Abstract-Målet med CyberScout-projektet är att utveckla ett autonomt övervaknings- och spaningssystem med hjälp av ett nätverk av terrängfordon. I detta dokument fokuserar vi på två aspekter av detta system: 1) vision för övervakning och 2) autonom navigering och dynamisk vägplanering. Inom området visionsbaserad övervakning har vi utvecklat robusta, effektiva algoritmer för att upptäcka, klassificera och spåra föremål av intresse (person, person eller fordon) med en statisk kamera. Anpassning genom återkoppling från klassificerings- och spåraren gör det möjligt för detektorn att använda gråskalebilder, men fungerar såväl som tidigare färgbaserade detektorer. Vi har utökat detektorn med scenmosaik för att upptäcka och indexera rörliga föremål när kameran panorerar eller lutar. Klassificeringsalgoritmen utför bra (mindre än 8% felfrekvens för alla klasser) med grova ingångar (20 20-pixel binära bildchips), har enastående avstötningskapacitet (avvisar 72% av falska upptäckter), och kan flagga nya rörliga objekt. Spårningsalgoritmen uppnår mycket exakt (96%) bild-till-ram-korrespondens för flera rörliga objekt i belamrade scener genom att bestämma den diskriminerande relevansen av objektfunktioner. Vi har också utvecklat en ny uppdragssamordningsarkitektur, CPAD (Checkpoint/Priority/Action Database), som utför vägplanering via checkpoint och dynamisk prioritetstilldelning med hjälp av statistiska uppskattningar av miljöns rörelsestruktur. Rörelsestrukturen används för att göra både förplanering och reaktiva beteenden mer effektiva genom att tillämpa globala sammanhang. Detta tillvägagångssätt är mer beräkningseffektivt än centraliserade tillvägagångssätt och utnyttjar robotsamarbete i dynamiska miljöer bättre än frikopplade tillvägagångssätt.
I REF utnyttjas ett nätverk av mobila terrängfordon och stationära vakter i ett autonomt övervaknings- och spaningssystem.
Distributed surveillance and reconnaissance using multiple autonomous ATVs: CyberScout
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}