Upload
others
View
6
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Estado del Arte de las
Tecnologías Cátedra Isdefe-UPM
Mayo 2016 – Junio 2017
Madrid, junio de 2017
TICs para plataformas
autónomas
Memoria Cátedra Isdefe-UPM Estado del Arte de las Tecnologías
Índice
Introducción ...................................................................................................................................... 3
Tecnologías ....................................................................................................................................... 4
1. Plataformas autónomas aéreas................................................................................................... 4
1.1. Introducción .................................................................................................................... 4
1.2. Enjambres ....................................................................................................................... 5
1.2.1. Algoritmos de formación de enjambres ................................................................ 7
1.2.2. Algoritmos para mantener la formación ............................................................. 11
1.2.3. Comunicaciones entre UAVs .............................................................................. 13
1.2.4. Tecnologías para control de enjambres .............................................................. 14
2. Plataformas autónomas terrestres ............................................................................................ 15
2.1. Plataformas militares..................................................................................................... 15
2.2. Plataformas civiles ........................................................................................................ 16
3. Plataformas autónomas navales............................................................................................... 17
4. Cooperación entre plataformas autónomas ............................................................................. 18
4.1. Cooperación UGV-UAV ............................................................................................... 18
4.2. Cooperación USV-UAV ............................................................................................... 20
Mayo 2016 - Junio 2017 2
Estado del Arte de las Tecnologías
3 Mayo 2016 - Junio 2017
TICs para plataformas autónomas
Introducción
Esta Línea de investigación y prospectiva tecnológica está focalizada en sistemas autónomos (aéreos,
terrestres, y marítimos) ya que los sistemas autónomos son ahora mismo una gran prioridad en defensa.
Como plataformas autónomas, deben ser capaces de percibir el medio que le rodea y navegar en
consecuencia. Este tipo de sistemas perciben el entorno mediante tecnologías complejas como láser, radar,
LiDAR, sistemas de posicionamiento global, visión computarizada, etc.
En esta Línea se va a dar prioridad a los sistemas autónomos terrestres, navales y aéreos, haciendo especial
hincapié en la cooperación entre plataformas y en el despliegue de enjambres de UAVs. En particular,
dentro de esta Línea, se han tratado los siguientes temas y aplicaciones para las que se emplean estas
plataformas son:
- Reconocimiento del terreno.
- Monitorización e inspección automática de infraestructuras de difícil acceso.
- Acceso y reconocimiento de zonas peligrosas en entornos de guerra.
- Apoyo a misiones en el campo de la defensa.
- Integración de sensores en las plataformas autónomas, desde un punto de vista de la ingeniería de
sistemas.
- Guiado y control.
- Subsistema de control remoto (estación fija) y de comunicación.
- Integración con el resto de sistemas y, en particular, análisis de las características y posibilidades del
uso de "enjambres" de sistemas autónomos.
Figura 1. Plataformas autónomas.
Estado del Arte de las Tecnologías
4 Mayo 2016 - Junio 2017
Tecnologías
1. Plataformas autónomas aéreas
1.1. Introducción
Las plataformas autónomas aéreas o vehículos aéreos no tripulados (UAVs Unmanned Aerial Vehicle) son
aeronaves que vuelan sin tripulación, e incluso de forma independiente sin operador. En el caso de que estas
plataformas tengan un uso militar, se les suele denominar ACAV (Unmanned Combat Aerial Vehicle).
Cualquier tipo de plataforma autónoma garantiza el acceso a una zona peligrosa sin que exista un operador
del vehículo que pueda resultar perjudicado de esta interacción. Teniendo en cuenta, además, que los UAVs
disponen del espacio aéreo para llevar a cabo su cometido, estos tendrán un grado de libertad superior frente
a otro tipo de plataformas para realizar acciones de reconocimiento, apoyo, exploración, monitorización o
inspección. Actualmente, muchas empresas están optando por utilizar este tipo vehículos aéreos para realizar
tareas de mantenimiento de infraestructuras de difícil acceso, como es el caso de: cables de alta tensión,
plataformas petrolíferas, paneles solares, antenas de telefonía, turbinas eólicas, etc. [Plataformas 1.1.1].
