Navegando Drones Sin GNSS: Un Nuevo Enfoque

Los Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT) se han vuelto cada vez más populares para varias tareas, desde vigilancia hasta entrega de paquetes. Un aspecto clave de su operación es la navegación, que a menudo depende de los Sistemas Globales de Navegación por Satélite (GNSS). Sin embargo, hay situaciones en las que se pierden las señales de GNSS debido a fallos técnicos o interferencias, lo que genera desafíos en la navegación. Este artículo describe un método para navegar VANT sin GNSS, centrándose en un sistema que utiliza datos visuales e inerciales para mantener una posición precisa.

#El Problema de la Navegación Sin GNSS

Cuando no hay señales de GNSS, los VANT enfrentan retos significativos. Los sistemas tradicionales de navegación inercial (INS) dependen de sensores como acelerómetros y giroscopios para estimar la posición y orientación. Aunque estos sistemas pueden funcionar sin GNSS, sufren de deriva con el tiempo, lo que conduce a estimaciones de posición inexactas. Esta deriva ocurre porque el sistema integra continuamente las velocidades medidas sin referencia a una posición absoluta.

En cambio, la odometría visual (VO) utiliza imágenes de la cámara para estimar la posición del VANT basándose en los cambios en las imágenes capturadas a lo largo del tiempo. Sin embargo, la VO por sí sola no proporciona una posición absoluta y también puede derivar, especialmente durante vuelos largos. La falta de datos de posición confiables puede resultar en que el VANT se desvíe de su curso, dificultando llegar a un punto de recuperación designado en caso de emergencia.

#Enfoque de Navegación Propuesto

Para abordar estos desafíos, este artículo propone un sistema de navegación unificado que combina Sensores Visuales e inerciales para mejorar la posición en entornos sin GNSS. La idea central es crear un bucle de retroalimentación entre el sistema de navegación inercial y el sistema de odometría visual, permitiendo que ambos se ayuden y mejoren las estimaciones del otro.

#Componentes Clave del Sistema

1. Sensores Inerciales: Incluyen acelerómetros y giroscopios que proporcionan datos sobre el movimiento y orientación del VANT.

2. Sensores Visuales: Una cámara a bordo captura imágenes del suelo, que se procesan para calcular la posición del VANT.

3. Fusión de Datos: El sistema combina datos de los sensores inerciales y del sensor visual para generar estimaciones precisas de posición.

4. Desplazamiento Incremental: En lugar de requerir datos de posición absoluta de GNSS, el sistema utiliza cambios relativos detectados en las imágenes para estimar el movimiento.

#El Bucle de Retroalimentación

El bucle de retroalimentación funciona permitiendo que el sistema de navegación inercial informe a la odometría visual. Por ejemplo, el sistema inercial proporciona estimaciones de inclinación, balanceo y altitud, que sirven como objetivos para el sistema visual, asegurando que las estimaciones visuales no se desvíen significativamente de las lecturas inerciales. Esta sinergia resulta en una mejor precisión en ambos sistemas.

1. Compartición de Datos: Las salidas visuales se alimentan al sistema de navegación inercial para reducir errores en las estimaciones de posición.

2. Corrección de errores: Los datos visuales ayudan a corregir la deriva en las estimaciones inerciales con el tiempo, mientras que los datos inerciales proporcionan una base que mejora la precisión de las estimaciones visuales.

#Pruebas del Sistema de Navegación

Para evaluar el rendimiento del sistema de navegación propuesto, se realizan simulaciones basadas en dos escenarios diseñados para reflejar condiciones del mundo real que los VANT podrían encontrar cuando se pierde la señal de GNSS.

• Escenario 1: El VANT debe navegar a un punto de recuperación mientras enfrenta cambios en el clima y condiciones de viento después de perder señales de GNSS.

• Escenario 2: El VANT realiza giros continuos sin ninguna variación climática, desafiando su capacidad para mantener el rumbo sin GNSS.

Cada escenario consiste en múltiples ejecuciones para evaluar el rendimiento promedio y la variabilidad del sistema de navegación.

#Resultados de las Pruebas de Escenario

1. Estimación de posición: El sistema de navegación muestra mejoras significativas en la estimación de posición horizontal en comparación con el uso de datos inerciales solos. Aunque tanto los sistemas inerciales como visuales pueden derivar, el enfoque combinado reduce efectivamente esta deriva.

2. Precisión Bajo Estrés: Frente a condiciones climáticas y maniobras de vuelo, el sistema mantiene un alto nivel de precisión, aumentando significativamente la probabilidad de que el VANT llegue al punto de recuperación predefinido.

3. Robustez: Al utilizar datos visuales e inerciales, el sistema es resistente a los desafíos de condiciones sin GNSS.

#Ventajas del Enfoque Integrado

El sistema de navegación integrado visual-inercial ofrece varias ventajas:

1. Mejor Precisión: Al integrar datos, el sistema da estimaciones de posición más precisas que cualquier estrategia de navegación podría lograr sola.

2. Reducción de Deriva: Dado que los datos visuales ayudan a corregir la deriva de los datos inerciales, la estimación general mejora, permitiendo vuelos más largos sin necesidad de GNSS.

3. Adaptabilidad: El sistema puede adaptarse a diversas condiciones ambientales, haciéndolo práctico para una amplia gama de aplicaciones de VANT.

4. Mayor Seguridad: Con estimaciones de posición más precisas, el VANT puede navegar de manera más confiable, asegurando operaciones más seguras durante misiones que pueden involucrar interrupciones de GNSS.

#Aplicaciones Prácticas del Sistema de Navegación

Este nuevo sistema de navegación tiene una amplia gama de aplicaciones prácticas para los VANT:

1. Búsqueda y Rescate: En emergencias donde GNSS puede fallar, los VANT aún pueden navegar para buscar individuos o monitorear lugares de desastre con precisión.

2. Agricultura: Los agricultores que usan VANT para el monitoreo de cultivos pueden seguir recolectando datos vitales incluso cuando las señales de GNSS son poco confiables.

3. Inspección de Infraestructura: Los VANT que inspeccionan líneas eléctricas o tuberías pueden mantener un control de navegación preciso, asegurando inspecciones exhaustivas sin desviaciones de ruta.

4. Servicios de Entrega: Las empresas que utilizan VANT para entregas pueden confiar en este sistema para asegurar que los paquetes lleguen correctamente a su destino, especialmente en áreas urbanas donde las señales de GNSS pueden estar obstruidas.

#Conclusión

La integración de sistemas de navegación visual e inercial presenta una solución viable para mantener una posición precisa en condiciones sin GNSS. Al permitir que ambos sistemas se ayuden mutuamente, la efectividad general de la navegación de VANT mejora significativamente. El enfoque muestra aplicaciones prácticas en diversos campos, desde la respuesta a emergencias hasta la agricultura, lo que lo convierte en una vía prometedora para el futuro desarrollo de tecnologías de VANT.

En conclusión, a medida que la demanda de drones autónomos sigue creciendo, el desarrollo de sistemas de navegación robustos capaces de funcionar sin depender del GNSS será crítico para maximizar la seguridad y fiabilidad operativa. El sistema de navegación visual-inercial propuesto no solo aborda los desafíos de la negación de GNSS, sino que también abre el camino para operaciones de VANT más avanzadas en entornos diversos y desafiantes.