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Shinhyoung Jang (Chungnam National University) Byeonghwi Park (Chungnam National University) Juheon Jeong (Chungnam National University) Jack Mahedy (Purdue University) Nebey Gebreslassie (Purdue University) Minji Lee (Purdue University) Eric T. Matson (Purdue University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2023
발행연도
2023.10
수록면
774 - 779 (6page)

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Replacing military aircraft with Unmanned Aerial Vehicles (UAV) offers advantages such as reducing costs and risks associated with conventional military aircraft. To defend against enemy UAV attacks, anti-drone systems are used. While most technologies focus on drone detection, this paper proposes a process of tracking targets using arbitrary UAV to enhance camera data quality or directly engage and neutralize targets. The system comprises drone detection, movement prediction, and chasing. Devices such as radar are used to detect drones, and they provide Time-Space-Position Information (TSPI) using suitable data formats. Using Machine Learning (ML) techniques make it feasible to predict an object’s future location, represented with equations. Utilizing trained machine learning models, the Auto-pilot Application Programming Interface (API) of the drone is employed to track based on the predicted results. Through experiments, the feasibility of predicting an object’s future location using various ML techniques has been confirmed. Furthermore, verification has been conducted to establish the attainability of implementing the Auto-pilot API through the utilization of DJI’s API.
#UAV #Anti-drone #DJI #trajectory prediction

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATEDWORK
3. METHODOLOGY
4. EXPERIMENT
5. CONCLUSION
REFERENCES

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