A multi-objective algorithm integrating MOEA and M-MOBA

Como paso inmediato se continuará con la implementación del caso real para que sea presentado en la defensa del proyecto, estimada para dentro de dos meses. En ella se realizarán estudios de casos críticos detectados, dependientes de la altura. Estos son la altura mínima para realizar el apagado de motores para la fase final del aterrizaje en caída libre. La altura máxima a la que el UAV puede detectar el patrón. También se analizarán los tiempos de aterrizaje y la eficiencia de los algoritmos.

60

A continuación se proponen distintas mejoras de los algoritmos que permitan crear un sistema más polivalente, eficiente y capaz.

Por un lado sería interesante la integración de un filtro de Kalman, que ayudaría realizar un seguimiento predictivo, permitiendo el reposicionamiento anticipativo del cuadrotor y que haría aun más difícil perder la pista del patrón de aterrizaje, incluso para aterrizajes con una zona de aterrizaje en movimiento. Asimismo, en caso de que aparecieran obstáculos que impidieran visualizar el patrón desde el aire, esta predicción serviría para volver a recuperar la vista del objetivo una vez pasado el obstáculo.

Se baraja la conveniencia de integrar en el algoritmo de detección parámetros de configuración que permitan cambiar ciertas características del patrón aumentando así la polivalencia del algoritmo. Estos parámetros se podrían configurar en la interfaz del navegador, se conseguiría así una configuración en tiempo real.

Implementar el sistema en cuadrotors más potentes y con más funcionalidad mejoraría los resultados y aumentaría la funcionalidad. Teniendo en cuenta que la cámara del UAV utilizada para la detección tiene muy baja calidad, una mejora en este apartado permitiría realizar reconocimientos a mayores alturas y velocidades. Por otro lado, con la integración de un sistema de GPS se podrían realizar misiones de aterrizaje autónomo completas donde el UAV tendría información suficiente para acercarse a la zona de aterrizaje (maniobra de aproximación) y en ese punto comenzar con la detección del punto de aterrizaje. Por último, el siguiente paso sería la implementación de un sistema de múltiples UAVs y bases de aterrizaje. De esta forma se podrían realizar misiones completas y autónomas de inspección de cultivos.

61

Bibliografía

[1] Baira, I. (2014). Sistema de Detección, Localización y Seguimiento de objetos dinámicos mediante UAV. TFG, Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - UPM, Automática, Ingeniería Electrónica e Informática Industrial, Madrid.

[2] Bartak, R., Hrasko, A., & Obdrzalek, D. (2014). On Autonomuous Landing of AR.Drone: Hands-on Experience. Charles University in Prague, Faculty of Mathematics and Physics. Praga: 27th International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference.

[3] Bennett, S. (2000). Past, present and future of PID control. Terrasa: J. Quevedo and T. Escobet.

[4] Braden, P. (01 de 01 de 2013). node-opencv. Recuperado el 01 de 01 de 2016, de Github - peterbraden: https://github.com/peterbraden/node- opencv

[5] Byrne, C. (28 de Octubre de 2015). A Drone with a Sense of Direction. Recuperado el 1 de Enero de 2016, de MIT Technology Review: https://www.technologyreview.com/s/542816/a-drone-with-a-sense-of- direction/

[6] Caraballo Martinez, R. M. (2010). Desarrollo de software para la ayuda en el aterrizaje autónomo mediante visión por computador. ETSII. Sevilla: Universidad de Sevilla.

[7] Carrasco Nogales, A. (2014). Estudio de un sistema de aterizaje autónomo portátil basado en microondas para aeronaves no tripuladas. (D. Tardioli, & J. I. Fernandez Gonzalez, Edits.) Zaragoza: Universidad de Zaragoza. [8] Chueca Bronte, J. (2014). Diseño de una estación de carga de

multicópteros basada en energía fotovoltaica. Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI).

[9] Drone Wars UK. (1 de Enero de 2016). INFORMATION AND COMMENT ON USE OF DRONES. Recuperado el 1 de Enero de 2016, de Drone Wars UK: https://dronewars.net/

[10] Durán Vicente, M., & Benito Matías, T. (2009). Lógica borrosa. UC3M, Madrid.

[11] Engel, J., Sturm, J., & Cremers, D. (2011). Scale-Aware Navigation of a Low-Cost Quadrocopter with a Monocular Camera. Technical University of Munich, Computer Vision Group, Munich.

62

[12] Eschenauer, L. (12 de Mayo de 2013). ardrone-webflight. Recuperado el 1 de Enero de 2016, de Github: https://github.com/eschnou/ardrone- webflight

[13] Fu, C., Carrio, A., Olivares-Mendez, M., & Campoy, P. (2014). Online Learning-based Robust Visual Tracking for Autonomous Landing of Unmanned Aerial Vehicles. 2014 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS'14), Orlando.

[14] Geisendörfer, F. (21 de Julio de 2012). node-ar-drone. Recuperado el 1 de Enero de 2016, de Github: https://github.com/felixge/node-ar-drone [15] Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2008). Digital Image Processing (3ª

edición ed.). Upper Saddle River, New Jersey, USA: Prentice Hall.

