Muchos drones ya no necesitan piloto y dentro de poco, es posible que tampoco necesiten el tan antes necesario GPS.
Con el objetivo de lograr el vuelo autónomo de estos vehículos aéreos, el investigador José Martínez Carranza del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE), desarrolló un sistema de visión y aprendizaje para su control y navegación sin depender de la señal GPS o de personal capacitado.
El mexicano estructuró en primera instancia un innovador método que permite estimar la posición y orientación del vehículo, lo que le permite reconocer su entorno, de allí que sustituyera el sistema de localización GPS por sensores de bajo coste como acelerómetros, giróscopos y cámaras de vídeo.
La idea principal fue evitar el uso del GPS y se optó por el uso de cámaras de vídeo, a bordo del vehículo, para obtener información visual y la aplicación de un algoritmo que ubicara y orientara al drone durante su vuelo al utilizar dicha información. Para ello, también se adecuó una función que permite trazar una ruta específica en un mapa de vista aérea, similar a los google maps, a fin de indicar que el vehículo navegue hacia un destino determinado de manera autónoma.
Este conocimiento fue desarrollado en los proyectos PUCE: Precise navigation of UAVs in Complex Environments y SMART Boomerang, trabajos desarrollados durante su postdoctorado en la Universidad de Bristol, en colaboración con la compañía Británica Blue Bear Ltd, la cual proporcionó los drones y algoritmos de control, mientras que la financiación la obtuvo de Innovative UK y el Defence Science and Technology Laboratory (DSTL), organismos gubernamentales Británicos que financian proyectos de innovación tecnológica.
“Al finalizar estos proyectos, regresé a México para incorporarme como investigador a tiempo completo en el INAOE, donde concursé y gané la beca Royal Society-Newton Advanced Fellowship, otorgada por la Academia de Ciencias Británica. Ésta me permitirá realizar investigación de ciencia básica enfocada en el tema de robótica aérea”, explicó el doctor en Ciencias Computacionales.
El proyecto para el cuál se obtuvo la financiación se titula RAFAGA: Robust Autonomous Flight of unmanned Aerial vehicles in GPS-denied outdoor Areas. Su objetivo principal es investigar diferentes métodos que permitan realizar el vuelo autónomo de un drone en el exterior, ambiente donde se presentan varios retos como corrientes de viento y áreas donde no existe señal de GPS y todo ello con capacidades de procesamiento computacional limitadas.
“Una vez hecha la fase de aprendizaje, el piloto sólo tiene que hacer despegar el drone, pero una vez en el aire, los algoritmos del vuelo autónomo entran en acción y mediante el procesamiento de información visual capturada por la cámara, el vehículo reconoce en qué parte del ambiente se encuentra”, explicó el investigador del INAOE.
Una vez reconocida su ubicación, la información visual estima la posición del vehículo, la cual es enviada a los algoritmos de control, responsables de mover al drone, de tal forma que navegue hacia cada uno de los puntos establecidos en la ruta registrada durante la etapa de enseñanza.
Fuente: Investigación y Desarrollo
http://www.infouas.com/el-primer-hibrido-entre-tanque-y-cuadricoptero/
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