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Filtro Kalman

Lockheed Martin se alía con Texas para optimizar los sistemas de los UAV

Universidad de Texas

Universidad de Texas

13/08/2019 | Madrid    0

Un grupo de investigadores de la Universidad de Texas en Arlington se ha asociado con Lockheed Martin para optimizar la forma en que los UAV usan sensores para recopilar información.

El presidente de Moncrief-O'Donnell, Frank Lewis, y el profesor asociado de ingeniería eléctrica Yan Wan, están ayudando a la compañía a determinar cómo usar sensores en vehículos que están bajo el agua, en el suelo y en el aire para medir y predecir las actividades de un objetivo.

Los objetivos móviles y los factores ambientales, como el agua, la claridad del aire o la visibilidad, pueden interferir con las señales del sensor. Por lo tanto, el equipo está utilizando un filtro Kalman para recopilar información de múltiples sensores, luego fusionarlo desde diferentes ángulos para estimar la ubicación, velocidad, propiedades físicas y otra información de un objetivo.

Cuando existe incertidumbre en un sistema dinámico, un filtro de Kalman es un algoritmo que se puede usar para combinar información para hacer una conjetura sobre lo que un sistema hará a continuación. El algoritmo permite a los operadores adaptarse a las cambiantes misiones y las condiciones ambientales para producir un campo de visión efectivo aumentado, una cobertura mejorada del sensor y una estimación más precisa del objetivo.

En este sentido, Wan ha indicado que “en los sistemas de control distribuido, donde varios vehículos no tripulados trabajan juntos y reciben comandos basados ​​en su posición relativa entre sí y el resultado deseado o el objetivo de la tarea, la capacidad de predecir comportamientos de manera rápida y precisa es un componente vital de un resultado satisfactorio para la misión. Nos complace aplicar nuestro conocimiento de los controles distribuidos en colaboración con Lockheed Martin porque les ayudará a desarrollar mejores plataformas para la tecnología y nos ayudará a comprender mejor las posibles aplicaciones de nuestra investigación".

 

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