“Red de drones autónomos utilizando una arquitectura de Red (Fanet) para uso alternativo de levantamiento de información agrícola a pequeña Escala”
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Date
2020
Directors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Quevedo-Ecuador
Abstract
El presente proyecto de investigación tiene como objetivo implementar una red inalámbrica
conformada por UAVs (Unmanned Aerial Vehicle o Vehículo Aéreo no Tripulado). Este
proyecto nace por la necesidad de optimizar el levantamiento de información agrícola
tradicional hecho por humanos, mediante el uso de tecnologías dedicadas al análisis de
campos agrícolas y la conformación de una red de Drones conectadas inalámbricamente a una
estación terrestre GCS (Ground Control system).
La realización del levantamiento de información usando un solo Drone no asegura que haya
una excelente transmisión entre el Drone y el GCS, por lo tanto, es posible que no se pueda
acceder de forma rápida a la información que está siendo recolectada por el Drone o incluso
no llegar a disponer de la información que el Drone está obteniendo en su misión de vuelo,
esperando primero que el Drone aterrice y después acceder a dicha información. Es por esto
que en este proyecto de investigación se implementa una red de Drones para el análisis del
campo agrícola, mejorando la calidad de señal al integrar un segundo “Drone amplificador de
señal” entre el Drone que realiza el levantamiento de información Agrícola y el GCS, y
realizando pruebas de calidad de la transmisión de señal.
Se optó por determinar los elementos que integrarán la red para su correcto funcionamiento y
utilidad, y se proceda a la implementación y levantamiento de información agrícola. Además,
se realizó un análisis matemático para comparar tiempos de ejecución entre el levantamiento
de información agrícola usando un Drone con cámara multiespectral y el levantamiento de
información agrícola hecha por humanos.
El campo de pruebas elegido fue el campus “La María”, en donde se asignaron misiones de
vuelo al Drone (también nombrado UAV) encargado de hacer las fotografías y al Drone que
realiza la función de bridge inalámbrico. También se realizó el procesamiento de las imágenes
para obtener el índice de vegetación del terreno examinado, se analizaron tiempos de
ejecución del escenario y se midió la calidad de señal de la red inalámbrica centrándonos en el
RSSI (Received Signal Strength Indicator o indicador de fuerza de la señal recibida).
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Como trabajos futuros, se tendría una expansión de la red agregando otros Drones y otros
elementos. Ese trabajo se centraría en aumentar la autonomía de vuelo de los Drones y agregar
otro servicio para el tratamiento del campo. En lo que respecta a la autonomía de vuelo de los
Drones, el tiempo se aumentaría considerablemente mediante estaciones de carga inductiva solares
colocadas en el campo, por ende, cuando la batería del Drone sea baja éste volaría
automáticamente hacia la estación de carga más cercana, una vez que la batería esté completa, el
Drone retomará su misión. Por otro lado, habría un servicio extra para la red FANET, se tendría
Drones de fumigación para que se encarguen de pulverizar o nebulizar las zonas a tratar.
Palabras clave: Drone, UAV, NDVI, FANET, GCS, Índice de vegetación.
Description
This research project aims to implement a wireless network consisting of Drones (Unmanned
Aerial Vehicle). This project was born by the need to optimize the agricultural information
gathering done by humans, through the use of technologies dedicated to the analysis of
agricultural fields and the formation of a network of Drones connected wirelessly to a GCS
(Ground Control system) ground station.
Performing the information survey using a single Drone does not ensure that there is an
excellent transmission between the Drone and the GCS, therefore, it is possible that the
information that is being collected by the Drone may not be accessed quickly or even not Get
to have the information that the Drone is obtaining in its flight mission, first waiting for the
Drone to land and then accessing said information. This is why this research project
implements a Drone network for agricultural field analysis, improving signal quality by
integrating a second "Signal Amplifier Drone" between the Drone performing agricultural
information raising and GCS, and performing signal transmission quality tests.
It was chosen to determine the elements that will integrate the network for its proper
functioning and usefulness, for the implementation and collection of agricultural information.
In addition, a mathematical analysis was performed to compare execution times between the
collection of agricultural information using a Drone with multispectral camera and the
collection of agricultural information made by humans.
The testing ground used was the "La María" campus, where flight missions were carried out
with the Drone (also named UAV), in charge of taking the photographs. Image processing was
performed to take out the vegetation index, scenario execution times and wireless network
signal quality were analyzed by focusing on the RSSI (Received Signal Strength Indicator).
As future works, we would have an expansion of the network adding other Drones and other
elements. That work would focus on increasing the flight range of Drones and adding another
field treatment service. As regards the flight autonomy of the Drones, the time would be
considerably increased by solar inductive charging stations placed in the field, thus, when the
Drone's battery is lowered it would automatically fly to the nearest charging station, once the
battery is complete, the Drone will resume its mission. On the other hand, there would be an
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extra service for the FANET network, fumigation Drones would be used to spray or nebulize
the areas to be treated.
Keywords: Drone, NDVI, FANET, SCG, Vegetation index.
Keywords
Drone, UAV, NDVI, FANET, GCS, Índice de vegetación.
Citation
Segarra Macías, Cristian Javier; Silva Castro, Kevin Francisco. (2020). “Red de drones autónomos utilizando una arquitectura de Red (Fanet) para uso alternativo de levantamiento de información agrícola a pequeña Escala”. 89 p.