Implementación de un sistema de estabilización de cámara de dos ejes instalado en un vehículo aéreo no tripulado

• Autor: Concepción Zavaleta, Paulo Francisco
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2013
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/4708
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/4708
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Reconocimiento de imágenes; Cámaras de video; Microcontroladores; Sensores; Aeronaves; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

Actualmente, a nivel mundial el uso de aeromodelos y aeronaves con sistemas de cámaras incorporados tiene cada vez mayor demanda para diversas aplicaciones como en la industria cinematográfica, sistemas de vigilancia, detección de incendios, monitoreo de bosques, búsqueda y rescate de personas, etc. En todas estas aplicaciones, el uso de un sistema de estabilización para la cámara es de vital importancia para obtener una buena calidad de imagen y video. Un campo de aplicación de dichos sistemas es el monitoreo de cultivos. La Pontificia Universidad Católica del Perú en conjunto con el Centro Internacional de la Papa, desarrollaron un proyecto de Agricultura de Precisión, cuyo objetivo era adquirir información de terrenos agrícolas a partir de la interpretación de imágenes tomadas a baja altura desde aeromodelos. Para cumplir este objetivo se emplearon equipos aéreos radiocontrolados con cámaras incorporadas. Sin embargo, debido a la carencia de un sistema de estabilizador para las cámaras, se encontraron inconvenientes durante la captura de imágenes como vibraciones aéreas, que generaban movimientos bruscos en la cámara, dando como resultado imágenes con errores de rotación. Basándonos en la problemática encontrada en esta experiencia previa, el objetivo general de este trabajo de tesis es el diseño e implementación de un sistema de estabilización de dos ejes para una cámara instalada en un aeromodelo, que permita reducir los errores generados por las vibraciones durante la toma de imágenes. Luego de la etapa de implementación del sistema se obtuvieron dos resultados importantes. En primer lugar, se logró estimar correctamente la orientación de la plataforma para el movimiento de cabeceo y alabeo utilizando el filtro de Kalman. Finalmente, se consiguió la estabilización de la plataforma para una orientación deseada establecida por un dispositivo transmisor, dentro de un rango de trabajo de +30° a -30° para el cabeceo y +20° a -24° para el alabeo. El error promedio de cabeceo resultó de 2.8°, mientras que el alabeo tiene un error de 2.2°.