aeronaves autónomas

El primer uso registrado de un vehículo aéreo no tripulado para la guerra ocurrió en julio de 1849, ^{[ 1 ]} sirviendo como portador de globos (el precursor del portaaviones ) ^{[ 2 ]} El desarrollo significativo de drones controlados por radio comenzó a principios del siglo XX, y originalmente se centró en proporcionar blancos de práctica para el entrenamiento del personal militar. El primer intento de un UAV motorizado fue el "Objetivo Aéreo" de AM Low en 1916. ^{[ 3 ]}

Las funciones autónomas, como el piloto automático y la navegación automatizada, se desarrollaron progresivamente a lo largo del siglo XX, aunque técnicas como la comparación de contornos del terreno (TERCOM) se aplicaron principalmente a los misiles de crucero .

Antes de la introducción del Bayraktar Kızılelma, algunos drones modernos contaban con un alto grado de autonomía, aunque no eran completamente capaces y el marco regulatorio prohibía su uso generalizado en la aviación civil. Sin embargo, se habían realizado algunas pruebas limitadas. El 17 de diciembre de 2025, dos Bayraktar Kızılelma realizaron el primer vuelo autónomo en formación cerrada del mundo entre dos aviones de combate no tripulados, utilizando inteligencia artificial . Esta fue la primera vez en la historia de la aviación que dos vehículos aéreos no tripulados volaron en formación cerrada por sí solos. ^{[ 4 ] [ 5 ]}

A medida que los sistemas de vuelo, navegación y comunicaciones se han vuelto más sofisticados, el transporte seguro de pasajeros se ha convertido en una posibilidad práctica. Los sistemas de piloto automático están liberando al piloto humano de cada vez más responsabilidades, pero su presencia sigue siendo necesaria.

Se están desarrollando varios taxis aéreos y también se están planificando transportes autónomos de mayor tamaño. El vehículo aéreo personal es otra categoría en la que no se espera que entre uno y cuatro pasajeros puedan pilotar la aeronave, y la autonomía se considera necesaria para su adopción generalizada.

Los sensores de posición y movimiento proporcionan información sobre el estado de la aeronave. Los sensores exteroceptivos se ocupan de la información externa, como las mediciones de distancia, mientras que los propioceptivos correlacionan los estados internos y externos. ^{[ 6 ]}

Los grados de libertad (DOF) se refieren tanto a la cantidad como a la calidad de los sensores a bordo: 6 DOF implican giroscopios y acelerómetros de 3 ejes (una unidad de medición inercial típica – IMU), 9 DOF se refieren a una IMU más una brújula, 10 DOF añaden un barómetro y 11 DOF generalmente añaden un receptor GPS. ^{[ 7 ]} 

Los actuadores de los UAV incluyen controladores electrónicos digitales de velocidad (que controlan las RPM de los motores) conectados a motores y hélices , servomotores (principalmente para aviones y helicópteros), armas, actuadores de carga útil, LED y altavoces.

El software del UAV se denomina pila de vuelo o piloto automático. El propósito de la pila de vuelo es obtener datos de los sensores, controlar los motores para garantizar la estabilidad del UAV y facilitar la comunicación con el control terrestre y la planificación de la misión. ^{[ 8 ]}

Los UAV son sistemas en tiempo real que requieren una respuesta rápida a los cambios en los datos de los sensores. Por lo tanto, los UAV dependen de computadoras de placa única para sus necesidades computacionales. Algunos ejemplos de estas computadoras de placa única son Raspberry Pi , Beagleboard , etc., equipadas con NavIO , PXFMini , etc., o diseñadas desde cero, como NuttX , Linux RT con prioridad , Xenomai , Orocos-Robot Operating System o DDS-ROS 2.0 .

