Reconocimiento y seguimiento de plataformas para el aterrizaje automático de un vehículo aéreo no tripulado basado en inteligencia artificial y odometría visual - Chasillacta Canencia, Milton Nicolay (2020)
Esta investigación propone la creación e implementación de un sistema de detección y seguimiento de plataformas móviles aptas para un aterrizaje automático de un UAV. El proyecto consta de PC portátil que mantiene una comunicación inalámbrica Wi-Fi con el UAV y es la encargada del procesar el streming de video usando visión por computadora. El primer paso es la detección de la plataforma de aterrizaje usando funciones del sistema de detección de objetos llamado YOLO (You Only Look Once), los datos de posicionamiento del objeto son usados en el algoritmo KCF (Kernelized Correlation Filter) de seguimiento, permitiendo el cálculo del error en el posicionamiento del UAV en función de la plataforma en cada fotograma. Para el control de desplazamiento en el eje X e Y se diseña un controlador Difuso y un PID, el modelo dinámico del UAV se obtiene estimando su desplazamiento entre fotogramas sucesivos usando transformaciones geométricas que determinan las características locales de los fotogramas. La implementación de los controladores produce el control de seguimiento y gradual descenso automáticos del UAV hacia la plataforma de aterrizaje en movimiento. Las pruebas se enfocan en la evaluación del sistema de detección y comparación de parámetros de tiempo y posición final tras el aterrizaje al implementar ambos controladores.