Abstract Wilderness Search and Rescue (WiSAR) entails searching over large regions in often rugged remote areas. Because of the large regions and potentially limited mobility of ground searchers, WiSAR is an ideal application for using small (human‐packable) unmanned aerial vehicles (UAVs) to provide aerial imagery of the search region. This paper presents a brief analysis of the WiSAR problem with emphasis on practical aspects of visual‐based aerial search. As part of this analysis, we present and analyze a generalized contour search algorithm, and relate this search to existing coverage searches. Extending beyond laboratory analysis, lessons from field trials with search and rescue personnel indicated the immediate need to improve two aspects of UAV‐enabled search: How video information is presented to searchers and how UAV technology is integrated into existing WiSAR teams. In response to the first need, three computer vision algorithms for improving video display presentation are compared; results indicate that constructing temporally localized image mosaics is more useful than stabilizing video imagery. In response to the second need, a goal‐directed task analysis of the WiSAR domain was conducted and combined with field observations to identify operational paradigms and field tactics for coordinating the UAV operator, the payload operator, the mission manager, and ground searchers. © 2008 Wiley Periodicals, Inc.

Abstract Improvements in quantitative measurements of human physical activity are proving extraordinarily useful for studying the underlying musculoskeletal system. Dynamic models of human movement support clinical efforts to analyze, rehabilitate injuries. They are also used in biomechanics to understand and diagnose motor pathologies, find new motor strategies that decrease the risk of injury, and predict potential problems from a particular procedure. In addition, they provide useful constraints for underlying neural circuits. This paper describes a physics-based movement analysis method for analyzing and simulating bipedal humanoid movements. A 48 degree of freedom dynamic model of humans has been developed to report humanoid movements’ energetic components. It has sufficient speed and accuracy to analyze and synthesize real-time interactive applications, such as psychophysics experiments using virtual reality or human-in-the-loop teleoperation of a simulated robotic system. The dynamic model is fast and robust while still providing results sufficiently accurate to be used to believably animate a humanoid character or estimate internal joint forces used during a movement for creating effort-contingent experimental stimuli. A virtual reality environment developed as part of this research supports controlled experiments for systematically recording human behaviors.