Las pilas de código abierto para uso civil incluyen:

Debido a la naturaleza de código abierto del software para UAV, este puede personalizarse para adaptarse a aplicaciones específicas. Por ejemplo, investigadores de la Universidad Técnica de Košice han reemplazado el algoritmo de control predeterminado del piloto automático PX4. ^{[ 9 ]} Esta flexibilidad y el esfuerzo colaborativo han dado lugar a una gran cantidad de pilas de código abierto diferentes, algunas de las cuales son bifurcaciones de otras, como CleanFlight, que a su vez es una bifurcación de BaseFlight y de la cual se bifurcan otras tres pilas.

Los vehículos aéreos no tripulados (UAV) emplean arquitecturas de control de bucle abierto, bucle cerrado o híbridas.

• Lazo abierto : este tipo proporciona una señal de control positiva (más rápido, más lento, izquierda, derecha, arriba, abajo) sin incorporar retroalimentación de los datos del sensor. 
• Lazo cerrado : este tipo incorpora retroalimentación de sensores para ajustar el comportamiento (reducir la velocidad para contrarrestar el viento de cola, ascender a una altitud de 300 pies). El controlador PID es común. A veces, se emplea la anticipación , lo que traslada la necesidad de cerrar el lazo aún más. ^{[ 10 ]} 

Una forma de lograr el control autónomo emplea múltiples capas de bucles de control, como en los sistemas de control jerárquicos . En 2016, los bucles de nivel inferior (es decir, para el control de vuelo) se ejecutaban hasta 32 000 veces por segundo, mientras que los bucles de nivel superior podían ejecutarse una vez por segundo. El principio consiste en descomponer el comportamiento de la aeronave en "fragmentos" o estados manejables, con transiciones conocidas. Los tipos de sistemas de control jerárquicos abarcan desde simples scripts hasta máquinas de estados finitos , árboles de comportamiento y planificadores de tareas jerárquicos . El mecanismo de control más común utilizado en estas capas es el controlador PID , que puede utilizarse para lograr el vuelo estacionario en un cuadricóptero mediante el uso de datos de la IMU para calcular entradas precisas para los controladores electrónicos de velocidad y los motores.

Ejemplos de algoritmos de capa intermedia:

• Planificación de ruta: determinar una ruta óptima que el vehículo debe seguir cumpliendo los objetivos de la misión y las restricciones, como obstáculos o requisitos de combustible.
• Generación de trayectoria ( planificación de movimiento ): determinar las maniobras de control a realizar para seguir una ruta determinada o para ir de un lugar a otro ^{[ 21 ] [ 22 ]}
• Regulación de trayectoria: limitar la trayectoria de un vehículo dentro de un cierto margen de tolerancia.

Los planificadores de tareas jerárquicos evolucionados para UAV utilizan métodos como búsquedas en árboles de estado o algoritmos genéticos . ^{[ 23 ]}

Los fabricantes de UAV suelen incorporar operaciones autónomas específicas, como por ejemplo:

• Nivelación automática: estabilización de la actitud en los ejes de cabeceo y balanceo.
• Mantenimiento de altitud: La aeronave mantiene su altitud utilizando la presión barométrica y/o los datos GPS.
• Mantenimiento de posición/vuelo estacionario: Mantenga la inclinación y el balanceo nivelados, el rumbo de guiñada y la altitud estables mientras mantiene la posición utilizando sensores GNSS o inerciales.
• Modo sin cabeza: El control de cabeceo se realiza en relación con la posición del piloto, en lugar de en relación con los ejes del vehículo.
• Sin preocupaciones: control automático de balanceo y guiñada durante el movimiento horizontal.
• Despegue y aterrizaje (utilizando diversos sensores y sistemas aéreos o terrestres; véase también: Aterrizaje automático )
• Sistema de seguridad: aterrizaje automático o regreso al punto de origen en caso de pérdida de la señal de control.
• Regreso a casa: Vuele de vuelta al punto de despegue (a menudo ganando altitud primero para evitar posibles obstáculos como árboles o edificios).
• Sígueme: Mantén tu posición relativa con respecto a un piloto en movimiento u otro objeto utilizando GNSS, reconocimiento de imágenes o baliza de localización.
• Navegación por puntos de referencia GPS: Utilización del sistema GNSS para navegar hasta una ubicación intermedia en una ruta de viaje.
• Órbita alrededor de un objeto: Similar a la función Sígueme, pero gira continuamente alrededor de un objetivo.
• Acrobacias aéreas preprogramadas (como giros y bucles).

