Intuitive Human-Drone Collaborative Navigation in Unknown Environments through Mixed Reality

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約

検査、捜索救助、および監視タスクにおける航空ロボットの広範な統合を考慮すると、直感的な人間ドローンインターフェイスを設計するための需要が高まっています。
これらは、ドローンナビゲーション中のユーザーの相互作用とコラボレーションプロセスを合理化および強化し、最終的にミッションの成功を促進し、ユーザーの入力に対応することを目的としています。
この論文では、（a）ヘッドマウントディスプレイ（HMD）とロボットを装備したヒトと（b）単純なコマンドを介して、単純なコマンドを介して知られていない協力的なナビゲーションで有効な人間のドローンインタラクティブおよびコラボレーションナビゲーションを備えたヘッドマウントディスプレイ（HMD）と（b）有効化された人間の空間的情報と表現を共有することにより、（a）人間のドローンの空間的認識を高めることを目的とした、新しい人間ドローンの混合現実インターフェイスを紹介します。
シミュレートされた災害後のシナリオでの広範なユーザー研究と実験を通じて、そのパフォーマンスを従来の一人称ビュー（FPV）制御システムと比較することで、フレームワークを検証します。
さらに、複数のユーザーの複数のテストは、システムとの直感的で自然な相互作用を提供する提案されたソリューションの利点を強調しています。
これは、ドローンナビゲーションミッション中に人間を支援するソリューションの能力を示しており、安全で効果的な実行を確保しています。

要約(オリジナル)

Considering the widespread integration of aerial robots in inspection, search and rescue, and monitoring tasks, there is a growing demand to design intuitive human-drone interfaces. These aim to streamline and enhance the user interaction and collaboration process during drone navigation, ultimately expediting mission success and accommodating users’ inputs. In this paper, we present a novel human-drone mixed reality interface that aims to (a) increase human-drone spatial awareness by sharing relevant spatial information and representations between the human equipped with a Head Mounted Display (HMD) and the robot and (b) enable safer and intuitive human-drone interactive and collaborative navigation in unknown environments beyond the simple command and control or teleoperation paradigm. We validate our framework through extensive user studies and experiments in a simulated post-disaster scenario, comparing its performance against a traditional First-Person View (FPV) control systems. Furthermore, multiple tests on several users underscore the advantages of the proposed solution, which offers intuitive and natural interaction with the system. This demonstrates the solution’s ability to assist humans during a drone navigation mission, ensuring its safe and effective execution.

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著者 Sanket A. Salunkhe,Pranav Nedunghat,Luca Morando,Nishanth Bobbili,Guanrui Li,Giuseppe Loianno
発行日 2025-04-08 00:50:28+00:00
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Distributed Formation Shape Control of Identity-less Robot Swarms

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約

ロボットが定義された形状の制約を満たすためにトポロジー隣接を識別するために一意のラベルを必要とする形成戦略のほとんどとは異なり、ここでは、文献ではほとんど研究されていない均質な群れのアイデンティティのない分布の形成の問題を研究します。
アイデンティティの欠如は、独自の課題を生み出します。適切なターゲット形成と、アイデンティティのないフォーメーション形状制御に適したローカルな行動を設計する方法です。
この課題に対処するために、次の新しい結果を提案します。
まず、ユニークなアイデンティティの使用を避けるために、動的なフォーメーションの説明方法を提案し、ローカルに分散した方法でロボットの形成コンセンサスを解決します。
第二に、アイデンティティのない分散型フォーメーションを処理するために、ローカルで検知された情報に基づいて、均質な群れの完全に分散された制御法を提案します。
既存の方法は、ターゲット形成が静止している単純なケースに適用できますが、私たちのものは、翻訳、回転、または形状の変形などのより一般的な操縦層に取り組むことができます。
数値シミュレーションと飛行実験の両方が提示され、提案された形成戦略の有効性と堅牢性を検証します。

要約(オリジナル)

Different from most of the formation strategies where robots require unique labels to identify topological neighbors to satisfy the predefined shape constraints, we here study the problem of identity-less distributed shape formation in homogeneous swarms, which is rarely studied in the literature. The absence of identities creates a unique challenge: how to design appropriate target formations and local behaviors that are suitable for identity-less formation shape control. To address this challenge, we propose the following novel results. First, to avoid using unique identities, we propose a dynamic formation description method and solve the formation consensus of robots in a locally distributed manner. Second, to handle identity-less distributed formations, we propose a fully distributed control law for homogeneous swarms based on locally sensed information. While the existing methods are applicable to simple cases where the target formation is stationary, ours can tackle more general maneuvering formations such as translation, rotation, or even shape deformation. Both numerical simulation and flight experiment are presented to verify the effectiveness and robustness of our proposed formation strategy.

