Conclusiones clave
Amplíe rápidamente las capacidades de los drones. La nueva tecnología de los drones sigue mejorando, democratizando la recopilación de datos, y haciendo más rentable y fácil disponer de la información más actualizada.
- El hardware de los drones es cada vez más pequeño, los sensores más complejos, y compactos y los pilotos automáticos más inteligentes.
- El software avanza en el tratamiento de datos, el video a cámara completa y el análisis.
- Independientemente de la plataforma de drones, Esri ha desarrollado unos flujos de trabajo que convierten los paquetes de drones y sensores en un canalizador de datos.
Desde que empecé a trabajar en tecnología de drones en 2013, la industria ha ido como una montaña rusa con altibajos a medida que iba pasando por las dificultades que implica el desarrollo de una tecnología de vanguardia. En los últimos años, esta montaña rusa se ha calmado, a medida que los diversos sectores que utilizan esta tecnología han ido solventando los casos prácticos que han funcionado y escalado. Estos sectores han pasado de los proyectos de investigación y desarrollo a empezar a desplegar cientos de drones.
Durante los confinamientos por la COVID-19 vimos cómo los dispositivos de imágenes implementados de forma remota pueden ayudar a escalar el alcance de un equipo distribuido. Por ejemplo, los drones pilotados por el Departamento de Bomberos del Condado de Alameda generaron 360 panoramas y mapas aéreos durante los incendios del norte de California en el verano de 2020. Las imágenes se utilizaron para realizar evaluaciones de daños en edificios de forma remota, de modo que los residentes locales pudiesen conectarse en línea para ver el estado de sus barrios.
En Esri desarrollamos unos flujos de trabajo basados en los últimos avances en tecnología de drones y los aprovechamos para dar respuesta a las necesidades de nuestros usuarios. A continuación expongo mi opinión sobre las tendencias actuales y hacia dónde se están dirigiendo.
Tendencias en hardware de drones
El hardware está reduciendo su tamaño, los sensores se están volviendo increíblemente complejos y compactos, los pilotos automáticos son más inteligentes y están impulsados por el Internet de las Cosas (IoT), y el gobierno federal de EE. UU. ha revolucionado las reglas relativas al hardware. Estas son algunas tendencias de hardware que cabe tener en cuenta.
El cuadricóptero multirrotor es la plataforma de drones de referencia
Su facilidad de uso, el escaso número de piezas mecánicas y la aceptación del público en general hacen que esta plataforma sea la más utilizada. Lo compacto de los cuadricópteros más modernos se combina con unos impresionantes paquetes de sensores. En la actualidad, cada vez que se realiza un trabajo de campo es posible llevar un dron en la caja de herramientas. Los mismos avances que hacen que los drones sean más compactos permiten a los multirrotores de mayores dimensiones volar más tiempo y transportar mayores volúmenes. Nos estamos acercando a unos tiempos de vuelo demostrado de una hora en el campo para multirrotores eléctricos con carga útil, con aparatos más grandes que alcanzan a menudo los 40-45 minutos.
Las plataformas de despegue y aterrizaje vertical (VTOL) maximizan el alcance y la capacidad de carga útil
Las alas funcionan mejor si el alcance es la prioridad. Cuando se combina la simplicidad de un avión con la complejidad y la utilidad del multirrotor, se obtienen plataformas VTOL. Estas combinan el tiempo de vuelo de un avión de ala fija con la simplicidad de despegar y aterrizar como un multirrotor. Por ejemplo, el Quantum-Systems Vector es una aeronave grande con una capacidad de carga considerable que se convierte en una plataforma VTOL girando los motores de las alas para hacer la transición entre un vuelo vertical y hacia adelante. Y el WingtraOne Gen II, que despega y aterriza sobre su cola, gira hacia la horizontal una vez que ha alcanzado la altitud deseada. Independientemente del diseño de la plataforma VTOL, a los usuarios les encanta la ventaja de poder volar en zonas donde los aviones convencionales no pueden.