La autonomía total está disponible para tareas específicas, como el reabastecimiento de combustible en vuelo ^{[ 24 ]} o el cambio de baterías en tierra; pero las tareas de nivel superior requieren mayores capacidades de computación, detección y actuación. Un enfoque para cuantificar las capacidades autónomas se basa en la terminología OODA , como lo sugirió un Laboratorio de Investigación de la Fuerza Aérea de los EE. UU. en 2002 y se utiliza en la tabla a continuación: ^{[ 25 ]}

Ya se han alcanzado, en cierta medida, niveles medios de autonomía, como la autonomía reactiva, y niveles altos que utilizan la autonomía cognitiva, y estos son campos de investigación muy activos.

La autonomía reactiva, como el vuelo colectivo, la evitación de colisiones en tiempo real , el seguimiento de paredes y el centrado de pasillos, se basa en la telecomunicación y el conocimiento de la situación proporcionado por sensores de alcance: flujo óptico , ^{[ 26 ]} lidars (radares de luz), radares , sonares .

La mayoría de los sensores de alcance analizan la radiación electromagnética reflejada por el entorno que llega al sensor. Las cámaras (para el seguimiento visual) actúan como simples receptores. Los lidars, radares y sonares (que utilizan ondas mecánicas sonoras) emiten y reciben ondas, midiendo el tiempo de tránsito de ida y vuelta. Las cámaras de los UAV no requieren emitir energía, lo que reduce el consumo total.

Los radares y los sonares se utilizan principalmente en aplicaciones militares.

La autonomía reactiva ya ha llegado en algunas formas a los mercados de consumo: podría estar ampliamente disponible en menos de una década. ^{[ 6 ]}

SLAM combina odometría y datos externos para representar el mundo y la posición del UAV en él en tres dimensiones. La navegación exterior a gran altitud no requiere grandes campos de visión verticales y puede basarse en coordenadas GPS (lo que la convierte en un mapeo simple en lugar de SLAM). ^{[ 27 ]}

Dos campos de investigación relacionados son la fotogrametría y el LIDAR, especialmente en entornos 3D interiores y a baja altitud.

• Se ha demostrado el SLAM fotogramétrico y estereofotogramétrico en interiores con cuadricópteros. ^{[ 28 ]}
• Las plataformas Lidar con plataformas láser tradicionales pesadas, costosas y con cardán están probadas. La investigación intenta abordar el costo de producción, la expansión de 2D a 3D, la relación potencia-alcance, el peso y las dimensiones. ^{[ 29 ] [ 30 ]} Las aplicaciones de medición de distancia LED se comercializan para capacidades de detección de corta distancia. La investigación investiga la hibridación entre la emisión de luz y la potencia de cálculo: moduladores de luz espacial de matriz de fase , ^{[ 31 ] [ 32 ]} y láseres de emisión superficial de cavidad vertical (VCSEL) sintonizables MEMS de onda continua modulada en frecuencia (FMCW ). ^{[ 33 ]}

El enjambre de robots se refiere a redes de agentes capaces de reconfigurarse dinámicamente a medida que los elementos entran o salen de la red. Ofrecen mayor flexibilidad que la cooperación entre múltiples agentes. El enjambre podría abrir el camino a la fusión de datos. Algunos enjambres de vuelo bioinspirados utilizan comportamientos de dirección y formación de bandadas.

La tecnología de radio cognitiva puede tener aplicaciones en vehículos aéreos no tripulados (UAV). ^{[ 41 ]}

Los UAV pueden explotar redes neuronales distribuidas . ^{[ 6 ]}