Figura 2. Plataformas aéreas destinadas al mantenimiento de intraestructuras
Por otro lado, debido a la fácil integración de distintos sensores que presentan este tipo de plataformas, se
está produciendo una revolución tecnológica en un gran número sectores, como es el caso de la agricultura
de precisión. Cada vez es más frecuente la utilización de UAVs en tareas de monitorización de cultivos, así
como para tareas de fumigación. Otros sectores que se han visto beneficiados con la aparición de este tipo de
aeronaves han sido las Unidades de Emergencia, las cuales integran UAVs en sus equipos de rescate para
dar una respuesta mucho más rápida en situaciones de catástrofe, por ejemplo, en tareas de extinción de
incendios. [Plataformas 1.2.2]
Gracias a la capacidad de desplegar este tipo de plataformas a grandes altitudes durante largos intervalos de
tiempo (debido a la integración de paneles solares en el fuselaje) han aparecido nuevas aplicaciones tanto de
ámbito civil como militar. Hoy en día se están realizando proyectos con el fin de dar acceso a internet en
zonas remotas mediante una red UAVs que cooperan entre sí haciendo la función de relé de comunicaciones
entre la estación base y los usuarios finales. De forma análoga se están desarrollando sistemas con fines
militares con el objetivo de proporcionar comunicaciones seguras en territorio hostil como se explicó en la
Línea de Combatiente del Futuro. [COMFUT 2.4.20]
Figura 3. Red de comunicaciones mediante UAVs
Estado del Arte de las Tecnologías
5 Mayo 2016 - Junio 2017
1.2. Enjambres
Además de las misiones asignadas a una unidad en solitario, han aparecido investigaciones sobre
“enjambres” de UAVs, que buscan modelar y ensayar el comportamiento de un número elevado de UAVs
que deben comunicarse entre ellos, en el marco de diversas misiones, a saber, misiones de asistencia, de
vigilancia o de intervención. En general, los UAVs empleados en los enjambres son de reducido tamaño y
llevan embarcados pocos equipos. Para asignar estas misiones al “enjambre” de UAVs es necesaria una
arquitectura flexible y dinámica que permita coordinar de forma eficiente a todo el conjunto de plataformas
que forman parte de él.
Tras mostrar posibles aplicaciones que podrían desempeñar estos enjambres de UAVs, este punto se va a
dividir como se explica a continuación:
➢ En primer lugar, se van a analizar distintos algoritmos de formación de enjambres en los que se
describirán múltiples estrategias para conseguir desplegar una arquitectura eficiente.
➢ En segundo lugar, se van a analizar otra serie de algoritmos, que, en este caso, se van a centrar
en cómo solventar distintos problemas una vez que se ha desplegado la formación. Se tratarán
entre otros, problemas como el fallo del sistema GPS en miembros del enjambre o cómo evitar
colisiones entre los UAVs del mismo.
➢ A continuación, se va a realizar una introducción a los distintos mecanismos de comunicación
que pueden utilizar las plataformas que forman el enjambre.
➢ Por último, se van a tratar las distintas tendencias tecnológicas que ofrecen al piloto una mayor
maniobrabilidad y manejo de todas las plataformas del enjmabre.
Figura 4. Enjambre de UAVs.
Se han desarrollado múltiples propuestas de sistemas basados en la cooperación de UAVs para dar soporte
en situaciones de emergencia, como es el caso del proyecto AWARE realizado por la universidad de Sevilla,
el cual tiene como objetivo el desarrollo de una plataforma para la cooperación descentralizada de vehículos
aéreos autónomos con redes terrestres inalámbricas de sensores y actuadores. Dicha plataforma opera en
entornos en los que no hay infraestructuras, o en situaciones en las que dichas infraestructuras han sido
dañadas o destruidas. Asimismo, el sistema tiene capacidades de auto-despliegue, auto-configuración y auto-
reparación por medio del uso de helicópteros autónomos cooperativos. Este sistema implementa una
arquitectura descentralizada para la coordinación y cooperación autónoma de múltiples vehículos aéreos no
tripulados. En cada UAV, hay dos niveles: la capa de toma de decisiones a bordo (ODL) y la capa ejecutiva
(EL). La primera capa se encarga de las decisiones de alto nivel de manera descentralizada y la segunda de
la ejecución de las tareas elementales. [Plataformas 1.3.3]
Estado del Arte de las Tecnologías
6 Mayo 2016 - Junio 2017
Además de la aplicación puntual en situaciones de emergencia, las ventajas proporcionadas por los
vehículos no tripulados están llevando consigo el surgimiento de nuevas aplicaciones que pueden
revolucionar muchas facetas de nuestra vida cotidiana, como es por ejemplo la entrega de correo a
domicilio. Estudios más optimistas proponen una integración y cooperación entre UAVs
independientemente de cual sea el objetivo principal de cada uno de estos vehículos. Un ejemplo de esta
propuesta es el caso en el que un UAV está realizando una entrega de un paquete a domicilio siguiendo una
determinada ruta, pasando por encima de diferentes carreteras y edificios. En caso de que una compañía de
transporte necesite conocer el estado del tráfico en una determinada carretera y dicho UAV esté volando
cerca esta carretera, en lugar de utilizar otro UAV para monitorizar el tráfico, se podrá solicitar al primer
UAV que recopile los datos requeridos. De esta forma se plantea una red heterogénea de UAVs que permita
la comunicación entre los distintos tipos de vehículos como se muestra en la siguiente figura.
[Plataformas 1.4.4]
Figura 5. Arquitectura heterogénea de UAV
Otro ejemplo de cooperación entre plataformas aéreas es el proyecto “Distributed Flight Array” desarrollado
por la Universidad de Zurich, el cual combina vehículos autónomos de una única hélice para formar un
sistema complejo que vuela de forma cooperativa. Los vehículos intercambian y combinan información con
sus propias mediciones de sensores para determinar cuánto empuje es necesario para que la matriz despegue
y mantenga el nivel de vuelo. [Plataformas 1.5.5]
Figura 6. Matriz de vuelo “Distributed Flight Array”
Estado del Arte de las Tecnologías
7 Mayo 2016 - Junio 2017
1.2.1. Algoritmos de formación de enjambres
Como se acaba de comentar, durante los últimos años se ha podido observar una clara tendencia hacia la
utilización de equipos formados por múltiples UAVs en operaciones de ámbito civil como militar. En las
típicas misiones de ataque, enjambres de UAVs deben coordinarse y cooperar entre sí para poder cumplir
con la misión, habitualmente en territorio enemigo en cual cada uno de los miembros del enjambre tendrá
que hacer frente a diferentes restricciones de los recursos que llevan a bordo. Debido a la gran complejidad a
la que se debe hacer frente al plantear la misión y planificar los distintos UAVs que forman el enjambre, han
aparecido numerosos estudios y propuestas para optimizar dicha tarea. En este punto se van a analizar
distintos algoritmos cuyo propósito es alcanzar la mayor efectividad a la hora de desempañar la misión.
