{"id":373,"date":"2025-06-05T14:21:26","date_gmt":"2025-06-05T06:21:26","guid":{"rendered":"https:\/\/dummy.xtemos.com\/woodmart2\/furniture2\/?p=373"},"modified":"2025-12-16T21:53:41","modified_gmt":"2025-12-16T13:53:41","slug":"eyes-in-the-sky-ai-driven-vision-systems-in-next-gen-drones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lxbchip.com\/es\/eyes-in-the-sky-ai-driven-vision-systems-in-next-gen-drones\/","title":{"rendered":"Ojos en el cielo: Sistemas de visi\u00f3n basados en IA para drones de nueva generaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"
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Los drones se han generalizado en el mundo del entretenimiento (programas de televisi\u00f3n y pel\u00edculas), la fotograf\u00eda de aficionados y como juguete. Cada vez se utilizan m\u00e1s en inspecci\u00f3n, log\u00edstica\/entrega, seguridad y vigilancia y otros usos industriales, gracias a su capacidad para acceder a zonas de dif\u00edcil acceso. Sin embargo, \u00bfsab\u00eda que el componente m\u00e1s cr\u00edtico para el funcionamiento de un dron es su sistema de visi\u00f3n? Antes de profundizar en este tema, vamos a explorar qu\u00e9 son los drones, sus diversas aplicaciones y por qu\u00e9 han aumentado su popularidad. Por \u00faltimo, hablaremos de c\u00f3mo\u00a0onsemi\u00a0<\/strong>est\u00e1 transformando los sistemas de visi\u00f3n que impulsan estos incre\u00edbles objetos voladores.<\/p>\n

Tipos y aplicaciones<\/h4>\n

Los drones son veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados (UAV), tambi\u00e9n llamados sistemas a\u00e9reos no tripulados (UAS) y, en menor medida, aeronaves pilotadas a distancia (RPA). Pueden operar sin necesidad de ser conducidos y navegar de forma aut\u00f3noma utilizando diversos sistemas.<\/p>\n

Existen tres tipos de drones: de ala fija, monorotor\/multirrotor e h\u00edbridos. Cada uno de ellos sirve para un prop\u00f3sito diferente, y cada tipo est\u00e1 alineado con el prop\u00f3sito previsto para el que se construye.<\/p>\n

Alas fijas\u00a0<\/strong>se utilizan normalmente para el transporte de cargas \u00fatiles m\u00e1s pesadas, tiempos de vuelo m\u00e1s largos y se despliegan en misiones de inteligencia, vigilancia y reconocimiento (ISR), operaciones de combate y municiones de merodeo, cartograf\u00eda y actividades de investigaci\u00f3n, por mencionar algunas.<\/p>\n

Monorotor\/Multirrotor\u00a0<\/strong>tienen el uso dominante, con una amplia variedad de enfoques industriales que van desde los almacenes habituales a las inspecciones e incluso como veh\u00edculos de reparto. La finalidad de estos tipos puede ser variada, ya que pueden desplegarse en una gran variedad de casos de uso y exigen soluciones electromec\u00e1nicas muy optimizadas.<\/p>\n

Rotores h\u00edbridos\u00a0<\/strong>incorporan lo mejor de los dos tipos anteriores y tienen una capacidad de despegue y aterrizaje vertical (VTOL) que los hace vers\u00e1tiles, especialmente en regiones con limitaciones de espacio. La mayor\u00eda de los drones de reparto aprovechan estas capacidades por razones obvias.<\/p>\n

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Figura 1. Tipos de drones y sus aplicaciones<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Sistemas de movimiento y navegaci\u00f3n en drones<\/h4>\n

Los drones llevan multitud de sensores de movimiento y navegaci\u00f3n, como aceler\u00f3metros, giroscopios y magnet\u00f3metros (denominados colectivamente unidad de medici\u00f3n inercial o IMU), bar\u00f3metros y otros. Utilizan diversos algoritmos y t\u00e9cnicas, como el flujo \u00f3ptico (asistido con sensores de profundidad), la localizaci\u00f3n y mapeo simult\u00e1neos (SLAM) y la odometr\u00eda visual. Aunque estos sensores desempe\u00f1an bien sus funciones, pueden tener dificultades para alcanzar la exactitud y precisi\u00f3n necesarias a costes asequibles y tama\u00f1os \u00f3ptimos. El problema se agrava a\u00fan m\u00e1s durante los vuelos de larga duraci\u00f3n, lo que obliga a utilizar bater\u00edas caras o a limitar los tiempos de vuelo en funci\u00f3n de los ciclos de carga de las bater\u00edas.<\/p>\n

