Estimación de Velocidad Asistida por Visión en Entornos Degradados o Denegados por GNSS

Área de la Ciencia:

• Robótica
• Sistemas de Navegación
• Visión por Computadora

Sus antecedentes:

• La disponibilidad del Sistema de Posicionamiento Global (GPS) a menudo no es confiable en escenarios de pilotaje remoto, lo que afecta la navegación y el control del vehículo.
• La estimación precisa de la velocidad es fundamental para mantener el rendimiento de la guía y el control del vehículo, especialmente durante las interrupciones del GPS.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una arquitectura de sistema de navegación novedosa para una estimación de velocidad robusta en entornos con GPS intermitente.
• Garantizar la guía y el control confiables del vehículo manteniendo estimaciones de velocidad precisas.

Principales métodos:

• Un novedoso algoritmo de extracción de puntos de referencia identifica las características ambientales para ajustes precisos de velocidad.
• Un filtro de Kalman secuencial procesa los datos de la cámara en relación con los puntos de referencia para la estimación del estado.
• La odometría LiDAR se integra con el seguimiento de puntos de referencia para minimizar el error de velocidad.

Principales resultados:

• El sistema demostró capacidades efectivas de estimación de velocidad en pruebas de trayectoria en el mundo real.
• El rendimiento se validó en diversas condiciones, incluidas situaciones con señales de GPS comprometidas o ausentes.
• La arquitectura propuesta mantuvo con éxito una estimación de velocidad estable.

Conclusiones:

• El sistema de navegación desarrollado proporciona una solución factible para el pilotaje remoto en entornos donde el GPS está denegado.
• La capacidad del sistema para estimar con precisión la velocidad mejora la confiabilidad del control del vehículo.
• Esta investigación contribuye a la navegación autónoma robusta en condiciones operativas desafiantes.