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著者 Guibin Sun,Yang Xu,Kexin Liu,Jinhu Lü
発行日 2025-04-08 01:06:31+00:00
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Differential Flatness-based Fast Trajectory Planning for Fixed-wing Unmanned Aerial Vehicles

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約

強力な非線形性と非栄養ダイナミクスのため、さまざまな一般的な軌道最適化方法が提示されているにもかかわらず、比較的複雑な固定翼UAVダイナミクスの効率的な計算と物理的実現可能性を保証できるものはほとんどありません。
この問題を目指して、このペーパーでは、固定翼UAV（DFTO-FW）の差別的な平坦性ベースの軌跡最適化方法を調査します。
カスタマイズされた軌道表現は、差動フラット特性分析と多項式パラメーター化を通じて提示され、複雑なダイナミクスを解くことの重い計算負担を回避するために等式制約を排除します。
統合パフォーマンスコストの設計と分析勾配の導出により、元の軌道最適化は、効率をさらに改善するために直線的な時間の複雑さを伴う軽量で制約のない勾配分析的最適化に転写されます。
シミュレーション実験は、DFTO-FWの優れた効率を示しています。これは、ランダムに生成された障害物環境で固定翼のUAV軌跡を生成するために、他の競合他社に対して1秒のCPU時間（パーソナルデスクトップ上）を数桁かかります。

要約(オリジナル)

Due to the strong nonlinearity and nonholonomic dynamics, despite the various general trajectory optimization methods presented, few of them can guarantee efficient computation and physical feasibility for relatively complicated fixed-wing UAV dynamics. Aiming at this issue, this paper investigates a differential flatness-based trajectory optimization method for fixed-wing UAVs (DFTO-FW). The customized trajectory representation is presented through differential flat characteristics analysis and polynomial parameterization, eliminating equality constraints to avoid the heavy computational burdens of solving complex dynamics. Through the design of integral performance costs and derivation of analytical gradients, the original trajectory optimization is transcribed into a lightweight, unconstrained, gradient-analytical optimization with linear time complexity to improve efficiency further. The simulation experiments illustrate the superior efficiency of the DFTO-FW, which takes sub-second CPU time (on a personal desktop) against other competitors by orders of magnitude to generate fixed-wing UAV trajectories in randomly generated obstacle environments.

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著者 Junzhi Li,Jingliang Sun,Teng Long,Zhenlin Zhou
発行日 2025-04-08 02:49:55+00:00
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PTRL: Prior Transfer Deep Reinforcement Learning for Legged Robots Locomotion

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約

脚のあるロボットモーションコントロールの分野では、Renforce Learning（RL）は非常に有望ですが、2つの主要な課題に直面しています。個々のロボットをトレーニングするための高い計算コストと、訓練されたモデルの一般化が不十分です。
これらの問題に対処するために、このペーパーでは、さまざまなロボット間のトレーニング効率とモデル移転性の両方を向上させる、事前移動補強学習（PTRL）と呼ばれる新しいフレームワークを提案しています。
深い学習におけるモデル転送技術からインスピレーションを得て、PTRLは、転送中にポリシーネットワークの層を選択的にフリーズする微調整メカニズムを導入し、RLでそのような方法を最初に適用しました。
フレームワークは、近位ポリシー最適化（PPO）アルゴリズムを使用したソースロボットの事前トレーニング、学習ポリシーをターゲットロボットに転送し、部分的なネットワークフリーズで微調整する3つの段階で構成されています。
さまざまなロボットプラットフォームでの広範な実験により、このアプローチにより、パフォーマンスを維持または改善しながら、トレーニング時間が大幅に短縮されることが確認されています。
さらに、この研究では、凍結層の比率が転送結果にどのように影響するかを定量的に分析し、プロセスの最適化に関する貴重な洞察を提供します。
実験結果は、PTRLがより良いウォーキング制御性能を達成し、強力な一般化と適応性を実証し、脚のロボットの効率的でスケーラブルなRLベースの制御のための有望なソリューションを提供することを示しています。

