Posicionamiento preciso de drones mediante cámara de tiempo de vuelo y radar de onda milimétrica

Abstract

La detección y el posicionamiento de vehículos aéreos no tripulados, también conocidos como drones, se ha convertido en los últimos años en una tarea esencial para la automatización de su navegación, muy especialmente en maniobras de aterrizaje y despegue. El diseño de sistemas de localización precisa es un cometido exigente, mayormente en entornos complejos, donde el objetivo puede ocultarse total o parcialmente. Esta tesis propone la construcción de dos sistemas precisos de posicionamiento 3D de drones, a saber, uno mediante una cámara de tiempo de vuelo y otro mediante un radar de onda milimétrica. Las características de funcionamiento y rendimiento de cada uno de los dispositivos los hace apropiados para entornos particulares, siendo posible su uso incluso en ambientes donde no existe cobertura GPS, por ejemplo, en interiores. En concreto, el primero de ellos resulta de especial interés en aquellas situaciones en las que se requiere una precisión alta, manteniéndose un entorno relativamente controlado, donde la luz directa del sol no suponga un impedimento; por otro lado, el radar permite una detección robusta incluso bajo condiciones climatológicas adversas (lluvia, niebla, o humo), llegando a errores de posicionamiento suficientemente bajos como para considerar una navegación concisa. Por último, se implementa un sistema híbrido empleando ambos dispositivos y aprovechando las ventajas de cada una de las tecnologías analizadas hasta el momento. Para ello, se toma la posición que proporciona la cámara para calibrar el radar y construir un modelo de regresión de proceso gaussiano con las mejores características observadas.

In recent years, the detection and positioning of unmanned aerial vehicles, also known as drones, have become essential tasks for automating their navigation, especially for landing and take-off maneuvers. The precise location systems design is challenging, mostly in complex environments where the target can be totally or partially hidden. This thesis proposes the construction of two precise 3D drone positioning systems, namely one using a time-of-flight camera and the other using a millimeter-wave radar. The operating and performance characteristics of each device make them suitable for particular environments, and it is posible to use them even in GPS-denied ones, for example, indoors. In particular, the first one is thought to be applied in situations where high precision is required, maintaining a relatively controlled environment, where direct sunlight is not an impediment. Moreover, the radar allows robust detection even under adverse weather conditions (e.g., rain, fog, or smoke), reaching positioning errors low enough to reach accurate navigation. Finally, a hybrid drone positioning system is implemented using the timeof- flight camera and the millimeter-wave radar, taking advantage from the benefits of each of the technologies analyzed so far. The positions provided by the camera are taken to calibrate the radar and build a Gaussian process regression model with the best-observed features.