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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

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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.


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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


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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]


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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”


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]


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]


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


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.


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.


Figura 14. Ejemplo de algoritmo FTCC utilizado en tareas forestales.


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


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]


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.



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


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.


▪ 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”.


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”.


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.


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


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

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