La siguiente frontera de la navegación autónoma para UAVs en entornos sin GPS requiere soluciones híbridas y resilientes que superen el problema del drift del Inertial Navigation System INS. El drift en INS es uno de los principales retos para drones militares porque los errores acumulados en giróscopos y acelerómetros generan deriva de posición con el tiempo, lo que compromete la precisión en misiones críticas y en operaciones en espacios GPS denied.
El INS ofrece estimaciones continuas de posición y orientación pero su naturaleza dead reckoning provoca deriva por sesgos, ruido y variaciones térmicas. Para misiones militares donde la precisión y la seguridad son esenciales, confiar únicamente en INS no es viable. Aquí entran otras tecnologías complementarias como SLAM, Optical Flow y LIDAR que pueden corregir la deriva y aportar redundancia.
SLAM permite mapear el entorno y localizarse simultáneamente usando cámaras o LIDAR, siendo ideal para entornos urbanos y complejos. Optical Flow proporciona estimaciones de movimiento relativas basadas en patrones visuales, útil en baja altitud y en condiciones donde el LIDAR no es práctico. LIDAR aporta nubes de puntos tridimensionales de alta resolución que permiten reconstrucciones precisas y detección de obstáculos. Cada tecnología tiene ventajas y limitaciones, por eso la clave es la fusión de sensores.
La aproximación híbrida combina INS, SLAM, Optical Flow y LIDAR mediante filtros probabilísticos, algoritmos de fusión multi-sensor y modelos de machine learning para corregir errores y detectar fallos. Integrando visual inertial odometry con LIDAR SLAM y redes neuronales para reconocimiento de características y loop closure se consigue navegación robusta en entornos GPS denied. Esta arquitectura añade redundancia, mejora la tolerancia a fallos y permite operaciones prolongadas sin actualización satelital.
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