| Summary: | En redes que cubren áreas geográficas amplias, la escalabilidad y distancia entre nodos dificulta
la transferencia de datos a puntos de gestión de información. Generalmente, este tipo de redes se
destinan al monitoreo y son desplegadas empleando una red de sensores inalámbricos (Wireless Sensor
Network (WSN)). La agricultura de precisión es un escenario oportuno y común para el despliegue de
este tipo de redes. Estas redes recolectan información del entorno, la transmiten y procesan. Las bajas
prestaciones de los nodos de la red precisan el uso de diversos métodos y estructuras que faciliten
la transferencia de información. Una red tolerante a retrasos (Delay Tolerant Network (DTN)) se
presenta como una solución oportuna para garantizar la transferencia de información a través de
almacenamiento y retransmisión. Dentro de este escenario, una DTN puede emplear un vehículo aéreo
no tripulado como nodo mula para transportar la información.
El desarrollo e implementación de algoritmos de visión artificial pueden mejorar el rendimiento
de las acciones y procesos desarrollados por el vehículo no tripulado. El presente trabajo aborda la
etapa de aterrizaje del nodo móvil como alternativa para mejorar la recolección de datos en WSNs
empleando una DTN.
El ajuste y personalización que otorga el piloto automático, permite un control total del movimiento
y acciones que efectúa el vehículo. La dificultad que se presenta en el desarrollo de algoritmos para este
tipo de sistemas radica en los posibles errores que el vehículo experimenta antes y durante el vuelo. Si
bien la calibración y configuración del vehículo otorgan cierto grado de confianza en su funcionamiento,
ArduPilot no garantiza que no se produzcan errores debido ya sea al software como al hardware. Por
tanto, es indispensable tener en cuenta los retos ligados al comportamiento del vehículo y su entorno.
Este trabajo de titulación es una primera aproximación para el desarrollo de aplicaciones que
exploten la capacidad de adaptación de un vehículo aéreo no tripulado en aplicaciones que desplieguen
WSNs. En esta primera aproximación se logró emplear una cámara para obtener características de
un marcador ArUco, y usarlas para diseñar algoritmos que controlen el movimiento del dron en la
etapa de aterrizaje y la recolección de datos, y evaluar el impacto del entorno en los algoritmos que
conforman el sistema de aterrizaje. Además, se consiguió introducir el aterrizaje como alternativa para
reducir el consumo energético en la recolección de datos usando drones, evidenciar el funcionamiento
de una DTN, contemplarla como una opción valida para la recolección de datos en redes de sensores,
y determinar las principales limitaciones presentes en el desarrollo de aplicaciones que involucren
vehículos aéreos no tripulados
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