Abstract-This article presents a system for determining the position and orientation of unmanned aerial vehicles. The system has two hardware layers coupled in both directions. One layer stabilizes the vehicle while the other determines lateral displacements. The two-directional coupling between layers allows the system to minimize estimation errors. The proposed implementation is evaluated on real hardware and evaluation results show that a real time implementation is feasible.Keywords-Unmanned Aerial Vehicles, Visual Odometry, Inertial Sensors, Extended Kalman Filter.
I. INTRODUCCIÓNLos vehículos aéreos no tripulados (VANT o UAV, acrónimo de Unmanned Aerial Vehicles), y en particular los multicópte-ros, han tenido un crecimiento exponencial en laúltima década debido a su relativo bajo costo de construcción y a los numerosos recursos de software y hardware disponible [1]. Su capacidad de volar manteniendo su posición en un mismo punto, maniobra conocida como hovering, junto con vuelos de baja velocidad de desplazamiento, le permiten tomar imágenes que pueden ser utilizadas en diversas aplicaciones, por ejemplo fotografía deportiva, monitoreo ambiental [2], inspección de zonas peligrosas o de desastres [3], relevamiento de cultivos y otro tipo de terrenos [4], etc.Los multicópteros cuentan con distintos tipos de sensores, incluyendo acelerómetros y giróscopos, conocidos como sensores inerciales, que permiten su estabilización en el aire [5]; telémetros para determinar la distancia del vehículo hasta el suelo [6]; y suelen utilizar cámaras de bajo costo para determinar los desplazamientos laterales, generalmente utilizando detectores de características y flujoóptico [7].Debido a que los multicópteros tienen sus hélices fijas, para desplazarse deben perder balance en la dirección que se desea el movimiento. En ese momento, el telémetro que se utiliza para determinar la altitud pierde la perpendicularidad de su eje sensible respecto del plano formado por el suelo, por lo que su lectura es errónea si se considera directamente como altura. En esta situación se produce una pérdida de sustentación por dos motivos: el primero tiene que ver con la pérdida de empuje en sentido vertical ya que para una misma fuerza de empuje aparece una componente horizontal para producir el desplazamiento lateral, disminuyendo el módulo de la componente vertical; el segundo es que, para evitar esta pérdida se utiliza información proveniente del sensor de altura, que devuelve una lectura mayor a la distancia real al suelo por lo que el controlador disminuye el empuje para compensar este incremento en la distancia. De compensarse la altura en el segundo caso, indirectamente se evitaría la pérdida de sustentación por el primero.La Figura 1 presenta el esquema de fusión propuesto para determinar posición y orientación. Se identifican los dos bloques más importantes del esquema propuesto: el autopiloto y el módulo de odometría visual. En el autopiloto, por medio de un filtro de Kalman extendido (Extended Kalman filter, EKF), se determina la or...