要約(オリジナル)

In the field of legged robot motion control, reinforcement learning (RL) holds great promise but faces two major challenges: high computational cost for training individual robots and poor generalization of trained models. To address these problems, this paper proposes a novel framework called Prior Transfer Reinforcement Learning (PTRL), which improves both training efficiency and model transferability across different robots. Drawing inspiration from model transfer techniques in deep learning, PTRL introduces a fine-tuning mechanism that selectively freezes layers of the policy network during transfer, making it the first to apply such a method in RL. The framework consists of three stages: pre-training on a source robot using the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm, transferring the learned policy to a target robot, and fine-tuning with partial network freezing. Extensive experiments on various robot platforms confirm that this approach significantly reduces training time while maintaining or even improving performance. Moreover, the study quantitatively analyzes how the ratio of frozen layers affects transfer results, providing valuable insights into optimizing the process. The experimental outcomes show that PTRL achieves better walking control performance and demonstrates strong generalization and adaptability, offering a promising solution for efficient and scalable RL-based control of legged robots.

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著者 Haodong Huang,Shilong Sun,Zida Zhao,Hailin Huang,Changqing Shen,Wenfu Xu
発行日 2025-04-08 03:11:43+00:00
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Experimental Evaluation of Precise Placement of the Hollow Object with Asymmetric Pivot Manipulation

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約

この論文では、穴の把握を実現するために硬い中空のオブジェクトを拾うための非対称ピボット操作を提示します。
位置制御されたロボットアームによって実行されるピボットモーションにより、グリッパーは水平に配置された中空のオブジェクトを効果的に把握できるようにし、1つのグリッパー指がオブジェクトの穴の中に配置され、もう1つは長さに沿って外面に接触します。
ホールグラップは、中空のオブジェクトを操作するために人間によって広く採用され、正確な配置を促進し、トレイにしっかりと梱包したり、製造プロセスで狭い機械スロットにそれらを正確に挿入したりするなど、効率的な後続の操作を可能にします。
穴を開けるための非対称ピボットは、ボトル、カップ、ダクトなど、さまざまなサイズと穴の形の中空のオブジェクトに適用できます。
成功する構成を成功させるために、力のバランス条件を満たす変数パラメーターを調査します。
私たちの方法は、変更せずにロボットアームに直接インストールされた市販の平行ジョーグリッパーを使用して実装できます。
実験的検証により、さまざまな中空オブジェクトの提案されている非対称ピボット操作を使用して、穴の把握を達成できることが確認され、高い成功率が示されました。
2つのユースケース、すなわち中空の円筒形のオブジェクトを調整および供給することは、テストベッドで実験的に実証され、穴の把握アプローチの利点を明確に紹介しました。

要約(オリジナル)

In this paper, we present asymmetric pivot manipulation for picking up rigid hollow objects to achieve a hole grasp. The pivot motion, executed by a position-controlled robotic arm, enables the gripper to effectively grasp hollow objects placed horizontally such that one gripper finger is positioned inside the object’s hole, while the other contacts its outer surface along the length. Hole grasp is widely employed by humans to manipulate hollow objects, facilitating precise placement and enabling efficient subsequent operations, such as tightly packing objects into trays or accurately inserting them into narrow machine slots in manufacturing processes. Asymmetric pivoting for hole grasping is applicable to hollow objects of various sizes and hole shapes, including bottles, cups, and ducts. We investigate the variable parameters that satisfy the force balance conditions for successful grasping configurations. Our method can be implemented using a commercially available parallel-jaw gripper installed directly on a robot arm without modification. Experimental verification confirmed that hole grasp can be achieved using our proposed asymmetric pivot manipulation for various hollow objects, demonstrating a high success rate. Two use cases, namely aligning and feeding hollow cylindrical objects, were experimentally demonstrated on the testbed to clearly showcase the advantages of the hole grasp approach.

