{"id":2564,"date":"2016-02-23T12:02:00","date_gmt":"2016-02-23T12:02:00","guid":{"rendered":"https:\/\/oxts.com\/?p=2564"},"modified":"2025-04-29T10:17:28","modified_gmt":"2025-04-29T10:17:28","slug":"why-is-an-ins-important-for-mapping","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/why-is-an-ins-important-for-mapping\/","title":{"rendered":"\u00bfPor qu\u00e9 es importante un sistema de navegaci\u00f3n inercial (INS) para las aplicaciones topogr\u00e1ficas y cartogr\u00e1ficas de los veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados (UAV)?"},"content":{"rendered":"
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\u00bfQu\u00e9 es un veh\u00edculo a\u00e9reo no tripulado?<\/h5>\n\n\n
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En los \u00faltimos a\u00f1os se ha observado un aumento del despliegue de aeronaves que no llevan un piloto tripulado a bordo. Estos veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados (UAV) tambi\u00e9n se conocen com\u00fanmente como drones, sistemas de aeronaves no tripuladas (UAS) o sistemas de aeronaves pilotadas a distancia (RPAS). A efectos de las siguientes descripciones, estos t\u00e9rminos se utilizar\u00e1n indistintamente. Los drones de todas las formas y tama\u00f1os se utilizan en el ej\u00e9rcito desde hace muchos a\u00f1os. Las ventajas aportadas por procedimientos de fabricaci\u00f3n cada vez m\u00e1s eficientes y adaptables (como la impresi\u00f3n en 3D) y la miniaturizaci\u00f3n de los componentes electr\u00f3nicos han hecho mucho m\u00e1s viable el despliegue de veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados en contextos civiles. El acceso a la tecnolog\u00eda es ahora tal que resulta sencillo para el consumidor general adquirir un UAV, practicar su vuelo y montar c\u00e1maras y otros sensores para tomar im\u00e1genes del entorno que le rodea.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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Desaf\u00edos de la cartograf\u00eda a\u00e9rea<\/h5>\n\n\n
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Las c\u00e1maras montadas en aeronaves se han utilizado con fines de vigilancia o cartograf\u00eda desde mediados del siglo pasado. Cuando se utilizan im\u00e1genes de c\u00e1maras a\u00e9reas con fines de fotogrametr\u00eda para cartografiar la topograf\u00eda o la cubierta terrestre, o para calcular \u00e1ngulos de inclinaci\u00f3n o volumetr\u00eda de minas, no s\u00f3lo es necesario conocer las especificaciones (modelo interno) de la c\u00e1mara o el sensor utilizados, sino tambi\u00e9n:<\/p>\n

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  • C\u00f3mo cambia la orientaci\u00f3n exterior del sensor de im\u00e1genes (es decir, c\u00f3mo se mueve el sensor en relaci\u00f3n con el suelo).<\/li>\n
  • El efecto de las distorsiones que la geometr\u00eda tridimensional inherente del terreno tiene sobre las mediciones y distancias en la salida cartogr\u00e1fica cuando se obtienen im\u00e1genes desde arriba.<\/li>\n<\/ul>\n

    Los sistemas de navegaci\u00f3n de las aeronaves proporcionan informaci\u00f3n sobre la ruta y la parte del Mundo que la aeronave est\u00e1 sobrevolando. Para la creaci\u00f3n y actualizaci\u00f3n de la cartograf\u00eda, ha sido necesario anclar la ubicaci\u00f3n y la huella de las fotograf\u00edas de la c\u00e1mara mediante coordenadas conocidas de caracter\u00edsticas del paisaje (puntos de control terrestre - GCP) que se ven en las fotograf\u00edas. Las ondulaciones de la topograf\u00eda del terreno pueden tenerse en cuenta aplicando ecuaciones de aerotriangulaci\u00f3n para unir las fotograf\u00edas y asociar los elementos de la imagen con las coordenadas x,y,z de los GCP. Sin embargo, se trata de un proceso manual intensivo y costoso, en el que la calidad del resultado depender\u00e1 de factores como el n\u00famero de puntos de referencia geogr\u00e1ficos utilizados y los patrones de disposici\u00f3n de los puntos de referencia geogr\u00e1ficos.<\/p>\n