▪ ALGORITMO LÍDER-SEGUIDOR
Uno de los algoritmos más conocidos y empleados a la hora de planificar misiones de búsqueda en las que
intervienen múltiples plataformas es el algoritmo líder-seguidor. En una primera fase del algoritmo se
despliegan los distintos UAVs de forma que ocupen la mayor zona de búsqueda posible. Cuando uno de los
UAVs desplegados detecta un objetivo informará al resto de plataformas que forman el enjambre, con el
objetivo de formar una coalición para llevar a cabo una acción conjunta. De esta manera el UAV que ha
detectado el objetivo pasará a ser el líder de la coalición (CL) y las demás plataformas que respondan a la
petición pasarán a ser posibles miembros de la coalición (PCM), siendo tan solo algunos de ellos los
miembros que pasarán a formar parte de la coalición final (CM).
La petición de ayuda al resto de los UAVs realizada por el CL deberá contener la localización del mismo,
así como los requisitos necesarios para llevar a cabo la misión. Por tanto, el líder de la coalición será el
encargado de gestionar la coalición intentando en todo momento ser lo más eficiente posible, utilizando el
menor número de UAVs, así como de recursos de los mismos. A continuación, se muestra de forma
esquemática una simulación de este algoritmo en la cual se puede observar el funcionamiento del mismo.
Figura 7. Funcionamiento del algoritmo Líder-Seguidor para enjambres de UAV
En la imagen anterior se puede observar como el UAV u1 del enjambre detecta un objetivo T1 y realiza una
petición a todos los demás miembros del enjambre. Tras analizar los recursos de estos miembros, así como
las características del objetivo realiza una colación con el UAV u5 para destruir el objetivo T1.
[Plataformas 1.6.6]
Estado del Arte de las Tecnologías
8 Mayo 2016 - Junio 2017
▪ ALGORITMO DE ACTUACIÓN
Con el objetivo de establecer un criterio para definir qué tarea debe realizar cada uno de los miembros de un
enjambre de UAVs, están surgiendo distintos algoritmos que popularmente se conocen como algoritmos de
actuación. Estos métodos tratan de definir un conjunto de restricciones que establezcan cuáles de los UAVs
que forman el enjambre son capaces de realizar la misión. Además, en el caso de que haya varias
plataformas aptas se establecerán estrategias para elegir la idónea. A continuación, se van a describir los
parámetros más comunes que se suelen tener en cuenta en estos algoritmos de actuación:
- Energía disponible. Unos de los principales criterios a tener en cuenta a la hora de planificar las
tareas del enjambre es que el combustible con el que cuentan los UAVs es limitado. Aunque una
primera aproximación sería suponer que el UAV idóneo para realizar una misión es el que está más
cerca de la misma, es importante destacar la tendencia a formar sistemas formados por plataformas
heterogéneas, en las cuales están desplegados UAVs con distintas características técnicas. Por lo
tanto, habrá que tener en cuenta el esfuerzo en términos de combustible que conllevaría realizar la
misión a cada uno de los UAVs del enjambre para poder así elegir cuáles de ellos cumplen con la
restricción de combustible.
- Tiempo de ejecución. Por otro lado, hay que tener en cuenta que las misiones a las que debe hacer
frente puede que estén restringidas en el tiempo. Habrá que hacer una selección de los UAVs que
son capaces de realizar la misión dentro de la ventana temporal asignada a la misma.
Figura 8. Representación del tiempo de ejecución de cada misión que realiza el enjambre
- Tecnología disponible. Haciendo referencia al concepto anteriormente de los enjambres formados
por plataformas heterogéneas, un punto a tener en cuenta es que cada uno de los UAV tendrán
consigo una tecnología específica, que limitará las misiones que puede llevar a cabo. Se realizará
una distinción dependiendo, por ejemplo, de los sensores o las armas que lleve integrado el UAV.
- Peligro del trayecto. También se debe considerar el riesgo que tendría que afrontar el UAV
seleccionado para acudir a la localización de la misión objetivo. Para establecer una escala de
riesgo, muchos algoritmos proponen definir áreas de peligro dentro de la zona de operación del
enjambre, así se contemplará que UAVs tendrán que atravesar o no zonas peligrosas.
Figura 9. Representación de la restricción de peligro del trayecto
- Comunicación. Dependiendo de los rangos de comunicación de los UAVs se tendrá que llevar a
cabo una selección de las plataformas con el fin que no se pierda en ningún momento el contacto
con la estación base.