Los paquetes de sensores están mejorando incluso a mayor velocidad que los vehículos
El tamaño de imagen estándar solía ser de 12 megapíxeles, pero ahora, 20 megapíxeles es el mínimo absoluto en la mayoría de casos prácticos. Las plataformas más grandes llevan sensores RGB de 40, 60 e incluso 100 megapíxeles. Ello permite unas rutas de vuelo más eficientes, ya que el dron no tiene que estar tan cerca del objeto para obtener la misma resolución o distancia de muestra del suelo (GSD). Esto se traduce en menos líneas de vuelo, mayor altitud y menos imágenes recopiladas.
Los sensores multiespectrales están mejorando, pero su adopción es lenta
Al igual que sus equivalentes RGB, estos sensores son más baratos y ligeros, y tienen una resolución mayor. Asombrosamente, su adopción está resultando lenta. Esto podría explicarse por un par de razones. A diferencia de una cámara RGB, el uso preciso de sensores multiespectrales requiere un paso manual complementario para calibrar las imágenes. Esta podría ser la razón que está limitando el mercado al sector agrícola, que es el que está más acostumbrado a este proceso. Y existen muy pocos sensores multiespectrales listos para usar para las plataformas de aeronaves más populares. Sin duda, el número de dispositivos está mejorando, pero a un ritmo más lento de lo esperado.
Los dispositivos LIDAR se están adoptando más ampliamente
Las empresas han trabajado para incorporar LIDAR en los drones desde la llegada de éstos. Dos de los principales retos han sido el peso del sensor y la precisión de las unidades de medición inercial (IMU). Estos dos problemas se han resuelto recientemente. Los pulsos de láser pueden penetrar en la vegetación, lo que permite un modelo digital de superficie (DSM) más preciso. Ello implica la dificultad de gestionar los datos de la nube de puntos resultantes. Aquí, el futuro es la gestión de la nube. Esta tendencia refleja cómo la cartografía aérea de aviones tripulados ha pasado de imágenes a LIDAR, superando dificultades similares, pero en menos tiempo.
Las empresas están adoptando los sistemas de piloto automático
En el pasado, cada fabricante de drones tenía su propio equipo de desarrollo para la navegación con piloto automático y el control de aeronaves. En la actualidad, los fabricantes de hardware de drones confían en empresas de piloto automático para que se encarguen de las funciones de mando y control del sistema. Auterion es uno de esos fabricantes y ha creado Skynode, un piloto automático todo en uno que gestiona lo relativo al aspecto de la autonomía de vuelo. Skynode también tiene una conexión de datos móviles que, básicamente, convierte cada dron en un dispositivo adecuado para IoT.
Tendencias en software de drones
La recopilación de datos solo es la mitad de la batalla. Para mantenerse al ritmo del desarrollo de aeronaves y sensores, el software ha avanzado en áreas clave: procesamiento de datos, video de movimiento total, y análisis y automatización de la gestión de flotas para la escalabilidad empresarial.
El procesamiento de datos se está trasladando a la nube
A medida que los sensores crecen y contienen más datos, el tamaño digital de los conjuntos de datos también pesa más. El procesamiento de los conjuntos de datos se realizaba únicamente en computadoras de escritorio. Esto está cambiando a un método de procesamiento basado en la nube. El procesamiento en escritorio fuera de línea siempre tendrá su lugar, sobre todo en el procesamiento rápido de campo para tomar decisiones de forma inmediata. A continuación, los datos sin procesar pasan a la nube, donde puede haber una mayor resolución y unos conjuntos de datos mayores para el resto de los usos de la organización. La nube puede escalar automáticamente el procesamiento para adaptarse a las necesidades de los archivos de mayor tamaño y enviar el resultado al flujo de trabajo de la empresa del usuario.
