Diseño e implementación de algoritmos de visión artificial aplicados en vehículos aéreos no tripulados para aterrizaje autónomo. Caso de estudio: recolección de datos de sensores implementados en agricultura de precisión
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 N...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | bachelorThesis |
| Language: | spa |
| Published: |
Universidad de Cuenca
2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/34903 |
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|---|---|
| author | Agila Lapo, Jefferson Santiago Cabrera Tigre, Edisson Paúl |
| author2 | Astudillo Salinas, Darwin Fabián |
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| author_sort | Agila Lapo, Jefferson Santiago |
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| description | 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 |
| format | bachelorThesis |
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| spelling | oai:dspace.ucuenca.edu.ec:123456789-349032021-06-03T22:10:54Z Diseño e implementación de algoritmos de visión artificial aplicados en vehículos aéreos no tripulados para aterrizaje autónomo. Caso de estudio: recolección de datos de sensores implementados en agricultura de precisión Agila Lapo, Jefferson Santiago Cabrera Tigre, Edisson Paúl Astudillo Salinas, Darwin Fabián Minchala Ávila, Luis Ismael Ingeniería Electrónica Recolección de datos Telecomunicaciones Sistemas de cálculo 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 In networks that cover wide geographic areas, scalability and distance between nodes make it difficult to transfer data to information management points. Generally, these types of networks are used for monitoring and are deployed using a Wireless Sensor Network (WSN). Precision agriculture is a common and timely scenario for the deployment of these types of networks. These networks collect information from the environment, transmit it and process it. The low performance of the network nodes requires the use of various methods and structures that facilitate the transfer of information. A Delay Tolerant Network (DTN) is presented as a timely solution to ensure the transfer of information through store and forward. Within this scenario, a DTN can employ an unmanned aerial vehicle as a mule node to transport the information. The development and implementation of computer vision algorithms can improve the performance of the actions and processes developed by the unmanned vehicle. The present work addresses the mobile node landing stage as an alternative to improve data collection in WSNs using a DTN. The adjustment and customization provided by the autopilot allows total control of the movement and actions carried out by the vehicle. The difficulty in developing algorithms for this type of system lies in the possible errors that the vehicle experiences before and during the flight. Although the calibration and configuration of the vehicle provide a degree of confidence in its operation, ArduPilot does not guarantee that errors will not occur due to either the software or the hardware. Therefore, it is essential to take into account the challenges linked to the behavior of the vehicle and its environment. This degree work is a first approach for the development of applications that exploit the adaptability of an unmanned aerial vehicle in applications that deploy WSNs. In this first approach, it was possible to use a camera to obtain characteristics of a marker ArUco, and use them to design algorithms that control the movement of the drone in the landing stage and data collection, and evaluate the impact of the environment on the algorithms that make up the landing system. In addition, it was possible to introduce landing as an alternative to reduce energy consumption in data collection using drones, demonstrate the operation of a DTN, consider it as a valid option for data collection in WSNs, and determine the main limitations present in the development of applications involving unmanned aerial vehicles. Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones Cuenca 2020-10-19T20:57:29Z 2020-10-19T20:57:29Z 2020-10-19 bachelorThesis http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/34903 spa TET;97 Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ openAccess application/pdf 126 páginas application/pdf Universidad de Cuenca |
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