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著者 Jinseong Park,Jeong-Jung Kim,Doo-Yeol Koh
発行日 2025-04-08 04:24:16+00:00
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SR-LIO++: Efficient LiDAR-Inertial Odometry and Quantized Mapping with Sweep Reconstruction

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約

高周波出力を達成するための3D LIDARの固有の低い取得周波数制限に対処することは、LIDAR-inertial Odometry（LIO）ドメインの重要な研究焦点となっています。
リアルタイムのパフォーマンスを確保するために、周波数が強化されたLIOシステムは、大幅に短縮された時間枠内で各スイープを処理する必要があります。
これらの制限に対処するために、Raspberry PI 4Bを含むリソース制約のあるハードウェアプラットフォームの入力頻度と比較して2倍の出力周波数を達成できる革新的なLIOシステムであるSr-Lio ++を導入します。
当社のシステムは、スイープ再構成方法を採用してLidarスイープ周波数を強化し、高周波再構築スイープを生成します。
この基盤の上に構築され、最新のセグメントの中間結果（つまり、表面パラメーター）のキャッシュメカニズムを提案し、隣接する再構築されたスイープでの一般的なセグメントの冗長処理を効果的に最小限に抑えます。
この方法は、再構築されたスイープ周波数に対する従来の線形依存性からの処理時間を切り離します。
さらに、インデックステーブルマッピングに基づいて量子化されたマップポイント管理を提示し、グローバルな3Dポイントストレージを64ビットのダブル精度から8ビットの文字表現に変換することにより、メモリ使用量を大幅に削減します。
この方法は、64ビットの二重精度から16ビットショートおよび32ビットの整数形式に、最近傍検索の計算集中的なユークリッド距離計算を変換し、メモリと計算コストの両方を大幅に削減します。
3つの異なるコンピューティングプラットフォームと4つのパブリックデータセットにわたる広範な実験的評価は、SR-LIO ++が効率を大幅に向上させながら、最先端の精度を維持することを示しています。
特に、当社のシステムは、Raspberry PI 4Bハードウェアで20Hzの状態出力を正常に達成します。

要約(オリジナル)

Addressing the inherent low acquisition frequency limitation of 3D LiDAR to achieve high-frequency output has become a critical research focus in the LiDAR-Inertial Odometry (LIO) domain. To ensure real-time performance, frequency-enhanced LIO systems must process each sweep within significantly reduced timeframe, which presents substantial challenges for deployment on low-computational-power platforms. To address these limitations, we introduce SR-LIO++, an innovative LIO system capable of achieving doubled output frequency relative to input frequency on resource-constrained hardware platforms, including the Raspberry Pi 4B. Our system employs a sweep reconstruction methodology to enhance LiDAR sweep frequency, generating high-frequency reconstructed sweeps. Building upon this foundation, we propose a caching mechanism for intermediate results (i.e., surface parameters) of the most recent segments, effectively minimizing redundant processing of common segments in adjacent reconstructed sweeps. This method decouples processing time from the traditionally linear dependence on reconstructed sweep frequency. Furthermore, we present a quantized map point management based on index table mapping, significantly reducing memory usage by converting global 3D point storage from 64-bit double precision to 8-bit char representation. This method also converts the computationally intensive Euclidean distance calculations in nearest neighbor searches from 64-bit double precision to 16-bit short and 32-bit integer formats, significantly reducing both memory and computational cost. Extensive experimental evaluations across three distinct computing platforms and four public datasets demonstrate that SR-LIO++ maintains state-of-the-art accuracy while substantially enhancing efficiency. Notably, our system successfully achieves 20Hz state output on Raspberry Pi 4B hardware.

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著者 Zikang Yuan,Ruiye Ming,Chengwei Zhao,Yonghao Tan,Pingcheng Dong,Hongcheng Luo,Yuzhong Jiao,Xin Yang,Kwang-Ting Cheng
発行日 2025-04-08 05:27:15+00:00
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GSON: A Group-based Social Navigation Framework with Large Multimodal Model

