Avances en el control de drones para inspecciones de túneles

Los Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT), comúnmente conocidos como Drones, se han vuelto populares en un montón de áreas. Se usan para entregas, misiones de búsqueda y rescate, y monitoreo de distintos entornos. Un área donde los drones son especialmente útiles es en la inspección de espacios confinados como túneles, tanques de combustible y habitaciones. Usar drones para estas tareas puede ahorrar tiempo, reducir mano de obra y mejorar la seguridad de los trabajadores. Sin embargo, operar un drone en espacios reducidos presenta desafíos debido a las paredes y techos cercanos, que pueden crear fuerzas impredecibles que afectan cómo vuela el drone.

#Desafíos de operar VANT en túneles

Cuando un drone vuela dentro de un túnel, enfrenta problemas por las paredes y el techo. Estas superficies pueden empujar o jalar al drone, causando que se comporte de manera impredecible. Si el drone se acerca demasiado, las fuerzas de las paredes pueden hacerlo inestable o incluso provocar accidentes. Por lo tanto, es importante mantener el drone a una distancia segura de estas superficies.

Para garantizar la seguridad mientras vuela en estos espacios ajustados, el drone necesita un sistema de control que pueda adaptarse a estas fuerzas cambiantes. Este sistema debe permitir que el drone vuele cerca de las paredes cuando sea necesario para tareas de inspección, pero también mantenerlo estable y seguro.

#Estrategias de control para VANT

Para enfrentar estos desafíos, los investigadores desarrollaron un método de control que combina dos enfoques: Control Predictivo de Modelo (MPC) y Funciones de barrera de control (CBF).

MPC es una técnica que ayuda a predecir la mejor manera de volar al drone considerando maniobras futuras y posibles obstáculos. Permite que el drone gestione su trayectoria de manera efectiva mientras toma en cuenta las fuerzas en juego.

CBF actúa como una característica de seguridad que mantiene al drone dentro de una zona segura designada. Usando CBF, el drone puede evitar áreas donde podría encontrar fuerzas fuertes de las paredes y el techo del túnel.

#Enfoque Propuesto

El nuevo enfoque consiste en dos objetivos principales. Primero, mantener una distancia segura entre el drone y las paredes del túnel. Segundo, permitir que el drone opere lo suficientemente cerca de las paredes para completar tareas de inspección de forma efectiva.

El método de control usa una combinación de MPC y CBF. El MPC puede ayudar al drone a seguir una trayectoria precisa mientras toma en cuenta posibles perturbaciones, como viento o los efectos de estar cerca de las paredes. El CBF asegura que el drone permanezca dentro de una zona de seguridad para evitar accidentes.

#Dinámicas de los VANT en espacios cerrados

Al volar en un túnel, el movimiento de un drone se ve influenciado por varios factores. Estos incluyen su posición, las fuerzas de las paredes y su propio Empuje. El empuje es la fuerza que el drone genera para despegar del suelo, mientras que las fuerzas de las paredes pueden empujar al drone lejos de ellas o jalarlo hacia ellas.

Hay efectos aerodinámicos específicos a considerar cuando el drone vuela cerca de superficies. Por ejemplo, volando cerca del suelo, puede experimentar un efecto de elevación que lo empuja hacia afuera. A la inversa, volando cerca del techo, puede ser atraído hacia él. Las paredes laterales también pueden ejercer fuerzas que desestabilizan al drone.

Para prevenir accidentes, es esencial entender estos efectos y cómo operan juntos.

#Aplicaciones prácticas y casos de uso

El método de control propuesto está diseñado para varios escenarios prácticos. Por ejemplo, cuando un drone necesita inspeccionar un túnel, debe evitar acercarse demasiado a las paredes mientras captura los datos necesarios.

El enfoque se centra en tres casos diferentes.

1. Caso Uno implica asegurar que el drone mantenga una distancia mínima segura de las paredes. Este caso es clave para prevenir colisiones y estabilizar al drone en caso de perturbaciones.

2. Caso Dos busca minimizar la distancia de operación segura con respecto a las paredes. Esto permite que el drone se acerque más a las paredes mientras logra evitar fuerzas aerodinámicas fuertes.

3. Caso Tres se centra en volar muy cerca de las paredes, trabajando entre las paredes, el suelo y el techo al mismo tiempo. Este caso desafía al drone a completar tareas mientras maneja múltiples efectos aerodinámicos simultáneamente.

#Arquitectura de control

La nueva arquitectura de control consta de un bucle externo y un bucle interno. El bucle externo usa el MPC para determinar las mejores entradas de control para el drone. El bucle interno se compone de acciones de control más pequeñas, enfocándose en ajustes de empuje y actitud para mantener estable al drone.

El MPC proporciona predicciones en tiempo real sobre cómo debería comportarse el drone. Su objetivo es mantener al drone dentro de su zona segura mientras sigue la trayectoria deseada. Mientras tanto, el bucle interno utiliza controladores simples para gestionar el empuje y el ángulo de los rotores del drone.

#Simulación y resultados

Los investigadores probaron este sistema de control a través de simulaciones. Estas simulaciones se realizaron usando un modelo real de VANT para entender qué tan bien funciona el método propuesto en varios escenarios.

Las pruebas produjeron varios hallazgos clave:

1. En Caso Uno, el método MPC-CBF fue mejor para mantener al drone dentro de la región segura en comparación con otros métodos de control. Mostró una reducción significativa en el error de seguimiento, lo que refleja qué tan bien el drone siguió su trayectoria planeada.

2. En Caso Dos, la distancia que el drone podía viajar cerca de las paredes aumentó en casi un 45% al usar el nuevo método de control. Esto demostró una mejor seguridad mientras permitía inspecciones más cercanas.

3. En Caso Tres, cuando el drone tuvo que volar a través de áreas potencialmente peligrosas, solo el enfoque MPC-CBF pudo mantener una trayectoria segura sin chocar contra las paredes. Redujo el consumo de energía en un 15%, haciéndolo más eficiente.

En general, el estudio reveló que combinar MPC con CBF mejora efectivamente la capacidad del drone para volar de manera segura en espacios confinados mientras realiza inspecciones.

#Conclusión

Este sistema de control muestra resultados prometedores para las operaciones de VANT en espacios reducidos como túneles. Al combinar control predictivo con restricciones de seguridad, los drones pueden realizar inspecciones manteniendo estabilidad y evitando accidentes. La investigación sugiere que este enfoque puede ayudar a mejorar la eficiencia y seguridad de las operaciones de drones en diversos entornos desafiantes.

Desarrollos futuros podrían incluir la integración de técnicas basadas en visión para ayudar a los drones a percibir y reaccionar mejor a obstáculos cercanos. Esto mejoraría aún más su capacidad para navegar de manera segura en entornos complejos.