Sistemas de visi\u00f3n en drones<\/h4>\n

Los sensores de imagen complementan a los anteriores con importantes mejoras operativas que dan como resultado una m\u00e1quina de gran precisi\u00f3n y exactitud. Est\u00e1n disponibles en dos tipos: cardanes (a menudo denominados tambi\u00e9n cargas \u00fatiles) y sistemas de navegaci\u00f3n por visi\u00f3n (VNS).<\/p>\n

cardanes*<\/strong>\u00a0- proporcionan visi\u00f3n en primera persona (FPV); generalmente est\u00e1n constituidos por diferentes tipos de sensores de imagen que abarcan todo el amplio espectro electromagn\u00e9tico (ultravioleta en casos excepcionales, sensores de imagen CMOS normales de m\u00e1s de 300nm - 1000nm, sensores infrarrojos de onda corta (SWIR) que se extienden hasta 2000nm y m\u00e1s all\u00e1 de 2000nm con sensores infrarrojos de onda media (MWIR) y de onda larga (LWIR).<\/p>\n

Sistemas de navegaci\u00f3n por visi\u00f3n (VNS)<\/strong>\u00a0- proporcionan orientaci\u00f3n para la navegaci\u00f3n y evitan objetos y colisiones; suelen estar formados por sensores de imagen de baja resoluci\u00f3n y bajo coste y, junto con la IMU y los datos de los sensores, utilizan t\u00e9cnicas de visi\u00f3n por ordenador para crear una soluci\u00f3n integral para la navegaci\u00f3n aut\u00f3noma.<\/p>\n

Importancia de los sistemas de visi\u00f3n<\/h4>\n

Los drones operan tanto en interiores como en exteriores, como se ha visto en los usos y aplicaciones descritos anteriormente. Estas condiciones pueden ser muy complicadas, con grandes variaciones de iluminaci\u00f3n y limitaciones de visibilidad en entornos de polvo, niebla, humo y oscuridad total. Estos sistemas intentan aprovechar algoritmos significativos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje autom\u00e1tico (ML) aplicados sobre datos de imagen, al tiempo que utilizan la ayuda de los datos proporcionados por las t\u00e9cnicas mencionadas anteriormente, todo ello en el contexto de la operaci\u00f3n de un veh\u00edculo altamente optimizado que consume poca energ\u00eda y realiza operaciones de larga distancia o de tiempo de vuelo prolongado.<\/p>\n

Es imperativo que los datos introducidos en estos algoritmos sean de alta fidelidad y muy detallados, pero que en determinados casos de uso proporcionen justo lo que se necesita, permitiendo as\u00ed un procesamiento eficiente. Los tiempos de entrenamiento en el uso de IA\/ML deben ser cortos, y la inferencia debe ser r\u00e1pida con gran exactitud y precisi\u00f3n. Para cumplir estos requisitos, las im\u00e1genes deben ser de alta calidad, independientemente del entorno en el que opere el dron.<\/p>\n

Los sensores que se limitan a capturar la escena y presentarla para su procesamiento se quedan muy cortos a la hora de permitir el funcionamiento de alta calidad de estas m\u00e1quinas que, en la mayor\u00eda de los casos, anular\u00e1n el prop\u00f3sito mismo de su despliegue. La capacidad de reducir la escala sin perder detalle en las regiones de inter\u00e9s, ofrecer un amplio rango din\u00e1mico para hacer frente a las condiciones de luz brillante y oscura en el mismo fotograma, minimizar\/eliminar cualquier efecto par\u00e1sito en las im\u00e1genes, hacer frente a los campos de visi\u00f3n llenos de polvo\/niebla\/humo y ayudar a estas im\u00e1genes con una alta resoluci\u00f3n de profundidad ofrecen enormes beneficios para hacer de los UAV una m\u00e1quina altamente optimizada.<\/p>\n

Estas capacidades minimizan la magnitud de los recursos -n\u00facleos de procesamiento, GPU, memoria dentro o fuera del chip, arquitecturas de bus y gesti\u00f3n de la energ\u00eda- necesarios para reconstruir y analizar estas im\u00e1genes y acelerar el proceso de toma de decisiones. Esto tambi\u00e9n reduce el coste de la lista de materiales del sistema global, sobre todo si tenemos en cuenta que los veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados actuales pueden albergar f\u00e1cilmente m\u00e1s de 10 sensores de imagen. Por otra parte, con el mismo conjunto de recursos, se pueden realizar m\u00e1s an\u00e1lisis y algoritmos complejos que ayuden a tomar decisiones eficaces, lo que hace que el UAV se diferencie en este campo tan saturado.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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