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約

人間の環境でのサービスロボットと自動運転車の存在が増えているため、ナビゲーションシステムは、社会的認識を組み込むために、単純な目的地のリーチを超えて進化する必要があります。
このペーパーでは、ロボットの社会的認識能力を高めるために大規模なマルチモーダルモデル（LMM）を活用する新しいグループベースのソーシャルナビゲーションフレームワークであるGSONを紹介します。
私たちのアプローチでは、歩行者間の社会的関係のゼロショット抽出を可能にするために視覚的なプロンプトを使用し、これらの結果を堅牢な歩行者の検出と追跡パイプラインと統合して、LMMSの固有の推論速度制限を克服します。
計画システムには、グローバルパス計画とローカルモーション計画の間に位置する中間レベルのプランナーが組み込まれており、予測された社会グループの混乱を避けながら、グローバルコンテキストとリアクティブな応答性の両方を効果的に維持します。
キューイング、会話、写真セッションなどの複雑なソーシャルシナリオを含む、広範な現実世界のモバイルロボットナビゲーション実験を通じてGSONを検証します。
比較結果は、私たちのシステムが、従来のナビゲーションメトリックで同等のパフォーマンスを維持しながら、社会的摂動を最小限に抑える際に既存のナビゲーションアプローチを大幅に上回ることを示しています。

要約(オリジナル)

With the increasing presence of service robots and autonomous vehicles in human environments, navigation systems need to evolve beyond simple destination reach to incorporate social awareness. This paper introduces GSON, a novel group-based social navigation framework that leverages Large Multimodal Models (LMMs) to enhance robots’ social perception capabilities. Our approach uses visual prompting to enable zero-shot extraction of social relationships among pedestrians and integrates these results with robust pedestrian detection and tracking pipelines to overcome the inherent inference speed limitations of LMMs. The planning system incorporates a mid-level planner that sits between global path planning and local motion planning, effectively preserving both global context and reactive responsiveness while avoiding disruption of the predicted social group. We validate GSON through extensive real-world mobile robot navigation experiments involving complex social scenarios such as queuing, conversations, and photo sessions. Comparative results show that our system significantly outperforms existing navigation approaches in minimizing social perturbations while maintaining comparable performance on traditional navigation metrics.

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著者 Shangyi Luo,Ji Zhu,Peng Sun,Yuhong Deng,Cunjun Yu,Anxing Xiao,Xueqian Wang
発行日 2025-04-08 06:45:53+00:00
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SAP-CoPE: Social-Aware Planning using Cooperative Pose Estimation with Infrastructure Sensor Nodes

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約

自律駆動システムは、人口が入力された屋内環境で安全に動作する必要があります。この屋内環境では、オンボードセンサーのみに依存すると、限られた知覚や閉塞感度などの課題が生じます。
これらの要因は、人間の意図の正確な認識と、快適で社会的に認識している軌跡の生成に困難をもたらします。
これらの問題に対処するために、協同組合インフラストラクチャを新しい3Dヒューマンポーズ推定方法とモデル予測制御ベースのコントローラーと統合するソーシャルアウェア計画フレームワークであるSAP-Copeを提案します。
このリアルタイムフレームワークは、人間の関節の一貫性を確保しながら、カメラ投影マトリックスの不確実性伝播を説明する最適化問題を定式化します。
提案された方法は、単一またはマルチカメラ構成に適応可能であり、まばらなLidar Point-Cloudデータを組み込むことができます。
人間の環境での安全性と快適性を高めるために、人間のポーズに基づいて人間の個人空間分野をモデル予測コントローラーに統合し、不快ゾーンを避けながらシステムをナビゲートできるようにします。
シミュレートされた設定と現実世界の両方の設定の両方の広範な評価は、自律システムの社会的に認識されている軌跡を生成する際のアプローチの有効性を示しています。

要約(オリジナル)

Autonomous driving systems must operate safely in human-populated indoor environments, where challenges such as limited perception and occlusion sensitivity arise when relying solely on onboard sensors. These factors generate difficulties in the accurate recognition of human intentions and the generation of comfortable, socially aware trajectories. To address these issues, we propose SAP-CoPE, a social-aware planning framework that integrates cooperative infrastructure with a novel 3D human pose estimation method and a model predictive control-based controller. This real-time framework formulates an optimization problem that accounts for uncertainty propagation in the camera projection matrix while ensuring human joint coherence. The proposed method is adaptable to single- or multi-camera configurations and can incorporate sparse LiDAR point-cloud data. To enhance safety and comfort in human environments, we integrate a human personal space field based on human pose into a model predictive controller, enabling the system to navigate while avoiding discomfort zones. Extensive evaluations in both simulated and real-world settings demonstrate the effectiveness of our approach in generating socially aware trajectories for autonomous systems.

