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Alberto Jiménez Hormeño
Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática. Universidad Carlos III de Madrid
España
https://orcid.org/0009-0005-1102-5726
David Martín Gómez
Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática. Universidad Carlos III de Madrid
España
https://orcid.org/0000-0003-3764-5083
Arturo de la Escalera Hueso
Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática. Universidad Carlos III de Madrid
España
https://orcid.org/0000-0002-2618-857X
José María Armingol Moreno
Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática. Universidad Carlos III de Madrid
España
https://orcid.org/0000-0002-3353-9956
Núm. 45 (2024), Visión por Computador
DOI: https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10831
Recibido: may. 30, 2024 Aceptado: jul. 1, 2024 Publicado: jul. 12, 2024
Derechos de autor

Resumen

En la última década, el uso de vehículos aéreos no tripulados para aplicaciones civiles ha crecido exponencialmente. La irrupción de los sistemas autónomos y la inteligencia artificial ha abierto nuevas áreas de investigación para el desarrollo de aplicaciones industriales aéreas. Este trabajo presenta una metodología basada en un hexacóptero cautivo para realizar aplicaciones de fotogrametría aérea mediante una navegación totalmente autónoma. El dron ha sido configurado con una selección específica de sus componentes para lograr un posicionamiento de elevada precisión, junto a hardware de fotogrametría para la captura de imágenes georreferenciadas. La navegación autónoma de la aeronave se basa en la información generada en tiempo real por el conjunto de sensores a bordo, calibrados minuciosamente. Todo el control de las operaciones autónomas se realiza desde una estación terrestre en constante conexión con la aeronave, mediante la ejecución de aplicaciones desarrolladas específicamente para misiones de fotogrametría. La metodología aplicada ha proporcionado resultados fotogramétricos precisos mediante la navegación autónoma desarrollada.

Detalles del artículo

Citas

ASTM (2021). Standard practice for methods to safely bound behavior of aircraft systems containing complex functions using run-time assurance. DOI: 10.1520/F3269-21

Carvajal-Ramírez, F. et al. (2021). UAV photogrammetry and remote sensing. MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute, Switzerland. DOI: 10.3390/books978-3-0365-1453-6

Elkhrachy, I. (2021). Accuracy assessment of low-cost unmanned aerial vehicle (UAV) photogrammetry. Alexandria Eng. J., vol. 60, n.o 6, 5579–5590. DOI: 10.1016/j.aej.2021.04.011

Ismael, R. Q., Henari, Q. Z. (2019). Accuracy sssessment of UAV photogrammetry for large scale topographic mapping. Proc. 5th Int. Eng. Conf. IEC 2019, 1–5. DOI: 10.1109/IEC47844.2019.8950607

Kumari, R., Dubey, D. (2023). A review of various image processing techniques for UAV based photogrammetry. 2023 International Conference on IoT, Communication and Automation Technology (ICICAT), 1–5. DOI: 10.1109/ICICAT57735.2023.10263713

Li, M. -S. et al. (2023). Using unmanned laser scanning and aerial photogrammetry for potential large-scale landslide area monitoring. 2023 IEEE 5th Eurasia Conference on IOT, Communication and Engineering (ECICE), 863–865. DOI: 10.1109/ECICE59523.2023.10383168

Mahendran, S. et al. (2023). Experimental investigations to enhance precision and accuracy in UAV photogrammetry of 3D model. 2023 International Conference on Electrical, Electronics, Communication and Computers (ELEXCOM), 1–6. DOI: 10.1109/ELEXCOM58812.2023.10370555

Marques, A. et al. (2021). Deep learning application for fracture segmentation over outcrop images from UAV-based digital photogrammetry. 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS, 4692–4695. DOI: 10.1109/IGARSS47720.2021.9553232

Subramanian, J. A. et al. (2024). Integrating computer vision and photogrammetry for autonomous aerial vehicle landing in static environment. IEEE Access, vol. 12, 4532–4543. DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3349419

Torres-Sánchez, J. et al. (2023). Mobile terrestrial laser scanner vs. UAV photogrammetry to estimate woody crop canopy parameters – Part 2: Comparison for different crops and training systems. Computers and Electronics in Agriculture, vol. 212, 1–10. DOI: 10.1016/j.compag.2023.108083