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), en México, 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 costo como acelerómetros, giróscopos y cámaras de video.
La idea principal fue evitar el uso del GPS y se optó por el uso de cámaras de video, a bordo del vehículo, para obtener información visual y la aplicación de un algoritmo que ubicara y orientara al dron 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 el financiamiento lo obtuvo de Innovative UK y el Defence Science and Technology Laboratory (DSTL), organismos gubernamentales Británicos que financian proyectos de innovación tecnológica.
El objetivo del proyecto para el cuál se obtuvo el financiamiento es investigar diferentes métodos que permitan realizar el vuelo autónomo de un dron en el exterior, ambiente donde se presentan varios retos como corrientes de viento, en áreas donde no existe señal de GPS y con capacidades de procesamiento computacional limitadas.
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“En la etapa de repetición, el piloto sólo hace despegar al dron, 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 dron, de tal forma que navegue hacia cada uno de los puntos establecidos en la ruta registrada durante la etapa de enseñanza.
También se desarrolló un software para la estación de control en tierra, donde se recibe la transmisión en tiempo real de lo que observa el dron, esto a través de la cámara de inspección que se encarga de tomar fotos o videos, necesarios para detectar fracturas o fallas en estructuras.
A futuro Martínez Carranza quiere lograr que el dron pueda manejarse desde dispositivos vestibles o wearables y utilizarse en diversas aplicaciones civiles tales como la vigilancia, la exploración de terrenos, en la inspección de torres, entre otras que sean de beneficio a la sociedad.
Fuente: Noticias de la Ciencia
