論文の概要: Detection and Tracking of MAVs Using a Rosette Scanning Pattern LiDAR
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08555v2
- Date: Mon, 24 Feb 2025 16:37:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-25 22:36:55.44223
- Title: Detection and Tracking of MAVs Using a Rosette Scanning Pattern LiDAR
- Title(参考訳): ロゼット走査パターンLiDARによるMAVの検出と追跡
- Authors: Sándor Gazdag, Tom Möller, Anita Keszler, András L. Majdik,
- Abstract要約: セキュリティリスクの増大により、ドローンの検出と追跡が最優先事項となっている。
本研究では,非反復ロゼットスキャンパターンLiDARを用いて,この問題に対処する。
また、Pan-Tiltプラットフォームを用いて、ロゼット走査パターンLiDARの特性を利用する。
提案手法は,最先端の室内法と同等の精度で,最先端の屋外法を超える最大検出範囲を約80%増加させた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.2124180701409233
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The use of commercial Micro Aerial Vehicles (MAVs) has surged in the past decade, offering societal benefits but also raising risks such as airspace violations and privacy concerns. Due to the increased security risks, the development of autonomous drone detection and tracking systems has become a priority. In this study, we tackle this challenge, by using non-repetitive rosette scanning pattern LiDARs, particularly focusing on increasing the detection distance by leveraging the characteristics of the sensor. The presented method utilizes a particle filter with a velocity component for the detection and tracking of the drone, which offers added re-detection capability. A Pan-Tilt platform is utilized to take advantage of the specific characteristics of the rosette scanning pattern LiDAR by keeping the tracked object in the center where the measurement is most dense. The detection capabilities and accuracy of the system are validated through indoor experiments, while the maximum detection distance is shown in our outdoor experiments. Our approach achieved accuracy on par with the state-of-the-art indoor method while increasing the maximum detection range by approximately 80\% beyond the state-of-the-art outdoor method.
- Abstract(参考訳): 商用のMicro Aerial Vehicles(MAV)の使用は過去10年間に急増し、社会的利益を提供するとともに、空域違反やプライバシー上の懸念などのリスクも高まっている。
セキュリティリスクの増大により、自律型ドローン検知・追跡システムの開発が最優先事項となっている。
本研究では,非繰り返しロゼット走査パターンLiDARを用いて,センサの特性を活用して検出距離を増加させることに着目し,この問題に対処する。
提案手法では, 速度成分を付加した粒子フィルタを用いて, ドローンの検出・追跡を行い, 再検出機能を付加した。
本発明のPan-Tiltプラットフォームは、ロゼット走査パターンLiDARの特定の特性を利用して、追跡対象を最も密集した中心に保持する。
室内実験により, システム検出能力と精度を検証し, 屋外実験では最大検出距離を示した。
提案手法は,最先端室内法と同等の精度を達成し,最先端屋外法を超越した最大検出範囲を約80%拡大した。
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