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著者 Minghao Ning,Yufeng Yang,Shucheng Huang,Jiaming Zhong,Keqi Shu,Chen Sun,Ehsan Hashemi,Amir Khajepour
発行日 2025-04-08 06:55:39+00:00
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Loop Shaping of Hybrid Motion Control with Contact Transition

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約

出力変位のフィードバックを備えた標準的なモーションコントロールは、柔らかい、すなわち粘弾性、材料、さらには脆弱な材料を損傷することなく、環境との予期せぬ接触を処理することはできません。
触覚と触覚の能力を備えたロボット工学とメカトロニクス、特に医療用ロボット工学は、安全で無害な接触遷移を可能にする高度なモーション制御システムに特別な要求を置きます。
このペーパーでは、ループ型の基本原理を、環境との接触時にセンサーフリーの動的再構成によって拡張されるように、十分に硬いモーション制御を処理するために簡単に使用できる方法を示しています。
それに基づいたハイブリッド制御スキームが提案されています。
開発されたアプローチの顕著な特徴は、接触力の測定が不要であり、入力信号と測定された出力変位が設計と動作に使用される唯一の量であることです。
1-DOFアクチュエータの実験が示されています。ここでは、移動ツールが柔らかくて同時に浸透性のあるブドウと接触します。

要約(オリジナル)

A standard motion control with feedback of the output displacement cannot handle unforeseen contact with environment without penetrating into the soft, i.e. viscoelastic, materials or even damaging the fragile materials. Robotics and mechatronics with tactile and haptic capabilities, and in particular medical robotics for example, place special demands on the advanced motion control systems that should enable the safe and harmless contact transitions. This paper shows how the basic principles of loop shaping can be easily used to handle sufficiently stiff motion control in such a way that it is extended by sensor-free dynamic reconfiguration upon contact with the environment. A thereupon based hybrid control scheme is proposed. A remarkable feature of the developed approach is that no measurement of the contact force is required and the input signal and the measured output displacement are the only quantities used for design and operation. Experiments on 1-DOF actuator are shown, where the moving tool comes into contact with grapes that are soft and simultaneously penetrable.

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著者 Michael Ruderman
発行日 2025-04-08 07:14:16+00:00
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Channel State Information Analysis for Jamming Attack Detection in Static and Dynamic UAV Networks — An Experimental Study

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約

IEEE 802.11規格に基づいて構築されたネットワークは、過去10年間で急速な成長を経験しています。
スマートホームアプリケーション、モノのインターネット（IoT）、および短距離高スループットの静的および動的なヴェシュラー間通信ネットワークなど、それらのアプリケーションの分野は膨大です。
このようなネットワーク内で、チャネル状態情報（CSI）は、通信チャネルの状態の詳細なビューを提供し、マルチパス伝播、散乱、位相シフト、フェージング、および電力崩壊の複合効果を表します。
この作業では、静的および動的な車両ネットワークで攻撃検出を妨害する問題を調査します。
ESP32-S3モジュールを利用して、無人航空機（UAV）とグランドコントロールステーション（GCS）の間に通信ネットワークを設定し、記録されたCSIパラメーターに対する一定のジャマーの複合効果と、静的および動的コミュニケーションシナリオにおけるCSI分析による妨害検出の実現可能性を実験的にテストします。

要約(オリジナル)

Networks built on the IEEE 802.11 standard have experienced rapid growth in the last decade. Their field of application is vast, including smart home applications, Internet of Things (IoT), and short-range high throughput static and dynamic inter-vehicular communication networks. Within such networks, Channel State Information (CSI) provides a detailed view of the state of the communication channel and represents the combined effects of multipath propagation, scattering, phase shift, fading, and power decay. In this work, we investigate the problem of jamming attack detection in static and dynamic vehicular networks. We utilize ESP32-S3 modules to set up a communication network between an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and a Ground Control Station (GCS), to experimentally test the combined effects of a constant jammer on recorded CSI parameters, and the feasibility of jamming detection through CSI analysis in static and dynamic communication scenarios.

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著者 Pavlo Mykytyn,Ronald Chitauro,Zoya Dyka,Peter Langendoerfer
発行日 2025-04-08 09:15:53+00:00
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