[16] Guillot, J. (5 de Enero de 2016). 2016 – DESPEGA EL SECTOR DEL DRONE. Recuperado el 5 de Enero de 2016, de Drone Spain: http://www.dronespain.pro/nueva-ley-de-drones-en-espana-marzo-2016/ [17] Hermansson, J., Gising, A., Skoglund, M., & Schon, T. (2010).

Autonomous Landing of an Unmanned Aerial Vehicle. Linkoping University, Linkoping.

[18] Jimenez de Luis, A. (20 de Marzo de 2015). Amazon podrá repartir paquetes con drones. Recuperado el 1 de Enero de 2016, de El Mundo: http://www.elmundo.es/tecnologia/2015/03/20/550c3ecfca474124708b45 72.html

[19] King, M. (2010). Process control: A Practical Approach. UK: Chichester, John Wiley & Sons Ltd.

[20] Knight, W. (1 de Enero de 2016). 5 Robot Trends to Watch for in 2016. Recuperado el 1 de Enero de 2016, de MIT Technology Review: https://www.technologyreview.com/s/545056/5-robot-trends-to-watch- for-in-2016/

[21] Lange, S., Sünderhauf, N., & Protzel, P. (2008). Autonomous Landing for a Multirotor UAV using Vision. Chemnitz University of Technology. Chemnitz: SIMPAR workshop.

[22] Mathworks. (1 de Enero de 2016). Fuzzy Logic Toolbox. Recuperado el 1

de Enero de 2016, de Mathworks:

http://es.mathworks.com/products/fuzzy-logic/?s_tid=srchtitle

[23] McMahon, C. (01 de 01 de 2011). async. Recuperado el 01 de 01 de 2016, de Documentation: http://caolan.github.io/async/

[24] Meskaldji, K., Boucherkha, S., & Chikhi, S. (2009). Color quantization and its impact on color histogram based image retrieval accuracy. Networked Digital Technologies. First International Conference.

63

[25] Modard, P. (01 de 01 de 2010). node-pid-controller. Recuperado el 01 de 01 de 2016, de NPM: https://www.npmjs.com/package/node-pid- controller

[26] NodeCopter Core. (12 de Agosto de 2012). The NodeCopter. Recuperado el 1 de Enero de 2016, de The NodeCopter - Programming flying robots with node.js: http://www.nodecopter.com/

[27] Olivares-Mendez, M., Mondragon, I., & Campoy, P. (2013). Autonomous Landing of an Unmanned Aerial Vehicle using Image-Based Fuzzy Control. University of Luxembourg; Pontificia Universidad Javeriana; Universidad Politecnica de Madrid (UPM), Industrial Enginering. Compiegne: 2nd IFAC Workshop on Research, Education and Development of Unmanned Aerial Systems .

[28] OpenCV. (01 de 01 de 2016). OpenCV 3.1.0-dev. Recuperado el 01 de 01

de 2016, de Docs OpenCV:

http://docs.opencv.org/master/df/d9d/tutorial_py_colorspaces.html#gs c.tab=0

[29] Parrot. (2013). AR Drone SDK 1.7 Developer Guide. Parrot.

[30] Parrot SA. (1 de Enero de 2016). Página oficial AR.Drone 2.0 – AR.Freeflight. Recuperado el 1 de Enero de 2016, de Parrot: http://www.parrot.com/es/productos/ardrone-2/

[31] Require. (01 de 01 de 2016). Modules Node.JS. Recuperado el 01 de 01 de

2016, de Modules Node.JS:

https://nodejs.org/api/modules.html#modules_module_require_id [32] Sapiro, G. (21 de Octubre de 2014). Digital Image Processing. (University

of Duke) Recuperado el 1 de Enero de 2016, de YouTube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLZ9qNFMHZ-

A79y1StvUUqgyL-O0fZh2rs

[33] Saripalli, S., Montgomery, J. F., & Sukhatme, G. (2003). Visually-Guided Landing of an Unmanned Aerial Vehicle. IEEE.

[34] Sharp, C. S., Orriid, S., & Sastry, S. S. (2001). A Vision System for Landing an Unmanned Aerial Vehicle. University of California Berkeley, Department of Electrical Engineering & Computer Science.

[35] StackOverflow. (01 de 01 de 2016). Developer Survey Results 2016. Recuperado el 01 de 01 de 2016, de stackoverflow: http://stackoverflow.com/research/developer-survey-2016#overview [36] TravTigerEE. Controlador PID. De Wikimedia Commons, el repositorio

multimedia libre.

[37] Van Der Broek, E., Kok, T., Schouten, T., & Vuurpijl, L. (2008). Human- Centered Content-Based Image Retrieval. The International Society for

64

Optical Engineering, Human Vision and Electronic Imagen XIII, 6806 of Proceeding of SPIE. Bernice E. Rogowitz and Thrasyvoulos N. Pappas. [38] van Ginkel, R., Meerman, I., Mulder, T., & Peters, J. (2013). Autonomous

Landing of a Quadcopter on a Predefined Marker. Paper, University of Amsterdam, Amsterdam.

[39] Whitlock, C. (20 de Junio de 2014). When drones fall from the sky. Recuperado el 1 de Enero de 2016, de The Washintong Post: http://www.washingtonpost.com/sf/investigative/2014/06/20/when- drones-fall-from-the-sky/