Publicación: Dron cuadricóptero experimental con sistema de navegación aéreo en entornos abiertos Open Source
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Resumen en español
RESUMEN: En este trabajo se desarrolla un sistema de navegación para entornos exteriores de código abierto para drones cuadricópteros, permitiéndoles tener cierto grado de autonomía y aportando una gran herramienta que pueda ser adaptada para diversas aplicaciones específicas; además, se realiza el ensamble de un dron experimental con la finalidad de efectuar las pruebas del sistema de navegación, también se ejecutan estas pruebas en un entorno simulado de Gazebo. Se hace bajo las propuestas de diseño planteadas en el libro Enginnering Desing de Dieter, George E. y SCHMIDT, Linda C, donde se realiza un estado del arte de las soluciones existentes y, a partir de este, se lleva a cabo el diseño de concepto con la finalidad de seleccionar los componentes para el ensamble del subsistema del dron y el subsistema de navegación. Adicionalmente se hacen pruebas de la integración de los componentes de ambos subsistemas por separado y trabajando de manera conjunta. Los algoritmos de navegación se ejecutan en un entorno de trabajo de ROS que se programó en un sistema embebido comercial Jetson Nano. La navegación se da por medio de un método “GotoGo” que le da órdenes a un controlador de vuelo dirigiendo al dron a una coordenada de destino. De igual forma, esta se logra a través de la integración del método “GotoGo” con el método “Avoid Obstacles”, que además de dirigirlo a una coordenada previamente definida, evade los obstáculos que encuentra en su trayectoria. Estos obstáculos son detectados por medio de la cámara de profundidad Realsense D435i. Asimismo, se realiza una interfaz gráfica que hace más amigable la interacción del humano con el envío y recepción de la información de los nodos. Los resultados obtenidos después de poner en práctica los experimentos para la navegación solo con el método GotoGo en cuanto a la simulación, entregaron un error relativo promedio del 0.353%, que corresponde a 0.725 metros de distancia de diferencia entre el punto de llegada del dron y el punto esperado; en la vida real, el error relativo fue del 1.76%, lo que equivale a 1.56 metros de diferencia entre dichos puntos. Finalmente, los resultados de la integración del método GotoGo con la evasión de obstáculos en las simulaciones entregaron un error relativo respecto al punto de llegada del 0.382%, representando una distancia de diferencia de 0.939 metros.
Resumen en inglés
ABSTRACT: In this work an open-source navigation system for outdoor environments is developed for quadcopter drones, allowing them to have some degree of autonomy and providing a great tool that can be adapted for various specific applications; in addition, the assembly of an experimental drone is performed in order to test the navigation system, these tests are also executed in a simulated environment of Gazebo. This is done under the design proposals described in the book ‘Enginnering Design’ by Dieter, George E. and SCHMIDT, Linda C., where a state of the art of the existing solutions is made and, from this, the concept design is carried out in order to select the components for the assembly of the drone’s subsystem and the navigation subsystem. Additionally, the integration of the components of both subsystems are tested separately and working together. The navigation algorithms are executed in a ROS environment programmed on a commercial Jetson Nano embedded system. Navigation is provided by a "GotoGo" method that gives commands to a flight controller directing the drone to a destination coordinate. Likewise, this is achieved through the integration of the "GotoGo" method with the "Avoid Obstacles" method, which, in addition to directing it to a previously defined coordinate, avoids the obstacles that it encounters in its trajectory. These obstacles are detected by means of the Realsense D435i depth camera. Also, a graphical interface is created to make the human interaction with the sending and receiving of information from the nodes more user-friendly. The results obtained after implementing the experiments for navigation only with the GotoGo method in terms of simulation, gave an average relative error of 0.353%, which corresponds to 0.725 meters of distance difference between the arrival point of the drone and the expected point; in real life, the relative error was 1.76%, which is equivalent to 1.56 meters of difference between these points. Finally, the results of the integration of the GotoGo method with obstacle avoidance in the simulations gave a relative error with respect to the arrival point of 0.382%, representing a distance difference of 0.939 meters.