Surveillance Missions(감시 임무)란 무엇입니까?
Surveillance Missions 감시 임무 - In the trade-off for surveillance missions, most previous works do not consider track reporting and mainly focus on the design of platforms. [1] This paper deals with the large-scale task allocation problem for Unmanned Aerial Vehicle (UAV) swarms in surveillance missions. [2] Although UAVs can achieve effective cost reduction and flexibility enhancement in the development of systems with search or surveillance missions, they result in a complex path planning problem. [3] This paper reports on the application of novel unsupervised learning-based method called the Growing Self-Organizing Array (GSOA) to data collection planning with curvature-constrained paths that is motivated by surveillance missions with aerial vehicles. [4] Third, manned aircraft may be used to image large areas of land at a higher resolution than satellites and have been used regularly in disaster monitoring and surveillance missions. [5] Aerial robotic swarms have shown benefits for performing search and surveillance missions in open spaces in the past. [6] However, in many surveillance missions, the bearing angle of the object is also an important entity to infer in addition to the RoI and the vehicle-type. [7] It has developed from target-based to reconnaissance and surveillance missions. [8] In this paper, a path planning algorithm is proposed for surveillance missions that does not only require visiting certain known specified regions, but also explores these regions. [9] The presented methodology demonstrates a novel avenue for rapid realisation of an important class of flapping aerial vehicles that have wide ranging applications in surveillance missions. [10]감시 임무에 대한 트레이드 오프에서 대부분의 이전 작업은 추적 보고를 고려하지 않고 주로 플랫폼 설계에 중점을 둡니다. [1] 본 논문은 감시임무에서 무인항공기(UAV) 무리에 대한 대규모 작업 할당 문제를 다룬다. [2] UAV는 수색 또는 감시 임무가 있는 시스템 개발에서 효과적인 비용 절감 및 유연성 향상을 달성할 수 있지만 복잡한 경로 계획 문제가 발생합니다. [3] 이 논문은 GSOA(Growing Self-Organizing Array)라고 하는 새로운 비지도 학습 기반 방법을 공중 차량을 사용한 감시 임무에 의해 동기를 부여받은 곡률 제한 경로로 데이터 수집 계획에 적용하는 것에 대해 보고합니다. [4] 셋째, 유인 항공기는 위성보다 더 높은 해상도로 넓은 지역을 이미지화하는 데 사용될 수 있으며 재난 모니터링 및 감시 임무에 정기적으로 사용되었습니다. [5] 공중 로봇 떼는 과거에 열린 공간에서 수색 및 감시 임무를 수행하는 데 이점이 있음을 보여주었습니다. [6] 그러나 많은 감시 임무에서 물체의 방위각은 RoI 및 차량 유형 외에도 추론하는 중요한 요소입니다. [7] 목표 기반에서 정찰 및 감시 임무로 발전했습니다. [8] 본 논문에서는 특정 알려진 특정 지역을 방문할 뿐만 아니라 해당 지역을 탐색해야 하는 감시 임무를 위한 경로 계획 알고리즘을 제안합니다. [9] 제시된 방법론은 감시 임무에 광범위하게 적용되는 날개 달린 항공기의 중요한 부류를 신속하게 실현하기 위한 새로운 길을 보여줍니다. [10]