Una vez definidos distintos criterios que limiten la actuación de los UAV que forman el enjambre se pasará
a implementar las prioridades de estos dependiendo las necesidades de la misión. Este algoritmo se podría
utilizar de forma conjunta con el algoritmo Líder-Seguidor con el fin de seleccionar los UAVs que forman la
coalición explicada en el punto anterior. [Plataformas 1.7.7 y Plataformas 1.8.8]
Estado del Arte de las Tecnologías
9 Mayo 2016 - Junio 2017
▪ ALGORITMO PREDICTIVO
Este algoritmo se centra en definir una estrategia que permita la localización de objetivos móviles usando
enjambres de UAVs tanto en aplicaciones civiles como militares, como podrían ser: operaciones de
búsqueda y rescate, vigilancia de infraestructuras o contramedidas electrónicas contra otros UAV. De hecho,
una planificación rápida y eficiente del trayecto a seguir por cada UAV es de vital importancia para localizar
y rastrear los UAVs sospechosos y así minimizar los posibles daños. Por esta razón los distintos miembros
del enjambre cooperarán entre sí para poder definir la trayectoria que sigue el objetivo utilizando en cada
instante de tiempo estimaciones proporcionadas por los integrantes del enjambre. Para actualizar la
estimación de la localización del objetivo, algunos estudios proponen utilizar estimadores como el filtro de
Kalman que permite hacer predicciones en los datos más recientes obtenidos por el enjambre. En la figura
que se muestra a la derecha, se puede observar una simulación de este algoritmo. Las plataformas UAV1,
UAV2 y UAV3 realizan una estimación de la posición del UAV objetivo, lo que les permite establecer su
trayectoria de forma óptima para alcanzar a dicho objetivo. [Plataformas 1.9.9]
Figura 10. Funcionamiento de algoritmo predictivo
▪ ALGORITMO DE LAS LEYES FÍSICAS
Este método propone realizar una formación de UAVs que se basa en las fuerzas de atracción y repulsión
entre los distintos agentes que forman el enjambre. En una primera fase los distintos UAVs se mueven
libremente en el área de actuación, esperando a que se active dicho algoritmo. Cuando se active este, las
plataformas pasarán a realizar una formación que suponga la mínima energía. A continuación, se muestra
una simulación de este algoritmo en la que intervienen un total de seis UAVs. [Plataformas 1.10.10]
Figura 11. (Izquierda) Estado inicial del enjambre. (Derecha) Estado del enjambre tras aplicar el algoritmo
Estado del Arte de las Tecnologías
10 Mayo 2016 - Junio 2017
▪ ALGORITMO DE CONSENSO
Este algoritmo se suele emplear de forma complementaria al Algoritmo de Actuación explicado
anteriormente. En una primera fase, cuando uno de los UAV del enjambre detecta un objetivo informa al
resto de agentes, que mediante el Algoritmo de Actuación informarán de los parámetros que cuentan en ese
momento para realizar la misión (Energía disponible, tiempo de ejecución, tecnología disponible, peligro de
trayecto, restricciones de comunicación, etc.). En una segunda fase, se activará el Algoritmo de Consenso,
mediante el cual se definirá qué miembros del enjambre realizarán cada una de las misiones definidas.
[Plataformas 1.11.11]
Tras obtener la información de todos los miembros del enjambre se procede a realizar una decisión conjunta
utilizando los recursos disponibles de todos los agentes de la formación. De esta forma y tras definir una
serie de protocolos que establezcan la prioridad de las restricciones dependiendo la misión a realizar, se
llegará a un acuerdo en el que se definirá las tareas a realizar por cada UAV. A continuación, se muestra un
ejemplo de despliegue de 18 UAV cuya misión es neutralizar siete objetivos representados por estrellas.
Como se puede observar, a cada uno de los objetivos se le han asignado un número distinto de UAV debido
al consenso llevado a cabo por este algoritmo.
Figura 12. Funcionamiento de algoritmo de consenso
Es importante destacar que las áreas en las que se despliegan estos enjambres se caracterizan por ser muy
dinámicas por lo que el Algoritmo de Consenso se deberá realizar de una forma periódica con el fin de que
la formación se adapte a cualquier cambio posible. Este algoritmo tendrá que estar preparado ante posibles
cambios del medio como pueden ser:
• Que uno de los UAV que tenga asignada una misión sea destruido en el proceso de combate.
• También se tendrá que contemplar que uno de los objetivos pueda desaparecer una vez que se le
haya asignado un UAV.
• Se deberán tener en cuenta como se comentó anteriormente zonas de peligro o zonas en las que no
se está permitido el vuelo a la hora de planificar la asignación de UAVs.
Estado del Arte de las Tecnologías
11 Mayo 2016 - Junio 2017
1.2.2. Algoritmos para mantener la formación
Una vez desplegado el enjambre es importante establecer mecanismos que permitan garantizar la seguridad
y fiabilidad del sistema. Esta sección tiene como objetivo explicar distintas estrategias que permiten corregir
fallos durante el vuelo de los UAVs con el fin de realizar la misión de la forma más eficiente posible.