    Este m\u00e9todo de georreferenciaci\u00f3n a las coordenadas de GCP conocidos es el que se ha utilizado principalmente para proporcionar control topogr\u00e1fico a la fotograf\u00eda a\u00e9rea con UAV. A medida que las plataformas UAV se han ido orientando a mercados cada vez m\u00e1s amplios, los sistemas de c\u00e1lculo y, por tanto, los costes se han ido reduciendo para ofrecer puntos de precio m\u00e1s favorables para las propias plataformas. Los m\u00e9todos para refinar a\u00fan m\u00e1s las lecturas GPS en la plataforma UAV, como la recepci\u00f3n de correcciones atmosf\u00e9ricas y de tiempo desde una estaci\u00f3n base local, ya sea a trav\u00e9s de un enlace de radio en tiempo real (GPS cinem\u00e1tico en tiempo real) o a trav\u00e9s de un flujo de trabajo GPS diferencial post-procesado, son ahora comunes. Sin embargo, esto no anula el uso de los GCP, y puede ser f\u00e1cil pasar por alto el tiempo necesario para establecer el control topogr\u00e1fico o llevar a cabo los procedimientos de aerotriangulaci\u00f3n requeridos.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n

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    Georreferenciaci\u00f3n directa<\/h5>\n\n\n
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    Muchas de las distorsiones que se observan en la fotograf\u00eda a\u00e9rea pueden atribuirse a cambios en la orientaci\u00f3n exterior causados por el hecho de que las plataformas a\u00e9reas rara vez se mueven de forma completamente estable y nivelada. La propia plataforma se inclina en las curvas y las condiciones atmosf\u00e9ricas provocan cabeceos y gui\u00f1adas. Incluso si la c\u00e1mara est\u00e1 montada en un card\u00e1n autonivelante, en circunstancias extremas puede que no siempre est\u00e9 orientada perpendicularmente a la superficie del suelo. Adem\u00e1s, la tierra no es plana. Las ondulaciones del terreno bajo la aeronave (colinas, monta\u00f1as, valles, edificios), junto con las variaciones de altitud de la plataforma a\u00e9rea, provocar\u00e1n cambios de perspectiva en la imagen captada y, en consecuencia, distorsiones en las distancias que se midan.<\/p>\n

    Para obtener productos cartogr\u00e1ficos fiables a partir de fotograf\u00edas a\u00e9reas, los mapas se digitalizar\u00e1n a partir de pares fotogr\u00e1ficos estereosc\u00f3picos superpuestos, o de ortofotograf\u00edas procesadas. El objetivo de ambas t\u00e9cnicas es b\u00e1sicamente normalizar los efectos de las ondulaciones del paisaje, para obtener un producto cartogr\u00e1fico en el que las distancias sean verdaderas. Para realizar la cartograf\u00eda de una forma automatizada moderna no s\u00f3lo es necesario recoger datos sobre las coordenadas del lugar donde se toma la fotograf\u00eda, sino tambi\u00e9n conocer el modelo de la c\u00e1mara, junto con datos relacionados con la trayectoria general del movimiento de la c\u00e1mara y sus par\u00e1metros de orientaci\u00f3n en el momento concreto en que se toma la fotograf\u00eda.<\/p>\n

