Novo Sistema de Navegação Melhora Operações Militares Sem GPS
Um método novo ajuda as tropas a se locomoverem com segurança sem precisar depender do GPS.
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Em situações militares modernas, depender do GPS para navegação pode ser uma fraqueza significativa. Inimigos podem interromper ou enganar os sinais de GPS, tornando essencial encontrar outras maneiras de rastrear e guiar as tropas no campo de batalha. Alguns métodos dependem de sinais de rádio, mas têm problemas com precisão, especialmente em ambientes complexos onde os sinais podem ser bloqueados. Outras alternativas, como sistemas que usam câmeras e sensores para criar mapas e rastrear movimentos, podem ser muito complicadas e lentas para tropas em movimento rápido.
Esse artigo fala sobre um novo método que combina rastreamento de localização baseado em marcos com um modelo de previsão para ajudar os soldados a navegar com segurança em áreas sem GPS. O sistema usa marcos reconhecíveis e mapas de riscos para criar um caminho claro e seguro para as tropas. Ele verifica se a rota planejada continua segura ao avaliar a área ao redor, garantindo que os soldados possam se mover sem cair em perigos.
A Necessidade de Navegação Segura
Navegar através de um campo de batalha não é só saber para onde ir; requer um sistema que forneça locais precisos e guie a tomada de decisões. Os algoritmos usados para rastrear movimentos de tropas são cruciais, principalmente porque em combate, cada segundo conta, e erros podem ser mortais. As técnicas atuais para determinar localizações incluem GPS, mapeamento baseado em câmeras e outras que não precisam de sinais de GPS.
O GPS é amplamente usado em operações militares porque geralmente oferece informações confiáveis. No entanto, ele depende de satélites, que podem ser afetados por interferências e outros ataques durante as batalhas. Quando o GPS não está disponível, métodos que dependem de câmeras e outros sensores entram em cena. Esses sistemas podem criar mapas e ajudar a rastrear entidades em movimento mesmo sem GPS, mas podem exigir muitos recursos e processamento, que nem sempre estão disponíveis em situações urgentes.
Localização Baseada em Marcos
A nova abordagem discutida aqui junta rastreamento de marcos e um modelo de previsão. Ela se concentra em guiar as tropas com segurança por uma área usando pontos de interesse claros como marcadores de referência. Essa ideia é particularmente útil em ambientes onde os métodos tradicionais falham. Ao marcar marcos específicos, o sistema pode ajudar as tropas a estabelecer rapidamente sua localização com precisão.
Para guiar as tropas ao longo de um caminho seguro, o sistema precisa determinar sua posição e velocidade atuais. Ele então usa informações de um centro de controle, que delineia uma rota segura pré-definida. O algoritmo verifica o caminho planejado em relação a potenciais perigos ou obstáculos para garantir a segurança. O objetivo é manter as entidades em movimento em um caminho seguro, enquanto se adapta às condições variadas do campo de batalha.
Desenvolvendo o Modelo de Movimento
Criar um modelo de movimento para navegar tropas e veículos em um ambiente de batalha envolve considerar movimentos físicos e limitações táticas. Esse modelo leva em conta a velocidade máxima de um veículo e quão rápido ele pode mudar de direção. Quando as tropas recebem ordens, o modelo atualiza seus movimentos esperados para garantir que permaneçam dentro das áreas seguras definidas pelos marcos.
Esse modelo incorpora vários elementos como posição, velocidade e orientação. Ele permite ajustes com base no terreno e outros fatores que podem afetar como uma tropa ou veículo se move. A segurança da rota é determinada verificando se a posição prevista permanece dentro dos limites definidos, ajudando as tropas a evitar perigos.
Filtro de Kalman Estendido
Implementando oPara rastrear entidades em movimento com precisão, o Filtro de Kalman Estendido (EKF) é utilizado. Esse filtro é uma versão mais avançada do filtro de Kalman básico e é especialmente útil para lidar com situações não lineares, que são comuns no campo de batalha. O EKF prevê o estado futuro de uma tropa com base na sua posição atual e no modelo de movimento.
O processo envolve estimar o próximo estado e ajustá-lo toda vez que novos dados de localização se tornam disponíveis. Fazendo isso, o EKF ajuda a melhorar a precisão da localização da tropa, garantindo que eles possam navegar com segurança em seu ambiente.
Medidas de Segurança com Hulls Convexos
Uma parte chave do sistema de navegação envolve o uso de hulls convexos para definir zonas seguras. Um hull convexo é basicamente um limite que envolve um conjunto de pontos, tornando-se uma ferramenta útil para garantir que entidades em movimento não se desviem para regiões perigosas.
