Implementación de un sistema de estabilización de cámara de dos ejes instalado en un vehículo aéreo no tripulado
Abstract
Actualmente, a nivel mundial el uso de aeromodelos y aeronaves con sistemas de
cámaras incorporados tiene cada vez mayor demanda para diversas aplicaciones
como en la industria cinematográfica, sistemas de vigilancia, detección de
incendios, monitoreo de bosques, búsqueda y rescate de personas, etc. En todas
estas aplicaciones, el uso de un sistema de estabilización para la cámara es de vital
importancia para obtener una buena calidad de imagen y video.
Un campo de aplicación de dichos sistemas es el monitoreo de cultivos. La
Pontificia Universidad Católica del Perú en conjunto con el Centro Internacional de
la Papa, desarrollaron un proyecto de Agricultura de Precisión, cuyo objetivo era
adquirir información de terrenos agrícolas a partir de la interpretación de imágenes
tomadas a baja altura desde aeromodelos. Para cumplir este objetivo se emplearon
equipos aéreos radiocontrolados con cámaras incorporadas. Sin embargo, debido a
la carencia de un sistema de estabilizador para las cámaras, se encontraron
inconvenientes durante la captura de imágenes como vibraciones aéreas, que
generaban movimientos bruscos en la cámara, dando como resultado imágenes
con errores de rotación.
Basándonos en la problemática encontrada en esta experiencia previa, el objetivo
general de este trabajo de tesis es el diseño e implementación de un sistema de
estabilización de dos ejes para una cámara instalada en un aeromodelo, que
permita reducir los errores generados por las vibraciones durante la toma de
imágenes.
Luego de la etapa de implementación del sistema se obtuvieron dos resultados
importantes. En primer lugar, se logró estimar correctamente la orientación de la
plataforma para el movimiento de cabeceo y alabeo utilizando el filtro de Kalman.
Finalmente, se consiguió la estabilización de la plataforma para una orientación
deseada establecida por un dispositivo transmisor, dentro de un rango de trabajo de
+30° a -30° para el cabeceo y +20° a -24° para el alabeo. El error promedio de
cabeceo resultó de 2.8°, mientras que el alabeo tiene un error de 2.2°.
Temas
Reconocimiento de imágenes
Cámaras de video
Microcontroladores
Sensores
Aeronaves
Cámaras de video
Microcontroladores
Sensores
Aeronaves
Para optar el título de
Ingeniero Electrónico