Sistema de detección de zonas seguras de aterrizaje para UAVs de ala rotativa
El trabajo de titulación se centra en el desarrollo de un Sistema de detección de zonas seguras de aterrizaje para UAVs de ala rotativa, abordando la necesidad de identificar áreas adecuadas para el aterrizaje de drones en entornos variables y complejos. El objetivo principal es implementar un algor...
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| Autor Principal: | |
|---|---|
| Formato: | bachelorThesis |
| Publicado: |
2024
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| Subjects: | |
| Acceso en liña: | https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/41715 |
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Engadir etiqueta | Summary: | El trabajo de titulación se centra en el desarrollo de un Sistema de detección de zonas seguras de aterrizaje para UAVs de ala rotativa, abordando la necesidad de identificar áreas adecuadas para el aterrizaje de drones en entornos variables y complejos. El objetivo principal es implementar un algoritmo basado en aprendizaje profundo para obtener un mapa de profundidad preciso a partir de imágenes captadas por una cámara monocular. La metodología empleada comienza con la obtención del mapa de profundidad mediante un algoritmo específico. Posteriormente, se lleva a cabo la segmentación para identificar zonas planas y no planas como característica del mapa de profundidad, todo esto empleando el modelo de entrenamiento YoloV8. A través de este enfoque se propicia una la detección correcta y eficaz en lo que concierne a las áreas seguras de aterrizaje. Por otra parte, se llevan a cabo pruebas experimentales para evaluar el sistema del drone en un contexto realista. Los resultados reflejan una alta sensibilidad y especifidad que se sitúa por encima del 90% al tener en consideración 27 escenarios diferentes. Sin embargo, también es importante tener en cuenta el margen de error del cálculo del área real de la zona segura, que se ubica en el 2.052%, esto se daría a causa de la altura variable del micro-UAV a lo largo del vuelo. Es por tal razón que se sugiere considerar tanto el movimiento del dron como su impacto al adquirir imágenes para incrementar el nivel de precisión del sistema. Finalmente, se despliegan áreas de investigación futuras relacionadas con los efectos del movimiento de la cámara al adquirir imágenes desde un drone, lo que tiene efectos potencialmente significativos en la mejora de la precisión del sistema desarrollado. |
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