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Mit der schnellen Entwicklung der drahtlosen Kommunikations- und Flugsteuerungstechnologien wurden unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) in verschiedenen Anwendungsbereichen weit verbreitet eingesetzt. Ein typisches Szenario ist das massive Menschenmanagement der jährlich mehreren Millionen Pilger zur Hajj nach Mekka, bei dem UAVs häufig zur Durchführung der Menschenüberwachung unter Verwendung sensorischer Geräte eingesetzt werden. Der sichere Flug eines UAV ist entscheidend für die erfolgreiche Durchführung von Missionen. Um die Nachteile der Eindringungserkennung durch die Basisstation zu überwinden, wurde die Kombination von UAV und luftgestütztem LiDAR umfangreich auf dem Gebiet der Hinderniserkennung von UAVs untersucht. Dieser Artikel untersucht die Netzwerkarchitektur von UAVs unter einem gemeinsamen Szenario und schlägt einen Algorithmus zur Hinderniserkennung und Eindringungserkennung für UAVs basierend auf einem luftgestützten LiDAR (ALORID) vor. Zunächst wird die Vorverarbeitung der von einem LiDAR erhaltenen Daten, d.h. die Koordinatenkonvertierung der LiDAR-Daten in Kombination mit den Bewegungsparametern des UAV, abgeschlossen. Dann wird das LiDAR-Datendiagramm zum aktuellen Zeitpunkt durch den Algorithmus zur Filterung von Bildrauschpunkten generiert. Danach wird der verbesserte dichtebasierte räumliche Clusteralgorithmus mit Rauschen (DBSCAN) zur Bildclusterung der Eindringlinge verwendet, um das zeitliche LiDAR-Kumulative-Diagramm in einem bestimmten Erkennungszeitraum zu erhalten. Schließlich werden die Bewegungs- und Standorterkennung jedes Clusters abgeschlossen. Die Versuchsergebnisse bestätigen die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Algorithmus zur Identifizierung des Bewegungszustands der Eindringlinge.
Miao et al. (Thu,) haben diese Frage untersucht.