Diseñan sistema para orientar drones en minas, túneles y zonas sin GPS

 Un sistema basado en cámaras, sensores y visión artificial permitiría que los drones mantengan la orientación y reconstruyan el entorno en tiempo real cuando las señales satelitales fallan. Durante las pruebas el prototipo redujo hasta en 40 % los errores de navegación frente a los métodos tradicionales basados solo en GPS.

Imagine un dron entrando a un túnel después de un derrumbe, recorriendo una mina subterránea o atravesando un cultivo cubierto por humo para detectar un incendio. En esos escenarios depender exclusivamente del GPS es como intentar caminar con los ojos vendados: un pequeño error puede desviar completamente la trayectoria.

Para resolver ese problema, el sistema desarrollado por Edwin Alexander Casallas Moreno, magíster en Ingeniería Mecánica de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), permite que el dron “entienda” el espacio que lo rodea utilizando referencias visuales del entorno.

El principio es similar a la forma en que una persona se orienta en un lugar desconocido: recuerda una puerta, una escalera o una ventana para saber dónde está y hacia dónde avanzar.

En lugar de depender de satélites, la aeronave utiliza cámaras capaces de identificar puntos clave del entorno —como esquinas, patrones, relieves u objetos— y compararlos constantemente para calcular su movimiento en tiempo real. Así, el dron reconstruye un “mapa visual” mientras avanza y corrige errores de posición durante el vuelo.

La arquitectura de navegación propuesta utiliza cámaras, sensores y algoritmos de visión artificial para mantener la orientación incluso en los entornos en donde las señales satelitales desaparecen o pierden precisión.

Para las pruebas, el investigador adaptó un dron cuadricóptero al que le incorporó cámaras Intel RealSense D435i, sensores de movimiento y sistemas de procesamiento capaces de interpretar el entorno en tiempo real.

Luego, el prototipo se evaluó en entornos virtuales desarrollados sobre ROS y RViz —plataformas utilizadas en robótica para simular navegación autónoma— y después en vuelos experimentales realizados en espacios controlados, en donde se debía desplazar, detectar obstáculos y mantener la orientación incluso sin señal GPS.

Soluciones desde la UNAL

Detrás de este desarrollo trabajan sistemas de odometría visual y algoritmos de localización y mapeo simultáneo (SLAM), tecnologías de robótica avanzada que les permiten a las máquinas autónomas ubicarse y desplazarse en espacios complejos.

Durante las pruebas, el dron logró mantener una trayectoria estable incluso sin señal GPS, con márgenes de error cercanos a 1 m frente a la ruta real de navegación. En otras palabras, aun sin ayuda de satélites, el dron podía calcular su posición con una diferencia aproximada de 1 m respecto a su ubicación real.

Uno de los aportes más importantes del proyecto fue el desarrollo de un esquema de “control distribuido”: en vez de depender de un único computador central, distintos módulos del dron —como cámaras, sensores y controladores de vuelo— procesan información de manera coordinada y comparten datos constantemente para tomar decisiones.

La lógica se parece más a un equipo de trabajo que a una sola máquina dando órdenes, lo que quiere decir que mientras unos componentes detectan obstáculos otros calculan trayectorias y otros más corrigen la estabilidad del vuelo en tiempo real.

Aunque en Colombia este tipo de desarrollos todavía están especialmente en etapas de investigación, en países como China ya existen aplicaciones similares para minería automatizada, inspección de infraestructura y monitoreo remoto de operaciones industriales.

“En China ya se utilizan sistemas autónomos para operar maquinaria minera y apoyar obras de infraestructura. En agricultura, sus aplicaciones van desde monitorear cultivos y aplicar fertilizantes hasta detectar incendios o analizar el estado del terreno en tiempo real. La expansión de estas tecnologías ya no es una posibilidad lejana sino una transformación que avanza rápidamente”, asegura el investigador Casallas.

El avance de sistemas autónomos como este tendría aplicaciones futuras en atención de emergencias, monitoreo ambiental, inspección de obras civiles y exploración industrial.