Para ello, en la literatura se han tratado de definir múltiples métodos de Detección e Identificación de Fallos
(FDI). Como se ha explicado anteriormente en este documento, gracias a los grandes avances tecnológicos
que se están produciendo en los últimos años, las plataformas aéreas no tripuladas cada vez cuentan con un
mayor número de sensores, los cuales permiten a estos UAV realizar un vuelo más autónomo sin la
necesidad de un operario que dirija el vuelo. Sin embargo, al depender tanto de estos sensores, un fallo de
los mismos puede producir daños irreversibles. Un ejemplo claro de estas tecnologías es el GPS (Global
Positioning System), cuyo uso se ha generalizado como herramienta básica para la geolocalización de los
UAV. Un fallo en el sistema GPS de un UAV que está realizando una misión en solitario podría ser un fallo
imposible de reparar, sin embargo, este problema para un miembro de un enjambre no supone un gran
inconveniente. A continuación, se muestra la estrategia que siguen los agentes de un enjambre de UAVs
cuando uno de ellos entra en una zona sin cobertura GPS. El UAV afectado se comunicará con los demás
miembros del enjambre para que le suministren la información necesaria para que pueda regresar a la zona
operativa. [Plataformas 1.12.12]
Figura 13. Ejemplo de actuación cuando un UAV del enjambre pierde cobertura GPS
Como se comentó anteriormente muchas de las aplicaciones en las que hoy en día se utilizan UAVs son de
alto riesgo, habiendo vidas humanas en juego durante la ejecución de la intervención. Por esta razón, se está
tendiendo a implementar sistemas formados por un conjunto de vehículos autónomos que puedan
comunicarse entre sí para realizar la tarea objetivo de la forma más eficiente posible. Para poder gestionar
los distintos vehículos que forman el sistema se están desarrollando distintas estrategias y algoritmos de
control. Un ejemplo, es el algoritmo de Control Cooperativo Tolerante a Fallos (FTCC, Fault-Tolerant
Cooperative Control) utilizado en la vigilancia forestal, la detección de incendios y el seguimiento. Dicho
algoritmo resuelve el problema de la vigilancia y detección de incendios forestales, incluso cuando se
produce un fallo en uno o más UAVs, permitiendo adaptar la formación de los vehículos operativos.
[Plataformas 1.13.13]
Figura 14. Ejemplo de algoritmo FTCC utilizado en tareas forestales.
Estado del Arte de las Tecnologías
12 Mayo 2016 - Junio 2017
Para incrementar la eficiencia de los algoritmos de formación de enjambres que se han escrito anteriormente
(Algoritmo Líder-Seguidor o Algoritmo de Consenso), se suelen implementar distintas estrategias que
permiten a los UAVs de la formación llevar a cabo la misión de una forma más segura. Un ejemplo, se
refiere al control de colisión que deben incluir los UAVs del enjambre, para evitar accidentes con los demás
miembros del mismo o con los obstáculos del terreno. De esta manera, los UAV deberán estar equipados
con sensores que les permitan establecer una zona segura alrededor de los mismos, teniendo en cuenta que
ésta debe contemplar un radio y una altura alrededor de éstos.
Figura 15. Zona segura de cada miembro del enjambre
A la hora de planificar las rutas de los miembros de un enjambre, un factor importante a tener en cuenta es
asegurar su integridad ya que en muchos casos los UAVs se van a desplegar en zonas de alto riesgo. Por esta
razón, a la hora de diseñar la trayectoria a seguir por un UAV se intentará evitar zonas, en las que por
ejemplo el UAV pueda ser alcanzado por un misil. A continuación, se muestra un ejemplo de planificador de
vuelo el cual asigna a cada UAV la ruta óptima a seguir para llegar a un lugar determinado evitado las zonas
de peligro representadas por círculos concéntricos. Cada una de las zonas de riesgo es caracterizada por el
radio dentro del cual se presenta un riesgo para los UAV del enjambre.
Figura 16. Estrategia para evitar misiles
Estado del Arte de las Tecnologías
13 Mayo 2016 - Junio 2017
1.2.3. Comunicaciones entre UAVs
Una de las tecnologías más efectivas para la comunicación en sistemas con múltiples UAV, es la red Ad
Hoc, también conocida con FANET (Flying Ad Hoc Network), cuando se utiliza en el ámbito de las
plataformas autónomas aéreas. Una red Ad Hoc es un tipo de red inalámbrica descentralizada. La red es Ad
Hoc porque no depende de una infraestructura preexistente, como routers (en redes cableadas) o de puntos
de accesos en redes inalámbricas administradas. En lugar de ello, cada nodo participa en el encaminamiento
mediante el reenvío de datos hacia otros nodos, de modo que la determinación de estos nodos se hace
dinámicamente sobre la base de conectividad de la red.
Las redes FANET aseguran que todos los UAV están conectados entre ellos, además de con la estación base,
incluso cuando un UAV no posee una conexión directa con la misma. Debido a la gran movilidad que
presentan las plataformas, la topología de las redes FANET cambia de forma constante, por lo que la
conectividad entre los distintos nodos será una restricción muy importante a la hora de planificar la
topología. De esta manera, cuando se despliega un enjambre se suele dotar sólo a un número limitado de los
UAVs con el equipo necesario que permite la comunicación con la estación base o con el satélite. Esto se
debe a que el equipo necesario para establecer comunicaciones de largo alcance es muy pesado y costoso.
