Posicionamiento Preciso de Drones Mediante Realimentación Visual
56 páginas
- Autores:
-
Escobar Echeverri, Julián
González Coronado, Eduardo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
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Escobar Echeverri, JuliánGonzález Coronado, Eduardo2024-05-08T16:22:27Z2024-05-08T16:22:27Z2017https://repository.eia.edu.co/handle/11190/654956 páginasLos quadrotores son vehículos utilizados en áreas abiertas y en lugares donde no hayan muchos obstáculos ya que el poder posicionar un quadrotor en este tipo de espacios es una tarea difícil para alguien que lo esté controlando manualmente y más aún para un programa que lo esté controlando con ayuda de sensores. Por tal motivo se ha creado un sistema de posicionamiento por medio de realimentación visual para espacios pequeños, en los cuales el quadrotor sea capaz de conocer su posición y sea capaz de aterrizar de forma autónoma. Para que el quadrotor tuviese forma de conocer su posición se desarrolló un algoritmo de visión artificial en Python con ayuda de la librería OpenCV, en el cual mediante el reconocimiento de una imagen de referencia el quadrotor es capaz de conocer su posición respecto a esta imagen, otorgando una distancia aproximada tanto en el eje X como en el eje Y. En el proyecto se utilizaron 2 tipos quadrotores, el primero que se utilizó fue un quadrotor casero, el cual tiene un PixHawk como controlador y recibía las instrucciones de vuelo de un control RC. Para el control de este quadrotor se replicaron las señales PWM del control RC en una raspberry pi 3, además se configuró el PixHawk mediante Mission Planner, y se utilizó la cámara de la raspberry pi 3 para el algoritmo de realimentación visual; Al final este quadrotor no sirve para el proyecto por diferentes motivos explicados en este trabajo. El segundo quadrotor utilizado fue el Parrot AR Drone 2.0, en el cual se cambió la raspberry pi 3 por un computador y se utilizó la cámara integrada del Parrot AR Drone en vez de la cámara de la raspberry pi 3. Esta segunda solución fue un éxito y cumplió con los objetivos propuestos al principio del proyecto.The quadrotors are vehicles used in open areas and in places where are not many obstacles, since, being able to position a quadrotor in this type of spaces is a difficult task for someone who is controlling it manually and even more for a program that is controlling it with Help of sensors. For this reason a positioning system has been created by visual feedback for small spaces, in which the quadrotor is able to know its position and to be able to land autonomously. In order for the quadrotor to be able to know its position, an artificial vision algorithm was developed in Python with the help of the OpenCV library, in which, through a reference image, the quadrotor is able to know its position with respect to this image, granting a approximate distance in the X axis and the Y axis. The project used two types of quadrotors, the first one used was a homemade quadrotor, which contained a PixHawk as controller and received the flight instructions of a control RC. For the control of this quadrotor, the PWM signals of the RC control were replicated to a raspberry pi 3, in addition the PixHawk was configured through Mission Planner, and the raspberry pi 3 camera was used for the visual feedback algorithm; In the end this quadrotor was not used for the project for different reasons explained in this work. The second quadrotor used was the Parrot AR Drone 2.0, the raspberry was changed for a computer and the integrated camera of the Parrot AR Drone was used instead of the camera of the raspberry. This second solution was a success and fulfilled the objectives proposed at the beginning of the project.PregradoIngeniero Mecatrónicoapplication/pdfspaUniversidad EIAIngeniería MecatrónicaEscuela de Ingeniería y Ciencias BásicasEnvigado, AntioquiaDerechos Reservados - Univesidad EIA - 2017https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Posicionamiento Preciso de Drones Mediante Realimentación VisualTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85PublicationORIGINALEscobarJulian_2017_PosicionamientoDronesRealimentación.pdfEscobarJulian_2017_PosicionamientoDronesRealimentación.pdfapplication/pdf3502987https://repository.eia.edu.co/bitstreams/8b1b9582-83d1-4d70-a35a-7bec240ee48c/downloadf517667a39c8093d1caa19d3d05fcf31MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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