Un ejemplo sería en una situación de desastre: los drones suelen ser las primeras aeronaves que recopilan datos en el lugar. Si no hay disponible conexión a Internet, el procesamiento rápido local puede ofrecer al personal de primera intervención la información necesaria para tomar decisiones. Más tarde, los dispositivos se conectan a Internet y los datos sin procesar se cargan en la nube, donde se procesan en conjuntos de datos más grandes. Las partes interesadas pueden analizar estos conjuntos de datos en línea sin tener que transferirlos de una computadora a otra.
El video de movimiento total (FMV) es cada vez más accesible
Convertir imágenes sin procesar en conjuntos de datos 2D y 3D siempre llevará tiempo, pero lo interesante es el crecimiento en tiempo real o prácticamente real del análisis de los datos. FMV es una tecnología desarrollada originariamente por el ejército para videos enriquecidos con metadatos provenientes de dispositivos especializados (y caros). A medida que se reduce el costo de estos sensores, disponer de datos FMV es más fácil y económico.
Si tiene un dispositivo con sensores que admiten datos FMV, por ejemplo Quantum-Systems Vector, puede hacer que FMV se transmita en directo a un sistema de información geográfica (GIS) como ArcGIS Pro. O también, si utiliza un dron de usuario de bajo costo compatible con la aplicación Site Scan Flight for ArcGIS de Esri, puede extraer archivos de video directamente del dron y reproducir videos enriquecidos arrastrándolos y soltándolos.
El análisis se realiza cada vez más mediante visión artificial y algoritmos de IA
A medida que aumenta el volumen de información de las recopilaciones de los drones, es más importante que nunca aprovechar el aprendizaje automático para ayudar a identificar ventajas y problemas. Las condiciones para el éxito son datos de entrenamiento, información de entrada de alta resolución, y potencia de cómputo. Todo ello se está mejorando gracias a las tendencias de hardware y software que estamos viendo. La inteligencia artificial (IA) se puede entrenar con imágenes y videos sin procesar de los drones, así como con los datos 2D y 3D que produce el motor de procesamiento.
Podemos automatizar la gestión de flotas con drones
A medida que los drones se convierten en parte del flujo de trabajo empresarial estándar, se gestionan como computadoras o dispositivos IoT, pero también como vehículos, esto es, con requisitos normativos, de mantenimiento y de seguimiento de vuelos. Existen muchas soluciones para rastrear los vuelos de los drones, pero las tecnologías más avanzadas capturarán esta información automáticamente, lo cual permitirá a los operadores hacer su trabajo sin interrupciones. En EE. UU., por ejemplo, si vuela dentro de un radio determinado de un aeropuerto u otro espacio aéreo controlado, debe solicitar autorización a la Administración Federal de Aviación (FAA).
El papel de Esri en la tecnología de drones
Los drones son un valioso canalizador de datos para recopilar activos digitales bajo demanda. La tecnología de drones sigue mejorando, democratizando la recopilación de datos, y haciendo más rentable y fácil disponer de la información más actualizada. Independientemente de la plataforma de drones, Esri ha desarrollado unos flujos de trabajo que convierten sus equipos de drones y sensores en un canalizador de datos capaz de generar información que usted puede usar.
ArcGIS Drone2Map es una aplicación de procesamiento de escritorio que convierte fotos, tanto RGB como multiespectrales, en conjuntos de datos 2D y 3D en un entorno completamente desconectado. Si va a procesar una gran cantidad de imágenes o procesar vuelos de múltiples drones, Site Scan for ArcGIS es un producto basado en la nube que toma imágenes sin procesar (RGB, multiespectrales o térmicas) y las transforma en la nube en conjuntos de datos 2D y 3D. Para los drones compatibles, la aplicación Site Scan Flight se comunica directamente con el piloto automático y crea un plan de vuelo automatizado para generar los mejores conjuntos de datos de drones. También incluye la capacidad de crear FMV.
Conoce más sobre mapeo con drones aquí.
Jeremiah Johnson
Equipo de imágenes y teledetección de Esri Inc.
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