À medida que as tropas se movem, suas posições previstas são verificadas em relação a esses limites. Se a posição prevista estiver dentro de uma zona segura, elas podem seguir em frente. Se não, o sistema pode sugerir rotas alternativas. Esse processo não só garante segurança, mas também melhora a eficácia operacional das forças militares.
Realizando Experimentos
Para validar o novo sistema de navegação, testes extensivos foram realizados em um ambiente controlado. O sistema foi executado em computadores poderosos para simular as condições do campo de batalha. Diferentes conjuntos de dados foram usados para treinar o modelo, garantindo que ele pudesse reconhecer marcos com precisão.
Os experimentos envolveram a criação de múltiplos caminhos para entidades em movimento seguirem enquanto testávamos a precisão do sistema de navegação. O desempenho do sistema foi medido usando três critérios principais: percentual de erro do caminho estimado, erro médio de deslocamento e erro final de deslocamento. Essas métricas ajudam a avaliar quão de perto os caminhos previstos corresponderam às rotas reais seguidas.
Resultados e Observações
Os resultados dos testes foram promissores. A nova abordagem de navegação alcançou um baixo percentual de erro na estimativa de caminhos seguros e demonstrou forte precisão no rastreamento de movimentos. O erro médio de deslocamento e o erro final de deslocamento também foram significativamente baixos, indicando que as tropas poderiam navegar com precisão mesmo sem GPS.
Comparando o novo método com técnicas existentes, ficou claro que a abordagem integrada proporcionou melhorias tanto em segurança quanto em eficiência. Tropas que seguem esse sistema têm menos chances de encontrar perigos, permitindo que se concentrem em sua missão sem se preocupar com navegação.
Conclusão e Direções Futuras
O sistema proposto para navegação segura oferece uma nova forma para as forças militares operarem em ambientes desafiadores sem depender excessivamente do GPS. Combinando rastreamento baseado em marcos com técnicas avançadas de previsão, ele fornece uma estrutura confiável para os soldados navegarem com segurança.
Pesquisas futuras se concentrarão em refinar essa estrutura para torná-la ainda mais eficaz. Isso inclui melhorar os algoritmos usados para planejamento de caminhos e encontrar maneiras de reduzir as demandas computacionais do sistema. Ao fazer esses avanços, o objetivo é aumentar as capacidades das forças militares, garantindo que possam navegar com segurança e eficácia por terrenos desafiadores.
Esse método não só aborda as vulnerabilidades associadas ao GPS, mas também estabelece as bases para uma solução de navegação robusta que pode se adaptar às condições em mudança do campo de batalha. A esperança é que, com o desenvolvimento contínuo, tais sistemas se tornem parte integral das operações militares, fornecendo às tropas a orientação confiável que elas precisam no calor da batalha.
Título: Secure Navigation using Landmark-based Localization in a GPS-denied Environment
Resumo: In modern battlefield scenarios, the reliance on GPS for navigation can be a critical vulnerability. Adversaries often employ tactics to deny or deceive GPS signals, necessitating alternative methods for the localization and navigation of mobile troops. Range-free localization methods such as DV-HOP rely on radio-based anchors and their average hop distance which suffers from accuracy and stability in a dynamic and sparse network topology. Vision-based approaches like SLAM and Visual Odometry use sensor fusion techniques for map generation and pose estimation that are more sophisticated and computationally expensive. This paper proposes a novel framework that integrates landmark-based localization (LanBLoc) with an Extended Kalman Filter (EKF) to predict the future state of moving entities along the battlefield. Our framework utilizes safe trajectory information generated by the troop control center by considering identifiable landmarks and pre-defined hazard maps. It performs point inclusion tests on the convex hull of the trajectory segments to ensure the safety and survivability of a moving entity and determines the next point forward decisions. We present a simulated battlefield scenario for two different approaches (with EKF and without EKF) that guide a moving entity through an obstacle and hazard-free path. Using the proposed method, we observed a percent error of 6.51% lengthwise in safe trajectory estimation with an Average Displacement Error (ADE) of 2.97m and a Final Displacement Error (FDE) of 3.27m. The results demonstrate that our approach not only ensures the safety of the mobile units by keeping them within the secure trajectory but also enhances operational effectiveness by adapting to the evolving threat landscape.
Autores: Ganesh Sapkota, Sanjay Madria
Última atualização: 2024-02-21 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2402.14280
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2402.14280
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Ligações de referência
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