Por lo tanto, los distintos UAV llegarán a un consenso y pasarán a formar una topología en la que se asegure
que todas las plataformas están conectadas por lo menos, a otro UAV. A continuación, se muestra un
ejemplo de escenario en el que se ha desplegado un enjambre, en el que uno de sus UAV sirve como relay
de comunicaciones entre el enjambre y el satélite que da cobertura al mismo. [Plataformas 1.14.14]
Figura 17. Enjambre utilizando topología Ad Hoc
Es imperativo que las plataformas no tripuladas dispongan de sistemas para compartir la información que
recopilan del entorno con una estación terrena (GS), incluso en algún caso, deberán recibir información
relacionada con la misión que están llevando a cabo, es por ello que las investigaciones más recientes
proponen la utilización de MIMO para este tipo de comunicaciones. Se considera un escenario en el que
múltiples UAV de una única antena se comunican simultáneamente con una estación terrestre (GS) equipada
con un gran número de antenas. [Plataformas 1.15.15]
Estado del Arte de las Tecnologías
14 Mayo 2016 - Junio 2017
1.2.4. Tecnologías para control de enjambres
El volumen de datos generado por misiones realizadas por enjambres crece de forma exponencial cuanto
mayor sea el número de UAVs, pudiendo exceder la capacidad de interpretación del propio operario. Por
esta razón, estos datos deben ser filtrados para extraer solo la información que necesite en cada momento el
responsable del enjambre. Un término muy importante relacionado con el control de aeronaves es el
conocido como Situation Awareness (SA), que hace referencia a la conciencia que tiene el operario de los
distintos agentes que intervienen durante el vuelo. Debido a la singularidad de las misiones realizadas por
enjambres en las que intervienen un gran número de plataformas aéreas, diversos estudios proponen tratar la
conciencia de vuelo desde tres perspectivas distintas, que se describen a continuación:
- Global UAV awareness. El operador tiene que saber la localización de cada UAV con el fin de
obtener un contexto global de la situación actual del escenario de la misión.
- Local UAV awareness. Se refiere a la comprensión que el operador tiene del comportamiento de
cada UAV. Recibirá información detallada de la trayectoria que describen las plataformas.
- Relational awareness. El operador necesita comprender las relaciones tridimensionales que
relacionan cada uno de los diferentes UAV, obstáculos y objetivos de la misión.
Para mejorar la interacción que el operario tiene de la misión, se puede observar una tendencia en la
actualidad que contempla el uso de tecnologías de realidad virtual (VR) que permite una inmersión muy alta
del operario. Para ello, hoy en día se utilizan diferentes tecnologías, las cuales se pueden clasificar
dependiendo el ángulo de visión que ofrece la pantalla como se muestra en la siguiente figura.
Figura 18. (De izquierda a derecha) Monitor convencional. Monitor curvado. Gafas de realidad virtual.
Dependiendo las necesidades del operario, se utilizará una tecnología u otra. Por ejemplo, si queremos dotar
al operario de una buena conciencia global de la misión en la que pueda obtener información de todos los
UAV que forman del enjambre se utilizarán monitores que cuentan con un ángulo de visión más reducido,
pero que son más cómodos para este objetivo. Por otro lado, si se desea que el operario controle de una
forma óptima un UAV en concreto la tecnología más adecuada son las gafas de realidad virtual que dotan al
operario de un control total de la plataforma, asemejando su control al de una aeronave convencional.
[Plataformas 1.16.16]
Estado del Arte de las Tecnologías
15 Mayo 2016 - Junio 2017
2. Plataformas autónomas terrestres
Una plataforma autónoma terrestre o vehículo terrestre no tripulado (UGV Unmanned Ground Vehicle) es
un vehículo que opera en contacto con el suelo, sin una presencia humana a bordo. Los UGVs se pueden
utilizar para muchas aplicaciones donde puede ser peligroso, o imposible tener un operador humano
presente. Generalmente, el vehículo tendrá un conjunto de sensores para observar el ambiente y tomará
decisiones autónomas sobre su comportamiento o pasará la información a un operador humano en un lugar
diferente que controlará el vehículo a través de la tele-operación.
2.1. Plataformas militares
Hoy en día, este tipo de plataforma está experimentando una consolidación en múltiples ámbitos civiles,
pudiendo destacar especialmente en el área de servicios de rescate como se comentará más adelante. De
forma paralela se está produciendo un gran crecimiento de estos vehículos en el ámbito militar para realizar
misiones de alto riesgo o en otros casos servir como apoyo a soldados desplegados en territorio enemigo.
Los UGVs pueden realizar misiones de vigilancia, patrulla, convoy y CBRN (Química, biológica,
radiológica, nuclear) en las cuales su principal objetivo es el cumplimiento de la misión, con independencia,
en muchos casos, de la integridad del vehículo. Cabe destacar el uso de estas plataformas autónomas en
convoyes desplegados en áreas hostiles, situándose como primer y último vehículo de los mismos, para
reducir el riesgo ante posibles ataques enemigos. [Plataformas 2.1.17]
Dependiendo de la aplicación, así como los requisitos de la misión para la que está destinado el UGV,
se pueden distinguir dos modos de control (Tele-operación y conducción autónoma) que en muchos casos se
combinarán para obtener plataformas mucho más robustas.
