論文の概要: A Search and Detection Autonomous Drone System: from Design to Implementation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15866v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 01:44:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 15:45:34.502905
• Title: A Search and Detection Autonomous Drone System: from Design to Implementation
• Title（参考訳）: 自律型ドローンシステムの探索と検出:設計から実装へ
• Authors: Mohammadjavad Khosravi, Rushiv Arora, Saeede Enayati, and Hossein Pishro-Nik
• Abstract要約: ターゲットを見つけるのに要する時間の観点からの探索効率は、山火事の検出に不可欠である。 経路計画と目標検出という2つのアルゴリズムが提案されている。 その結果,提案アルゴリズムはミッションの平均時間を大幅に短縮することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.760962597460447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Utilizing autonomous drones or unmanned aerial vehicles (UAVs) has shown great advantages over preceding methods in support of urgent scenarios such as search and rescue (SAR) and wildfire detection. In these operations, search efficiency in terms of the amount of time spent to find the target is crucial since with the passing of time the survivability of the missing person decreases or wildfire management becomes more difficult with disastrous consequences. In this work, it is considered a scenario where a drone is intended to search and detect a missing person (e.g., a hiker or a mountaineer) or a potential fire spot in a given area. In order to obtain the shortest path to the target, a general framework is provided to model the problem of target detection when the target's location is probabilistically known. To this end, two algorithms are proposed: Path planning and target detection. The path planning algorithm is based on Bayesian inference and the target detection is accomplished by means of a residual neural network (ResNet) trained on the image dataset captured by the drone as well as existing pictures and datasets on the web. Through simulation and experiment, the proposed path planning algorithm is compared with two benchmark algorithms. It is shown that the proposed algorithm significantly decreases the average time of the mission.
• Abstract（参考訳）: 無人ドローンや無人航空機(UAV)を利用することは、捜索救助(SAR)や山火事検出といった緊急シナリオをサポートする上で、以前の方法よりも大きな利点を示している。 これらの運用では,行方不明者の生存可能性の低下や,悲惨な結果によって野火の管理が難しくなるため,目標発見に要する時間量という観点での探索効率が重要である。 本研究は、ドローンが行方不明者(例えば、ハイカーや登山家)や、ある地域にある潜在的な火災箇所を捜索し、発見することを意図したシナリオであると考えられている。 ターゲットへの最短経路を得るため、ターゲットの位置が確率的に知られている場合にターゲット検出の問題をモデル化する汎用フレームワークを提供する。 この目的のために、経路計画と目標検出という2つのアルゴリズムが提案されている。 経路計画アルゴリズムはベイズ推定に基づいており、ターゲット検出は、ドローンがキャプチャした画像データセットとWeb上の既存の画像およびデータセットに基づいて訓練された残留ニューラルネットワーク(ResNet)によって達成される。 シミュレーションと実験により,提案する経路計画アルゴリズムを2つのベンチマークアルゴリズムと比較した。 その結果,提案アルゴリズムはミッションの平均時間を大幅に短縮することがわかった。

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