La imagen ilustra dos técnicas de localización diferentes para la navegación de UAV en entornos de GPS: TERCOM (coincidencia de contorno del terreno) a la izquierda, que utiliza datos de terreno premped para localización absoluta y DSMAC (correlación del área de coincidencia de escenas digitales) a la derecha, que compara los datos del terreno en tiempo real con una base de datos almacenada. Si bien TERCOM es efectivo en áreas con características distinguibles, DSMAC proporciona más flexibilidad, particularmente en entornos dinámicos y sin características. Crédito: navegación por satélite
La navegación de drones en entornos sin señales confiables del Sistema de Posicionamiento Global (GPS) sigue siendo un desafío significativo para la tecnología aeroespacial moderna. Un nuevo estudio aborda los métodos para la localización de vehículos aéreos no tripulados (UAV) en áreas basadas en GPS, explorando técnicas de localización absoluta y relativa.
La investigación subraya el potencial de los sistemas basados en la visión y la importancia de los enfoques híbridos que integran varios sensores y algoritmos. Este trabajo no solo mejora nuestra comprensión de la navegación de UAV en terrenos complejos, sino que también describe una ruta para operaciones confiables en tiempo real en entornos basados en GPS, cruciales para aplicaciones como respuesta a desastres, vigilancia y entrega autónoma.
Los sistemas de satélite de navegación global (GNSS), como los sistemas de posicionamiento global (GPS), son fundamentales para la navegación de vehículos aéreos no tripulados (UAV), pero su efectividad disminuye en cañones urbanos, espacios interiores o entornos hostiles donde las señales están obstruidas o atascadas. La dependencia tradicional de GPS deja drones vulnerables a las interrupciones, ya sea de edificios altos, condiciones climáticas o ataques cibernéticos.
Si bien las alternativas como los sensores inerciales y el lidar son prometedores, a menudo luchan con las demandas de la deriva y la computación. Los sistemas basados en la visión y con ayuda de terreno podrían ofrecer soluciones viables, pero necesitan un mayor refinamiento para adaptarse a entornos dinámicos. Esto resalta la necesidad apremiante de marcos robustos de fusión multisensor para habilitar operaciones de UAV autónomas y seguras en áreas basadas en GPS.
Publicado el 7 de abril de 2025, en la navegación por satélite, un equipo de investigación de la Universidad Prince Sultan ofrece una revisión exhaustiva de la navegación de UAV en entornos con GPS. La revisión evalúa 132 documentos, centrándose en técnicas de localización absoluta y relativa, incluidos sistemas basados en la visión, lidar y algoritmos asistidos por terreno.
Al examinar la eficiencia computacional y la fusión del sensor, la investigación identifica los enfoques híbridos como la solución más confiable para la navegación de UAV. Este trabajo une brechas significativas en las tecnologías existentes, que ofrece ideas prácticas para aplicaciones del mundo real donde las señales GPS no están disponibles.
La revisión examina dos métodos principales para la navegación de UAV en áreas basadas en GPS: la localización absoluta, que utiliza datos de terreno premped (p. Ej., Tercom y DSMAC), y métodos de localización relativos como SLAM (localización y mapeo simultáneo) y odometría inercial visual que se basan en datos de sensores de tiempo real. Si bien los métodos absolutos enfrentan limitaciones en entornos sin características, las técnicas relativas ofrecen adaptabilidad pero requieren recursos computacionales significativos.
Los sistemas basados en la visión, particularmente cuando se mejoran con la IA para el reconocimiento de características, tienen una promesa considerable, aunque las condiciones de iluminación siguen siendo un desafío. La investigación enfatiza la importancia de la fusión del sensor, lo que demuestra que combinar mediciones de LiDAR, radar y inercia, junto con técnicas de filtrado avanzadas como los filtros de Kalman, puede mejorar sustancialmente la confiabilidad de la navegación. Además, el procesamiento en tiempo real es crucial, con aceleradores de hardware como GPU y algoritmos optimizados (como las redes LSTM) que permiten un análisis de datos y la toma de decisiones más rápidos.
Si bien los sistemas híbridos que combinan mapas de terreno con datos de SLAM en vivo ofrecen un equilibrio de precisión y flexibilidad, el estudio reconoce la necesidad de un mayor refinamiento para escalar estas soluciones en varios entornos. Los avances en la potencia de procesamiento de IA y la computación de borde serán clave para las operaciones UAV totalmente autónomas en condiciones impredecibles del mundo real.
El Dr. Imen Jarraya, autor principal del estudio, enfatizó: “Ningún sensor o algoritmo único puede resolver todos los desafíos de la navegación basada en GPS. Nuestra investigación muestra que combinar la localización absoluta y relativa con la fusión multisensor es la clave para lograr la navegación UAV confiable.
Esta investigación tiene implicaciones significativas para las industrias que dependen de los UAV, como la logística, la agricultura y la defensa. Los UAV que entregan suministros médicos a áreas remotas o afectadas por los desastres podrían operar sin GPS, y los drones militares podrían navegar en regiones sacudidas de señales.
El estudio también señala la necesidad de marcos regulatorios para estandarizar estas tecnologías, asegurando su integración segura y eficiente en futuras infraestructuras. A medida que los UAV se vuelven integrales para las ciudades inteligentes y la inspección de infraestructura, superar las limitaciones de los GPS garantizará operaciones más seguras y efectivas. Estos hallazgos fomentan una mayor inversión en navegación impulsada por la IA e investigación colaborativa para refinar estos sistemas para uso global.
Más información: Imen Jarraya et al, navegación de vehículos aéreos no tripulados de GNSS: análisis de complejidad computacional, fusión de sensores y metodologías de localización, navegación por satélite (2025). Doi: 10.1186/s43020-025-00162-z
Proporcionado por el Instituto de Investigación de Información Aeroespacial, Academia de Ciencias de China
Cita: Smart Skies: Nuevos métodos para que los UAV naveguen donde falla GPS (2025, 22 de abril) Recuperado el 22 de abril de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-04-smart-skies-sethods-uavs-gps.html
Este documento está sujeto a derechos de autor. Además de cualquier trato justo con el propósito de estudio o investigación privada, no se puede reproducir ninguna parte sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona solo para fines de información.