▪ Tele-operación: el vehículo se podrá gestionar desde una estación de mando a distancia que recibirá
la percepción suficiente del terreno para que el operador humano pueda navegar correctamente.
▪ Conducción autónoma: el vehículo dispondrá de los sensores y sistemas necesarios para llevar a
cabo la misión sin necesidad de un operador humano. El vehículo debe ser capaz de detectar
obstáculos o elementos inesperados en su trayectoria y tomar las decisiones adecuadas para evitar de
forma autónoma un accidente.
Los vehículos autónomos de ámbito militar deberán incluir instrumentos de percepción que permitan un
correcto reconocimiento del terreno, así como sistemas que gestionen la navegación del vehículo. En el lado
de la percepción se suelen incluir escáneres de rayos láser, radares y cámaras de visión artificial para
percibir obstáculos de corto y largo alcance en la ruta del vehículo. Por otro lado, para garantizar que el
UGV sigue la trayectoria correcta se suelen equipar con sistemas GPS de alta precisión, giroscopios,
acelerómetros, etc.
Figura 19. Convoy integrado por vehículos tradicionales y UGVs
Estado del Arte de las Tecnologías
16 Mayo 2016 - Junio 2017
2.2. Plataformas civiles
Actualmente, además de su uso militar, las plataformas autónomas terrestres están tomando cada vez más
protagonismo en aplicaciones civiles. Por un lado, se puede destacar el uso de UGVs en misiones de
búsqueda y rescate de personas en situaciones de emergencia (USAR Urban Search and Rescue) centrando
su actuación en entornos que son de difícil acceso o demasiado peligrosos para una persona. Por otro lado,
este tipo de plataformas se han establecido como un componente indispensable en los equipos de
desactivación de explosivos haciendo mucho más segura esta tarea. Teniendo en cuenta los diferentes
entornos en los que estos UGV van a desplegarse, van a necesitar de las siguientes características para poder
llevar a cabo su actuación:
▪ El tamaño y el peso deben ser tales que la plataforma sea portátil para poder acceder a las áreas de
operación. Es frecuente utilizar materiales como fibra de carbono, el cual proporciona una gran
resistencia y ligereza a la estructura del vehículo.
▪ La plataforma debe ser capaz de navegar sobre o alrededor de los obstáculos que pueden encontrarse
en el área de operación, que puede incluir escaleras, rampas, salientes, pasillos, puertas y
escombros. Por esta razón se suele dotar a los UGVs con sofisticados sistemas de tracción u orugas
mecánicas que permitan salvar este tipo de obstáculos. Proyectos recientes proponen vehículos que
simulan el movimiento de animales cuadrúpedos para actuar en las zonas más complicadas.
[Plataformas 2.2.18]
▪ La plataforma debe ser capaz de interactuar con el medio ambiente y transmitir la información sobre
el entorno a un operador que se sitúa en una estación remota. Para ello, es necesario dotar al UGV
de sensores y cámaras que recopilen información que será analizada en tiempo real por el operario.
Figura 20. Izquierda: UGV de rescate con oruga mecánica. Derecha: UGV cuadrúpedo
Al igual que con las plataformas aéreas, hay una clara tendencia de la industria en aprovechar las ventajas
que proporcionan los UGVs al trabajar de una forma cooperativa, realizando tareas de forma coordinada.
Como se ha explicado, estas plataformas van a desarrollar su actividad en zonas de difícil acceso con
diversos obstáculos, siendo en muchos casos muy complicado determinar la ruta a realizar desde la propia
plataforma terrestre. Para solventar esta desventaja que tienen los UGV se han planteado distintos proyectos
que proponen una cooperación entre plataformas terrestres y aéreas (UGV-UAV) que se explicará más
detalladamente en la sección “4. Cooperación entre plataformas autónomas”.
Estado del Arte de las Tecnologías
17 Mayo 2016 - Junio 2017
3. Plataformas autónomas navales
Dentro de las plataformas autónomas navales destacamos dos tipos: vehículos de superficie no tripulados
(USV Unmanned surface vehicle), también conocidos como vehículos de superficie autónomos (ASV
Autonomous Surface Vehicles) que son vehículos que operan en la superficie del agua (embarcaciones) sin
tripulación y los vehículos submarinos no tripulados (UUV Unmanned underwater vehicle), a veces
conocidos como drones submarinos, que son aquellos vehículos capaces de operar bajo el agua sin un
ocupante humano.
Este tipo de plataformas están destinadas para dos objetivos principales, la monitorización de zonas
acuáticas y la asistencia de víctimas cooperando con los equipos de salvamento. Algunas de las aplicaciones
relacionadas con la monitorización de zonas acuáticas son: investigación de fauna, hidrografía, geología,
geofísica, oceanografía, acústica subacuática y monitorización ambiental. [Plataformas 3.1.19]
Figura 21. Secuencia de inmersión de un USV Semi-Sumergible.
