An air-to-air unmanned aerial vehicle interceptor using machine-learning methods for detection and tracking of a target drone
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of small or micro unmanned aerial vehicles (UAV) gives rise to a potential threat for both public and military security. The small footprint and unpredictable dynamics of drones make detection and tracking difficult. Traditional methods of defence and protection may be ineffective against this new danger. This paper presents the work on developing DroneSwatter, a counter unmanned aerial system developed to track, follow, and take down a drone threat (Target Drone) using an agile, low-cost drone interceptor (Hunter Drone). The DroneSwatter project aims to apply machine learning techniques for counter-drone scenarios. Detection tasks are performed using deep learning detection algorithms. Simulation is used to build a tracking control model via proportional-derivative (PD) and machine learning algorithms. Optical pursuit based on images collected from the onboard camera of a Hunter Drone is implemented to track a Target Drone. Field experiments were conducted to test the feasibility and functionality of the current software and hardware methods for the DroneSwatter system. A benchmark was established by flying a target drone in designed patterns and the performance of the DroneSwatter tracking system was evaluated based on what speeds the Hunter Drone could follow the Target Drone in the field testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».