Resumen

Este artículo considera el problema de la detección e identificación de fallos (FDI) en aplicaciones llevadas a cabo por un grupo de vehículos aéreos no tripulados (UAV) con cámaras visuales. En muchos casos, los UAVs tienen cámaras montadas a bordo para otras aplicaciones, y estas cámaras pueden ser utilizadas como sensores sólo de rumbo para estimar la orientación relativa de otro UAV. La idea es explotar la información redundante proporcionada por estos sensores a bordo de cada uno de los UAV para aumentar la seguridad y la fiabilidad, detectando fallos en los sensores internos de los UAV que no pueden ser detectados por los propios UAV. La detección de fallos se basa en la generación de residuales que comparan la posición esperada de un UAV, considerado como objetivo, con las medidas tomadas por uno o más UAV que actúan como observadores y que están siguiendo al UAV objetivo con sus cámaras. Dependiendo del número disponible de observadores y de la forma en que se utilicen, se define un conjunto de estrategias y políticas para la detección de fallos. Cuando el UAV objetivo está siendo rastreado visualmente por dos o más observadores, es posible obtener una estimación de su posición 3D que podría sustituir a los sensores averiados. La precisión y fiabilidad de este sensor virtual cooperativo (CVS) basado en visión se han evaluado experimentalmente en un banco de pruebas de interior multivehículo con quadrotors, inyectando fallos en los datos para validar los métodos de detección de fallos propuestos.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:uavs, uav, cámaras, detección de fallos, uav objetivo, sensor virtual cooperativo, métodos de detección de fallos, vehículos aéreos no tripulados, fallos, observadores
• Keywords:uavs, uav, cameras, fault detection, target uav, cooperative virtual sensor, fault detection methods, unmanned aerial vehicles, faults, observers