Remote Thermal Signature Point Target Acquisition System Using Continuous PID Algorithm and Thermal Image Filtration for UAV Systems

• Autorzy: Matysko Robert , Wiśniewska Weronika

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0053.6669

Warianty tytułu

PL

System namierzania punktowego sygnatury termicznej odległej od otoczenia z wykorzystaniem ciągłego algorytmu PID i filtracji obrazu termowizyjnego dla układów UAV

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The aspects relating to unmanned aircraft and their target acquisition systems are continuously being developed. The subject of the study is a target acquisition system with a thermal camera. A control system is presented consisting of three subsystems. Open- and closed-loop control systems are used. Experimental results unambiguously show that this is a promising line of research and form the basis for further efforts on the topic.

PL

W pracy przedstawiono badania własne procesu sterowania BSP Bezzałogowym statkiem powietrznym z uwagi na możliwości namierzania i śledzenia obiektu o sygnaturze termicznej odległej od otoczenia. W procesie sterowania zaimplementowano algorytm PID dla falowników zasilających silniki napędowe. Opisano możliwości, koncepcję oraz zaimplementowaną w układzie mikroprocesora ideę sterowania z termowizyjnym systemem śledzenia oraz wykrywania obiektów. Opracowany algorytm procesu sterowania dronem z zastosowaniem sygnałów wyjściowych z kamery termowizyjnej przedstawia tylko przykładowe możliwości automatycznego nadążania co ma znaczenie w przypadku autonomicznych układów nadążnych. Możliwości wykrywania źródeł o temperaturze odbiegającej od otoczenia wraz z możliwością ich automatycznego śledzenia i nadzoru w najbliższym czasie może być wykorzystywane w systemach poszukiwania, nadzoru jak i namierzania. Zastosowanie bardziej skomplikowanych algorytmów namierzania np. bazujących na algorytmach optymalizacyjnych „np. swarm” może pozwolić na poszukiwania kilku odrębnych celi, oraz wybieranie optymalnego celu podlegającemu dalszemu nadzorowi - może to jednak wymagać bardziej rozbudowanego układu mikroprocesorowego lub nawet dwóch takich układów (jeden do obróbki obrazu i drugi do nadzoru nad lotem).

Słowa kluczowe

EN

thermovision; unmanned aircraft; target acquisition

PL

termowizja; bezzałogowy statek powietrzny; namierzanie celu

• Wydawca: Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
• Czasopismo: Problemy Mechatroniki : uzbrojenie, lotnictwo, inżynieria bezpieczeństwa
• Rocznik: 2023
• Tom: Vol. 14, Nr 2 (52)
• Strony: 19--34
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., fot., rys., wykr.

Twórcy

autor

Matysko Robert

• Institute of Fluid-Flow Machinery of the Polish Academy of Science 14 Fiszera Str., 80-283 Gdańsk, Poland

• https://orcid.org/0000-0002-8817-7227

autor

Wiśniewska Weronika

• Institute of Fluid-Flow Machinery of the Polish Academy of Science 14 Fiszera Str., 80-283 Gdańsk, Poland

Bibliografia

• [1] Wyszywacz, Wiktor. 2016. Drony - budowa, loty, przepisy. Brzezia Łąka: Wydawnictwo Poligraf.
• [2] http://www.military-today.com/helicopters/top_10_transport_helicopters.htm
• [3] http://www.kaibracher.de/portfolio-type/3d-printed-wasp-case-for-micro-drone/
• [4] Basset, Pierre-Marie, A. Tremolet, and Thierry Lefbvre. 2014. “Rotary Wings UAVs presizing: Past and present methodological approaches at Onera”. Journal Aerospace Lab 8 : 1-12.
• [5] Alvissalim, M., B. Zaman, Z. Hafizh, M. Anvar Ma’sum, Grafika Jati, Wisnu Jatmiko, and Petrus Mursanto. 2012. Swarm quadrotor robots for telecommunication network coverage area expansion in disaster area. In Proceedings of the SICE Annual Conference 2256-2261. August 2012.
• [6] Jaimes, Aldo, Satyanarayana Kota, and Jose Gomez. 2008. An approach to surveillance an area using swarm of fixed wing and quad-rotor unmanned aerial vehicles UAV(s). In Proceedings of the IEEE International Conference on System of Systems Engineering 1-6. June 2008.
• [7] Chandhar, Prabhu. Dayno Donev, and Erik G. Larsson. Massive MIMO for Communications with Drone Swarms https://arxiv.org/pdf/1707.01039.pdf
• [8] https://www.youtube.com/watch?v=KLmmPnMvwNY
• [9] Wang, Ye, Yueru Chen, Jongmoo Choi, C.C. Jay Kuo. 2019. “Towards Visible and Thermal Drone Monitoring with Convolutional Neural Networks”. APSIPA Transactions on Signal and Information Processing 8 (1) : 1-13.
• [10] Mueller, Matthias, Gopal Sharma, Neil Smith, and Bernard Ghanem. 2016. Persistent Aerial Tracking system for UAVs. In Proceedings of the 2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 1562-1569. 09-14 October 2016, Daejeon, Korea (South).
• [11] Ward, Sean, Jordon Hensler, Bilal Alsalam, and Luis Filipe Gonzalez. 2016. Autonomous UAVs wildlife detection using thermal imaging, predictive navigation and computer vision. In Proceedings of the 2016 IEEE Aerospace Conference 1-8, 05-12 March 2016, Big Sky, MT, USA.
• [12] Sagan, Vasid, Maitiniyazi Maimaitijiang, Peheding Sidike, Kevin Eblimit, Kyle T. Peterson, Sean Hartling, Flavio Esposito, Kapil Khanal, Maria Newcomb, Duke Pauli, Rick Ward, Felix Fritschi, Nadia Shakoor, and Todd Mockler. 2019. “UAV-Based High Resolution Thermal Imaging for Vegetation Monitoring, and Plant Phenotyping Using ICI 8640 P, FLIR Vue Pro R 640, and thermoMap Cameras”. Remote Sensing 11 (3) : 330-1-29.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).