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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 930 - 936 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0126
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Precision landing is a significant challenge for autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs) owing to the limitations and inaccuracies of the global positioning system (GPS) in such scenarios. Researchers have often relied on marker detection using electrooptical (EO) cameras for precision landing approaches. However, EO cameras fall short in nocturnal or low-light environments. In this regard, we propose a novel approach that utilizes infrared (IR) technology for precision landing. Essentially, this approach avoids the limitations of using GPS and operates effectively in inadequate lighting conditions. The proposed system utilizes a downward-facing IR-lock sensor mounted on a UAV to detect a specially designed IR marker. The IR marker is composed of three IR beacons in a triangular formation. The UAV then uses a pose estimation algorithm to compute its relative position and orientation to the landing site. Afterwards, a landing algorithm along with the pose estimation results guides the UAV to align minimizing the relative pose. Experimental results demonstrate the effectiveness and accuracy of this approach, offering a viable solution for precision landing challenges.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. LITERATURE REVIEW
Ⅲ. INFRARED-BASED POSE ESTIMATOR
Ⅳ. LANDING ALGORITHM
Ⅴ. RESULTS
Ⅵ. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
J. Janousek and P. Marcon, “Precision landing options in unmanned aerial vehicles,” International Interdisciplinary PhD Workshop (IIPhDW), pp. 58-60, Świnouście, Poland, 2018.
R. Munoz-Salinas, “Aruco: a minimal library for augmented reality applications based on opencv,” Universidad de Córdoba, 2012.
K. Bottros, H. Heo, and K. Lee, “Infrared-based pose estimation for precision landing of an unmanned aerial vehicle,” The Society for Aerospace System Engineering (SASE) Spring Conference, Gyeongju, South Korea, 2024.
Y. Rao, S. Ma, J. Xing, H. Zhang, and X. Ma, “Real time vision-based autonomous precision landing system for UAV airborne processor,” Chinese Automation Congress (CAC), Shanghai, China, pp. 532-537, 2020.
F. V. Benitez, A. Rutherford, J. Van Hilst, E. Babcock, M. Schlief, and L. Markussen, “A Vision-based approach to autonomous landing of an eVTOL aircraft in GPS-denied environments,” IEEE/AIAA 42nd Digital Avionics Systems Conference (DASC), Barcelona, Spain, pp. 1-6, 2023.
R. Munoz-Salinas, “Aruco: a minimal library for augmented reality applications based on opencv,” Universidad de Córdoba, 2012.
K. Bottros, H. Heo, and K. Lee, “Infrared-based pose estimation for precision landing of an unmanned aerial vehicle,” The Society for Aerospace System Engineering (SASE) Spring Conference, Gyeongju, South Korea, 2024.
Y. Rao, S. Ma, J. Xing, H. Zhang, and X. Ma, “Real time vision-based autonomous precision landing system for UAV airborne processor,” Chinese Automation Congress (CAC), Shanghai, China, pp. 532-537, 2020.
F. V. Benitez, A. Rutherford, J. Van Hilst, E. Babcock, M. Schlief, and L. Markussen, “A Vision-based approach to autonomous landing of an eVTOL aircraft in GPS-denied environments,” IEEE/AIAA 42nd Digital Avionics Systems Conference (DASC), Barcelona, Spain, pp. 1-6, 2023.
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