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Navegación de UAV en entornos con el GPS
A medida que los UAV se vuelven integrales para las ciudades inteligentes y la inspección de la infraestructura, esta investigación allana el camino para operaciones más seguras y efectivas en entornos con GPS.
La navegación de vehículos aéreos no tripulados (UAV) sin señales confiables del Sistema de Posicionamiento Global (GPS) sigue siendo un desafío crítico en la tecnología aeroespacial moderna.Un estudio reciente de la Universidad Prince Sultan, profundiza en los métodos para mejorar la localización de UAV en entornos donde las señales GPS son débiles o no están disponibles, como cañones urbanos o zonas de desastre.La investigación enfatiza el potencial de los sistemas basados en la visión y los enfoques híbridos que combinan varios sensores y algoritmos para una navegación más confiable en tiempo real.
GPS, un componente crucial de la navegación de UAV, a menudo falla en áreas con señales obstruidas o atascadas.Si bien las alternativas como los sensores inerciales y el LiDAR han demostrado ser prometedores, a menudo sufren problemas como la deriva y los altos costos computacionales.El estudio explora los sistemas híbridos que fusionan los datos de múltiples sensores, como las unidades de medición de lidar, radar y inercia (IMU), para crear soluciones de navegación más confiables.
La revisión analiza más de 130 trabajos de investigación, centrándose en dos enfoques principales para la navegación de UAV: la localización absoluta, que se basa en datos de terreno premped y una localización relativa, que utiliza datos de sensores en tiempo real, como SLAM (localización simultánea y mapeo) y odometría inercial visual.Si bien los métodos absolutos funcionan bien en entornos conocidos, luchan en áreas sin características o que cambian rápidamente.Por otro lado, los métodos relativos ofrecen flexibilidad pero exigen una potencia computacional significativa.
Los sistemas basados en la visión, particularmente aquellos mejorados por IA para el reconocimiento de características, están ganando tracción, aunque persisten desafíos como las condiciones de iluminación.El estudio destaca la importancia de la fusión multisensor, que demuestra cómo combinar datos de varios sensores y aplicar técnicas de filtrado avanzadas, como los filtros de Kalman, puede mejorar la precisión de la navegación.El procesamiento en tiempo real, habilitado por aceleradores de hardware como las GPU, desempeña un papel crucial en el logro de la toma de decisiones más rápida y eficiente.
El autor principal, el Dr. Imen Jarraya, señaló que ningún sensor o algoritmo único puede abordar completamente los desafíos de la navegación con GPS.La investigación subraya la necesidad de una mayor optimización de los sistemas híbridos para manejar la imprevisibilidad de los entornos que van desde áreas urbanas densas hasta zonas de desastre remotas.
Los hallazgos tienen implicaciones significativas para industrias como la logística, la agricultura y la defensa.Los UAV podrían entregar suministros a áreas afectadas por desastres sin GPS, o los drones militares podrían operar en regiones sacudidas de señales.