On realistic target coverage by autonomous drones

Low-cost mini-drones with advanced sensing and maneuverability enable a new class of intelligent sensing systems. To achieve the full potential of such drones, it is necessary to develop new enhanced formulations of both common and emerging sensing scenarios. Namely, several fundamental challenges in visual sensing are yet to be solved including (1) fitting sizable targets in camera frames; (2) positioning cameras at effective viewpoints matching target poses; and (3) accounting for occlusion by elements in the environment, including other targets. In this article, we introduce Argus, an autonomous system that utilizes drones to collect target information incrementally through a two-tier architecture. To tackle the stated challenges, Argus employs a novel geometric model that captures both target shapes and coverage constraints. Recognizing drones as the scarcest resource, Argus aims to minimize the number of drones required to cover a set of targets. We prove this problem is NP-hard, and even hard to approximate, before deriving a best-possible approximation algorithm along with a competitive sampling heuristic which runs up to 100× faster according to large-scale simulations. To test Argus in action, we demonstrate and analyze its performance on a prototype implementation. Finally, we present a number of extensions to accommodate more application requirements and highlight some open problems

Detection Sensor Placement Algorithm for Protection Against Attacks Using Drones

V dnešní době je použití dronů oblíbené nejen pro rekreační, ale i komerční účely. Drony mohou asistovat lidem při mnoha činnostech, zahrnující například dálkový sběr informací, letecké snímání a filmování, ale i dodávku zdravotního materiálu. Nicméně, jejich dostupnost a potenciál využití představuje i různá nebezpečí, proti kterým je potřeba se umět ochránit. Tato práce se zabývá návrhem algoritmu pro optimální rozmísťování kamer a akustických senzorů v oblasti monitorovaného sektoru, za účelem detekce potenciálně nebezpečných dronů, pracujícího v reálném 3D prostředí včetně okluze kamery. Algoritmus umožňuje vysokou míru uživatelské parametrizace, zahrnující prioritní oblasti, maximální cenu senzorové sítě, ceny senzorů nebo vícenásobné pokrytí. Součástí aplikace je také grafické rozhraní, které zobrazuje monitorovaný sektor, prioritní oblasti a senzorovou síť. První část práce popisuje komerční využití dronů v dnešní době a nebezpečí, které představují, existující systémy pro detekci a neutralizaci dronů a incidenty zaznamenané v minulých letech. Dále popisuje možné řešení a přístupy k problému optimálního rozmísťování senzorů. Druhá část práce se zabývá popisem aplikace, představením jednotlivých komponent a konfiguračních parametrů a detailním popisem navrhovaného algoritmu. Závěr práce se soustředí na vyhodnocení navrhovaného algoritmu pomocí experimentů simulujících scénáře, ve kterých by ochrana proti dronům byla nutná.Nowadays, the use of drones is common for both recreational and commercial purposes. Drones can assist people in many activities including remote sensing, aerial photography and filming as well as medical supply delivery. However, their availability and potential for use also pose various threats that need to be protected against. The goal of this thesis is to propose an algorithm to solve the problem of optimal sensor placement around the monitored sector, for the purpose of detection of possibly dangerous drones. The algorithm assumes a realistic 3D environment and deals with camera occlusion as well. It also offers a high level of user parameterization that involves the priority areas, maximal cost of the sensor network, sensor prices, or multiple coverage. A part of the application is also a graphical user interface (GUI) displaying the monitored sector, priority areas, and the computed sensor network. The first part of the thesis describes today's commercial use of drones, the threats posed by the drones, existing systems for drone detection and neutralization, and the recorded drone incidents. It further discusses possible approaches and solutions to the problem of optimal sensor placement. The second part of the thesis devotes to the description of the application, the introduction of individual components and configuration parameters, and a detailed description of the proposed algorithm. The end of the thesis focuses on evaluating the proposed algorithm using experiments that simulate scenarios in which the protection against drones would be necessary