Por otro lado, los USVs se utilizan en tareas de salvamento consiguiendo una respuesta más rápida y segura,
aumentado notablemente las probabilidades del rescate de la víctima. Como pasaba con las plataformas
terrestres, los USV tienen ciertas debilidades. Por ejemplo, la dificultad de mantener el contacto con la
víctima en zonas de fuerte oleaje. Por esta razón, en aplicaciones en las que vidas humanas están en juego se
está tendiendo a desplegar sistemas formados por una plataforma aérea que dé apoyo visual al USV. Esta
cooperación USV-UAV se tratará más detalladamente en la sección “4. Cooperación entre plataformas
autónomas”.
Estado del Arte de las Tecnologías
18 Mayo 2016 - Junio 2017
4. Cooperación entre plataformas autónomas
Un Sistema Multi-Agente (MAS, por sus siglas en inglés) es un sistema compuesto por múltiples agentes
inteligentes que interactúan juntos para lograr un objetivo común. Los agentes inteligentes se definen como
entidades computacionales que tienen objetivos, acciones y conocimientos. En la tarea prospectiva que nos
ocupa, estos agentes inteligentes son: las plataformas autónomas aéreas, terrestres y navales. Estos agentes
son particularmente adecuados para entornos específicos, y son capaces de realizar actividades de forma
autónoma y flexible para conseguir sus objetivos.
En esencia, un sistema MAS de este tipo puede estar integrado por agentes del mismo tipo, como los
“enjambres” de UAVs, pero en este punto se estudiará principalmente las interacciones entre distintos
agentes. De esta manera se han identificado dos tipos de cooperación: UGV-UAV y USV-UAV.
4.1. Cooperación UGV-UAV
El grupo de agentes inteligentes en un MAS trata de lograr objetivos más complejos de los que podrían
alcanzar individualmente, de esta forma cada una de las plataformas tratan de complementar los puntos
débiles del resto de agentes. Para adquirir este grado de compenetración entre agentes, cada uno debe tener
la capacidad de modelar las acciones y objetivos de los otros, incluso algunos expertos hablan de modelos
de jerarquía entre agentes, en los que el movimiento cooperativo de las formaciones de agentes se organiza
en base a un modelo líder-seguidor. [Plataformas 4.1.20]
Figura 22. Modelo líder-seguidor (líder en rojo, seguidores en azul), formación en cadena.
Como se comentó anteriormente, una de las aplicaciones donde actualmente más se están utilizando UGVs
es la búsqueda y rescate de víctimas en situaciones de emergencia. Un gran problema que aparece en estas
misiones es que durante el tele-control del UGV se consigue un reducido campo de visión debido a los
entornos complejos donde se suelen llevar a cabo estas tareas de rescate. Para salvar esta desventaja de los
UGVs, numerosos estudios proponen el uso de UAVs que vuelen de forma cooperativa con las plataformas
terrestres, pudiendo monitorizar áreas más amplias y hacer más eficiente la tarea del UGV.
Estado del Arte de las Tecnologías
19 Mayo 2016 - Junio 2017
Algunos estudios proponen sistemas en los que el operador se centra solo en el manejo del UGV, mientras
que el UAV sigue de forma autónoma a la plataforma terrestre dando apoyo visual para facilitar la tarea de
conducción al operador. Para permitir el seguimiento del UGV se están adoptado algoritmos basados en
visión por ordenador para reconocer y localizar la posición del UAV procesando imágenes procedentes de
una cámara a bordo del UGV. [Plataformas 4.2.21]
Figura 23. Cooperación UGV-UAV en misiones de rescate
Este modo de cooperación también es utilizado para fines militares. Actualmente se utilizan enjambres de
UAVs que realizan vuelos coordinados con el objetivo de ofrecer protección a grupos de vehículos
terrestres. Debido a que ambos tipos de vehículos están en movimiento y las limitaciones que tienen los
UAVs utilizados para cambiar de trayectoria bruscamente, se han desarrollado algoritmos para gestionar los
vuelos de los UAVs y poder así asegurar una protección continua de los UGV. [Plataformas 4.3.22]
Figura 24. Cooperación UGV-UAV en misión militar
Estado del Arte de las Tecnologías
20 Mayo 2016 - Junio 2017
4.2. Cooperación USV-UAV
Al igual que en el caso anterior también se están desarrollando sistemas que tratan de solventar las
desventajas que tienen las plataformas navales mediante el uso de UAVs. Estos sistemas que combinan estos
tipos de plataformas son frecuentemente usados en tareas de rescate en entornos marítimos, teniendo como
principal objetivo asistir a la víctima de la forma más rápida posible mediante un USV. Para realizar la tarea
de una forma más eficiente se utiliza un UAV que provee vídeo en tiempo real al operador permitiendo
localizar a la víctima y establecer la ruta a seguir por el USV de salvamento. [Plataformas 4.4.23]
Figura 25. Cooperación USV-UAV para misión de rescate de ahogamientos
Además de las misiones de rescate, es frecuente encontrar proyectos que realizan sistemas basados en la
cooperación de USV con vehículos autónomos submarinos también conocidos como AUV (Autonomous
Underwater Vehicle). Estos sistemas se utilizan como apoyo de actividades militares y científicas,
incluyendo aplicaciones como: topografía costera, desactivación de minas, vigilancia, seguridad portuaria,
inspecciones de oleoductos, oceanografía, etc. [Plataformas 4.5.24]
Figura 26. Ejemplo de sistema cooperativo formado por USV y AUV