Geri Dön

Multi-target tracking for swarm vs. swarm UAV systems

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 401787
  2. Yazar: ÜMİT SOYLU
  3. Danışmanlar: DR. TIMOTHY H. CHUNG
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Havacılık Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Aeronautical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: The Naval Postgraduate School
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 119

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Unmanned systems, including unmanned aerial vehicles (UAVs), are increasingly critical developing technologies. The advantage of preventing human causalities makes unmanned systems demanding technologies of near future. Given the development of unmanned systems worldwide, swarm vs. swarm UAV conflicts are probable near future scenario. For swarms to succeed, the common operational picture (COP) of each members must be accurate. This paper proposes methods for generating a COP for each member of the swarm. There exists different methodologies applicable to different parts of the problem. These methodologies are evaluated according to the accuracy of the generated COP for each agent. A simulation is generated for testing realistic scenarios and providing statistical analysis of COP accuracy. The simulation is capable of generating swarm vs. swarm systems and generating statistics for each UAV in the swarm. In this paper, we assume that UAVs are in the air, have knowledge of opposing force members and can share their knowledge with swarm members via networking. The simulation generates detections according to the targets in the environments and uses Gaussian and uniform distributions. Both occlusions of the agents and possibilities for false detections are implemented. The simulation is flexible and allows different scenarios with different parameter sets. The affects of false detections are investigated. There exists predetermined simulation borders and agents bounce back from these borders. Also, agents move randomly. The results shows the efficiency and drawbacks of different methodologies applied. The future works section discuss possible improvements for generating more accurate COP, associating targets in discrete time steps, and factoring network constraints into COP generation.

Benzer Tezler

  1. Engellerden kaçınan ve çoklu hedef takib sistemi gerçekleştirebilen akıllı sürü İHA navigasyonu

    Intelligent swarm UAV navigation system with obstacles avoidance and multi-target tracking capability

    ELEBAID KHALID ELSAYED BAKHIT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÖZEK

  2. Değişken ortamlarda sürü robotlar için yol planlama ve takibi

    Path planning and tracking for swarm robots in variable environments

    ZEYNEP MÜNTEHA BAYRAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mühendislik BilimleriFatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURHANETTİN CAN

  3. Scientific machine learning supported track-to-track fusion

    Bilimsel makine öğrenmesi destekli takip bilgisi füzyonu

    RECEP AYZİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BARIŞ BAŞPINAR

  4. Metasezgisel algoritmalar ve derin öğrenme kullanılarak çok kaynaklı görüntü füzyonu

    Multi-source image fusion using metaheuristic algorithms and deep learning

    ASAN IHSAN ABAS ABAS

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURDAN BAYKAN

  5. Addressing parametric uncertainties in autonomous cargo ship heading control

    Otonom kargo gemisi yön kontrolündeki parametrik belirsizliklerin ele alınması

    AHMAD IRHAM JAMBAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. İSMAİL BAYEZİT