Contexto:

Los actuales modelos de teléfonos inteligentes tienen un conjunto muy interesante de sensores como cámaras, IMUs, GPS y variables ambientales. Esta combinación de sensores motiva el uso de los teléfonos inteligentes en aplicaciones científicas y de servicio. Una de estas aplicaciones es la agricultura de precisión, específicamente la estimación de posición de un dron usando visión por computador para realizar mediciones remotas en cultivos.

Método:

Este trabajo presenta el desarrollo de EVP, un sistema de estimación de posición basado en visión usando un teléfono inteligente moderno y métodos de visión por computador. EVP consiste en dos aplicaciones software, una app de Android (estación móvil) ejecutándose en un teléfono inteligente capaz de controlar el vuelo de un dron, capturar imágenes, y transmitirlas a través de una red inalámbrica; y otra aplicación (estación base) ejecutándose en un PC Linux capaz de recibir imágenes, procesarlas y ejecutar los algoritmos de estimación de posición usando las imágenes adquiridas. En este trabajo, la estación móvil está ubicada en un cuadracóptero. Usando EVP, los usuarios pueden configurar el software de la estación móvil y base, ejecutar el método de estimación de posición basado en visión, observar resultados gráficos de la posición en la estación base y almacenar los datos adquiridos en una base de datos.

Resultados:

EVP fue probada en tres pruebas de campo: en ambientes de interiores, un vuelo en campo abierto, y sobre la plazoleta de la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Valle. Los errores cuadráticos medios en XY fueron 0,166 m, 2,8 m y 1,4 m respectivamente y comparados con las medidas de GPS-RTK.

Conclusiones:

Como resultado, un sistema de estimación de posición basado en visión llamado EVP fue desarrollado y probado en experimentos reales. Este sistema puede ser usado en ambientes sin señal de GPS para realizar tareas como mapeo 3D, recogida y entrega de materiales, seguimiento de objetivos, entre otros.

Agradecimientos:

Este trabajo fue parcialmente financiado por el proyecto de investigación “Sistema Aéreo Autónomo para Mapear el Contenido de Nitrógeno en Cultivos usando Sensores Microespectrales”, contrato CI2961 de la Universidad del Valle.

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