Un observador de velocidad basado en datos supera al filtro EKF tradicional al utilizar únicamente lecturas de presión, IMU y señales de control, ofreciendo una solución ideal para flotas de vehículos submarinos autónomos de bajo coste y consumo energético reducido. En lugar de depender de modelos físicos complejos, un enfoque con redes neuronales recurrentes RNN aprende las correlaciones temporales entre aceleraciones, giroscopios, cambios de presión y mandos de propulsión para corregir la deriva y estimar la velocidad de forma precisa en tiempo real.
La ventaja clave de esta deriva asistida por RNN es su simplicidad sensorial: un IMU y un sensor de presión junto con los comandos de control son suficientes. Esto permite eliminar sensores caros y de alto consumo como DVL o sistemas de navegación inerciales de alta gama, reduciendo el coste por unidad y la demanda energética, hecho crucial cuando se despliegan flotas numerosas o vehículos AUV pequeños.
Técnicamente, el modelo aprende a integrar la información secuencial y a compensar errores de bias y ruido, manteniendo una estimación robusta incluso con condiciones hidrodinámicas cambiantes. Frente al EKF model-based, la aproximación data-driven muestra mejor tolerancia a incertidumbres de modelo y errores no lineales, y además facilita actualizaciones mediante reentrenamiento con datos operativos reales. Esto acelera el ciclo de mejora continua y reduce la parametrización manual.
Desde la perspectiva de operaciones, la solución permite mayor autonomía y mayor duración de misión gracias al menor consumo. Para gestores de flota significa menos mantenimiento, sensores más baratos y una implantación escalable. La integración nativa con sistemas de telemetría y servicios en la nube posibilita el envío de registros para entrenamiento y análisis, optimizando el rendimiento global.
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