete building model. Then, building models are projected and checked with features in aerial images. Experimental results show that the proposed approach provides an efficient and accurate way to extract building models.
In this paper, object-based classification of urban areas based on a combination of information from lidar and aerial images is introduced. High resolution images are frequently used in automatic classification, making use of the spectral characteristics of the features under study. However, in urban areas, pixel-based classification can be difficult since building colors differ and the shadows of buildings can obscure building segmentation. Therefore, if the boundaries of buildings can be extracted from lidar, this information could improve the accuracy of urban area classifications. In the data processing stage, lidar data and the aerial image are co-registered into the same coordinate system, and a local maxima filter is used for the building segmentation of lidar data, which are then converted into an image containing only building information. Then, multiresolution segmentation is achieved using a scale parameter, and a color and shape factor; a compactness factor and a layer weight are implemented for the classification using a class hierarchy. Results indicate that lidar can provide useful additional data when combined with high resolution images in the object-oriented hierarchical classification of urban areas.
연구목적: 본 연구에서는 무인이동체를 활용한 철도교량의 외관조사 점검을 보다 효율적이고 신뢰성 있게 점검을 위하여 무인이동체를 통해 촬영된 이미지를 바탕으로 다양한 방식의 딥러닝 기반 자동 손상 분석기술을 검토하였다. 연구방법: 취득된 이미지를 바탕으로 손상항목을 정의하고 학습데이터로 추출하여 딥러닝 분석 모델을 생성하였다. 그리고 철도교량의 외관 손상 중 균열, 콘크리트 박리·박락, 누수, 철근노출에 대한 손상 이미지를 학습한 모델을 적용하여 자동 손상 분석 결과로 테스트하였다. 연구결과: 분석 결과 평균 95%이상 검측 재현율을 도출하는 분석 기법을 검토할 수 있었다. 이와 같은 분석 기술은 기존 육안점검 결과 대비 보다 객관적이고 정밀한 손상 검측이 가능하다. 결론: 본 연구를 통해 개발된 기술을 통해 철도 유지관리 분야에서 무인이동체를 활용한 정기점검 시 자동손상분석을 통한 객관적인 결과도출과 기존 대비 소요시간, 비용저감이 가능할 것으로 기대된다.
Surzhik, Dmitry I.;Kuzichkin, Oleg R.;Vasilyev, Gleb S.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.23-28
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2021
The article discusses the features of adaptation of the parameters of the physical layer of data transmission in self-organizing networks based on unmanned aerial vehicles operating in the conditions of "smart cities". The concept of cities of this type is defined, the historical path of formation, the current state and prospects for further development in the aspect of transition to "smart cities" of the third generation are shown. Cities of this type are aimed at providing more comfortable and safe living conditions for citizens and autonomous automated work of all components of the urban economy. The perspective of the development of urban mobile automated technical means of infocommunications is shown, one of the leading directions of which is the creation and active use of wireless self-organizing networks based on unmanned aerial vehicles. The advantages of using small-sized unmanned aerial vehicles for organizing networks of this type are considered, as well as the range of tasks to be solved in the conditions of modern "smart cities". It is shown that for the transition to self-organizing networks in the conditions of "smart cities" of the third generation, it is necessary to ensure the adaptation of various levels of OSI network models to dynamically changing operating conditions, which is especially important for the physical layer. To maintain an acceptable level of the value of the bit error probability when transmitting command and telemetry data, it is proposed to adaptively change the coding rate depending on the signal-to-noise ratio at the receiver input (or on the number of channel decoder errors), and when transmitting payload data, it is also proposed to adaptively change the coding rate together with the choice of modulation methods that differ in energy and spectral efficiency. As options for the practical implementation of these solutions, it is proposed to use an approach based on the principles of neuro-fuzzy control, for which examples of determining the boundaries of theoretically achievable efficiency are given.
An Unmanned Aerial Vehicle(UAV) is a powered pilotless aircraft, which is controlled remotely or autonomously. UAVs are currently employed in many military missions(surveillance, reconnaissance, communication relay, targeting, strike etc.) and a number of civilian applications(communication service, broadcast service, traffic control support, monitoring, measurement etc.). For accomplishing the UAV's missions, guarantee of survivability should be preceded. The main objective of this study is the path planning to maximize survivability for UAV based on 3-dimensional environment. A mathematical programming model is suggested by using MRPP(Most Reliable Path Problem) and solved by transforming MRPP into SPP(Shortest Path Problem). This study also suggests a $A^*PS$ algorithm based on 3-dimensional environment to UAV's path planning. According to comparison result of the suggested algorithm and SPP algorithms (Dijkstra, $A^*$ algorithm), the suggested algorithm gives better solution than SPP algorithms.
Jo, Myung-Hee;Heo, Young-Jin;Kim, Joon-Bum;Kim, In-Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.911-913
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2003
Recently in order to process forest official task more effectively and scientifically the previous of that which is focused on document and inventory, should be applied with the spatial information technology. Especially, the forest information remote sensing system has to be developed using digital photogrammetry and GIS. In this study the forest information remote sensing system is implemented to manage forest resource and forest official effectively especially by constructing database of forest environment information and cadastral information, overlaying various thematic maps, and performing spatial analysis using GIS and aerial photograph. For this, the attribute data and spatial data of aerial photograph, digital topography map, forest cadastral map, forest type map, forest use map should be reprocessed and stored in Oracle. Also, the user interface is developed by using Visual Basic 6.0 and MapObjects 2.1 of ESRI based on CBD(Component Based Development).
1972년 국내에서는 아날로그카메라를 이용하여 항공사진측량을 시작한 이래로 최근에는 항공사진측량의 효율성을 향상시키기 위해서 고해상도 디지털항공사진 카메라의 도입이 적극적으로 추진되고 있다. 본 연구에서는 항공사진측량을 위해 개발된 고해상도 디지털항공사진카메라 중에서 DMC(Digital Mapping Camera) 카메라에 대한 3차원 위치결정의 정확도를 기존의 아날로그카메라와 비교하여 평가하였다. 이를 위해서 인천인근지역에 테스트필드를 선정하고 기준점을 설치한 후 항공사진측량을 수행하였다. 아날로그카메라 및 DMC 카메라 항공사진의 3차원 위치결정의 정확도를 비교한 결과, 정확도에는 큰 차이가 없었으며, GPS/IMU 자료에 기준점을 추가하여 항공삼각측량을 수행한 후 위치결정을 수행했을 경우 정확도가 향상됨을 알 수 있었다.
녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.
본 논문에서는 국제전기통신연합에서 권고하는 경로손실 예측모델을 이용하여 지상통제소와 무인 항공기 사이의 공대지 채널에 대한 경로손실을 예측하고, 이를 공대공 채널로 확장하여 중고도급 무인 항공기를 기반으로 하는 공중중계 시스템에 대한 네트워크 커버리지를 분석한다. 대기에 의한 경로손실 예측을 위해 한반도의 기후 및 지리적 인자를 활용하였다. 특히 국내의 강우량 및 유효지구반경 인자는 한국정보통신기술협회에서 공시한 실측 데이터를 활용하여 정확도를 높였다. 또한, 공중중계 송수신기는 현재 국내에서 개발 완료된 공용데이터링크 시스템의 주요지표를 활용하였다. 예측 결과로부터 임무 고도가 높아질수록 공중중계 시스템의 네트워크 커버리지가 넓어짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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