Metodología de posicionamiento robusto de UAVs en interiores utilizando técnicas de inteligencia computacional para supervisión y vigilancia

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Date
2018Author
Román Franco, Julián Andrés
Keywords
UAV (Vehículo Aéreo No Tripulado); Algoritmos heurísticos; Robotica; Equipos de control; Automatización; Sistema de posicionamiento global; Algoritmos genéticosMetadata
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Abstract
Cuando un espacio cerrado como un edificio, una fábrica, una bodega, un escenario deportivo o algún otro tipo de lugar de índole similar, se encuentra en emergencia ante alguna catástrofe humana o natural como avalanchas, inundaciones, incendios o derrumbes, el personal de rescate pone en riesgo su vida, mientras buscan mitigar y evitar al máximo posible las pérdidas humanas. La utilización de vehículos aéreos no tripulados UAVs puede propiciar la disminución del tipo de riesgos anteriormente mencionados, pero para que la intervención de estos sea efectiva se deben solucionar antes diversos problemas que el entorno presenta para su correcto funcionamiento. Uno de estos problemas es el posicionamiento en interiores, el cual ha sido abordado a través de diversas técnicas como Pseudolites, Ultra-sonido, Visión, Magnéticas, entre otras. Sin embargo, las anteriores alternativas cuentan con la dificultad de requerir una infraestructura o equipos especiales propios en el sitio de la aplicación, lo que puede conllevar a que, si en medio de una catástrofe alguno de los equipos es afectado, el posicionamiento será afectado también. Para dar solución a este problema hemos propuesto a través de este trabajo tres metodologías de posicionamiento en interiores utilizando la información de estaciones radiales AM y FM, las cuales están disponibles en cualquier ciudad del planeta y no requieren de ningún tipo de intervención o adecuación para su uso. Las metodologías propuestas utilizan algoritmos de aprendizaje profundo y su desempeño fue comparado con el del algoritmo de posicionamiento KNN Regresivo, el cual es comúnmente utilizado para posicionamiento en interiores. Por último, las técnicas fueron llevadas a un sistema embebido en donde se puso a prueba su respuesta en tiempo real. Obteniendo resultados para posicionamiento en interiores con un error inferior al que presentan los dispositivos GPS en exteriores