Autor: Raul Alvarez-Torrico

Esta es una traducción automática (pueden haber algunos errores de traducción) de mi artículo original en inglés publicado por la revista "Circuit Cellar" (#363 de Octubre, 2020). El código de programa y diagramas aún están en Inglés.

Resumen

Este es un artículo de evaluación del controlador de vuelo para drones V5 Plus y el módulo NEO V2 de Sistema Satelital de Navegación Global (Global Navigation Satellite System - GNSS), ambos fabricados y distribuidos por CUAV Tech. El controlador de vuelo V5 Plus es promocionado por su fabricante como un controlador de vuelo de drones avanzado dirigido a la investigación académica y aplicaciones comerciales. Se basa en el estándar de diseño de hardware abierto Pixhawk FMUv5 y es modular, consta de un núcleo más una placa portadora separada. Es compatible con el firmware PX4 y ArduPilot, y admite varios tipos y configuraciones de vehículos. El módulo NEO V2 GNSS que lo acompaña puede procesar simultáneamente señales de los sistema de posicionamiento global por satélite GPS, Galileo, GLONASS y BeiDou e incluye una brújula digital.

En esta reseña comienzo describiendo con bastante detalle las especificaciones y funcionalidad del controlador de vuelo y el módulo GNSS. A continuación, analizo algunos conceptos introductorios acerca de simulación "Hardware In The Loop" (HITL) para contextualizar algunas pruebas HITL que realicé con el V5 Plus. También hablo de la revisión del análisis de registro de vuelo como una herramienta para evaluar el rendimiento de la aeronave y, finalmente, hablo de los resultados de algunas pruebas de vuelo de campo que hice con el módulo V5 Plus y NEO V2 GNSS, ambos instalados en un quadrotor de prueba.

Autor: Raúl Alvarez-Torrico

Esta es una traducción automática (pueden haber algunos errores de traducción) de mi artículo original en inglés publicado por la revista "Circuit Cellar" (#361 de Agosto, 2020). El código de programa y diagramas aún están en Inglés.

Resumen

En este artículo comparto una introducción rápida al desarrollo de aplicaciones para drones con la librería MAVSDK MAVLink y el ecosistema de autopiloto PX4. Hablo acerca de cómo configurar el entorno de desarrollo en el sistema operativo Ubuntu instalando una cadena de básica de herramientas que incluye la pila de vuelo PX4 "Software In The Loop" (SITL) junto con los simuladores jMAVSim y Gazebo, además de MAVSDK-Python (el "wrapper" de Python a la librería MAVSDK escrita en C++) y software de estación de control de tierra QGroundControl. Luego, explico cómo escribir tu primera aplicación de vuelo autónomo para un cuadrirotor mostrando un ejemplo en el que el vehículo básicamente sigue una ruta predeterminada para escribir las iniciales de tu nombre en el aire. La simulación Software In The Loop (SITL) se utiliza para probar el ejemplo, pero también explico brevemente cómo ejecutarlo con un dron real.

Este artículo es una continuación de mi artículo anterior de dos partes "Introducción a Ardupilot y PX4" y, aunque está destinado a principiantes que nunca experimentaron con vuelo autónomo de drones y/o la librería MAVSDK, requerirá que tengas al menos conocimiento introductorio general sobre cómo funcionan los cuadricópteros, el ecosistema de software del controlador de vuelo PX4, incluyendo el protocolo MAVLink y QGroundControl, y, por supuesto, el lenguaje de programación Python. Consulta mi artículo anterior de dos partes "Introducción a Ardupilot y PX4" para una introducción general a los cuadrirotores y la plataforma PX4.

Autor: Raul Alvarez-Torrico

Esta es una traducción automática (pueden haber algunos errores de traducción) de mi artículo original en inglés publicado por la revista "Circuit Cellar" (#362 de Septiembre, 2020). El código de programa y diagramas aún están en Inglés.

Resumen

En este artículo discuto cómo desarrollar una aplicación básica de seguimiento autónomo de objetos para un quadrirotor en simulación, mediante la integración de detección de objetos por visión por computador y la librería MAVSDK MAVLink para control de vuelo autónomo. Se usará simulación "Software In The Loop" (SITL) de PX4 para probar el ejemplo de código. Hablaré acerca de cómo configurar un entorno de desarrollo en el sistema operativo Ubuntu que incluya todas las herramientas necesarias: el entorno de simulación PX4 SITL, la librería MAVSDK-Python y la librería Python OpenCV. Luego explicaré un flujo de trabajo para leer y procesar imágenes para detección de objetos usando una técnica de visión por computador muy básica: segmentación del rango de color. Los resultados obtenidos del proceso de detección se utilizarán para controlar un quadrirotor simulado usando la librería MAVSDK-Python para el protocolo MAVLink, de modo que rastree de forma autónoma el objeto detectado. La segmentación de rango de color no es el mejor, ni el más robusto método para detectar y seguir objetos con visión por computador, pero sirve bien para el propósito de introducir conceptos sobre cómo interconectar tareas de detección mediante visión por computador con vuelo autónomo de drones.

Autor: Raúl Alvarez-Torrico

Esta es una traducción automática (pueden haber algunos errores de traducción) de mi artículo original en inglés publicado por la revista "Circuit Cellar" (#358 de Mayo, 2020). El código de programa y diagramas aún están en Inglés.

Resumen

En la Parte 1 de este artículo, hablé de la arquitectura general de un dron multirotor y sus principales componentes de hardware y software. También dí una introducción general a las plataformas Ardupilot y PX4, mencionando algunos ejemplos de hardware de controlador de vuelo y tipos de vehículos compatibles, así como el software de control de tierra disponible en ambas plataformas. También dí una introducción general al protocolo MAVLink utilizado para comunicar aeronaves con estaciones de control en tierra en ambas plataformas. En esta segunda parte, discutiré los pasos principales involucrados en la construcción y configuración de un quadrirotor con la plataforma PX4. No será un tutorial detallado, sino una revisión de los pasos más importantes involucrados. También daré algunos consejos que abordan posibles situaciones problemáticas en el proceso de armado, no siempre obvias de inmediato para los principiantes. Hay muchos tutoriales bien documentados para armado de drones en Internet, considere este artículo como un resumen de pasos y consejos importantes que doy de mi propia experiencia para principiantes que desean construir su primer quadrirotor. Al final, también discutiré consejos adicionales sobre cómo iniciarse con vuelo autónomo utilizando la blibrería MAVSDK y el paquete MAVROS. Veamos si con este artículo puedo alentarlo a construir su primer quadricóptero y, en un futuro próximo, comenzar a experimentar con vuelo autónomo.