    La informaci\u00f3n de orientaci\u00f3n se obtiene de una IMU y, m\u00e1s concretamente, de un m\u00f3dulo inform\u00e1tico que procesa estad\u00edsticamente los datos de localizaci\u00f3n del sistema GPS (a bordo y desde una estaci\u00f3n base localizada), junto con la informaci\u00f3n de orientaci\u00f3n de la IMU, para realizar una mejor estimaci\u00f3n general de la trayectoria de la c\u00e1mara. Es este m\u00f3dulo computacional el que permite elaborar productos cartogr\u00e1ficos fiables mientras la plataforma a\u00e9rea est\u00e1 en movimiento, y son estos sistemas los que se denominan sistemas de navegaci\u00f3n inercial (INS). Los sistemas de navegaci\u00f3n inercial para cartograf\u00eda se han utilizado ampliamente en plataformas a\u00e9reas tripuladas desde finales de la d\u00e9cada de 1990. En muchos de los sensores cartogr\u00e1ficos aerotransportados desplegados en plataformas tripuladas, el componente IMU del INS est\u00e1 ahora integrado en el propio sensor.<\/p>\n

    La georreferenciaci\u00f3n directa no s\u00f3lo proporciona la capacidad de recopilar fotograf\u00edas a\u00e9reas de forma eficiente, sino que tambi\u00e9n se aplica a todos los dem\u00e1s tipos de sensores cartogr\u00e1ficos, como los sistemas de detecci\u00f3n y alcance de luz (LiDAR) y otros sensores de im\u00e1genes (por ejemplo, los que miden en bandas hiperespectrales).<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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    Fotograf\u00eda a\u00e9rea y otros sensores de im\u00e1genes<\/h5>\n\n\n
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    Los UAV suelen volar con c\u00e1maras de menor coste que las utilizadas en operaciones fotogr\u00e1ficas tripuladas, y a menudo estas c\u00e1maras no fueron dise\u00f1adas originalmente para su uso aerotransportado. En consecuencia, es raro que estas c\u00e1maras incorporen ya sofisticados sistemas INS para su despliegue en el UAV. Esto significa que es a\u00fan m\u00e1s importante considerar la incorporaci\u00f3n de un INS en una plataforma UAV para mejorar la eficiencia y la calidad de un proyecto de cartograf\u00eda. Idealmente, el INS se montar\u00e1 lo m\u00e1s cerca posible del sensor cartogr\u00e1fico para obtener la mejor estimaci\u00f3n de su posici\u00f3n y la orientaci\u00f3n del sensor cartogr\u00e1fico a lo largo de la misi\u00f3n. En las plataformas a\u00e9reas tripuladas, debido al tama\u00f1o de la aeronave, el sistema INS puede estar situado a cierta distancia del soporte de la c\u00e1mara. En este caso, es necesario calcular la distancia relativa, el \u00e1ngulo y la orientaci\u00f3n entre el cuerpo del INS y la montura de la c\u00e1mara, proporcionando lo que se conoce como vector palanca-brazo.<\/p>\n

    Debido a su reducido tama\u00f1o total, es probable que las distancias entre el cuerpo del INS y el centro del marco de la c\u00e1mara en un UAV sean mucho menores que en una plataforma tripulada. A menudo, el sensor cartogr\u00e1fico se montar\u00e1 directamente sobre el INS o debajo de \u00e9l; no obstante, el c\u00e1lculo del vector palanca-brazo mejorar\u00e1 a\u00fan m\u00e1s los resultados georreferenciados directos.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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    \u00bfMontaje fijo o card\u00e1n?<\/h5>\n\n\n
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    Si la c\u00e1mara est\u00e1 en un soporte fijo, el movimiento del cuerpo del UAV medido por el INS se traducir\u00e1 directamente en un movimiento de la posici\u00f3n espacial de la c\u00e1mara. Si la c\u00e1mara no est\u00e1 montada en un nadir convencional (es decir, enfocada directamente debajo del UAV), sino en un \u00e1ngulo oblicuo, el c\u00e1lculo adecuado del vector palanca-brazo hacia el INS tendr\u00e1 en cuenta el \u00e1ngulo en el que se encuentra la montura de la c\u00e1mara y permitir\u00e1 la georreferenciaci\u00f3n directa de la imagen.<\/p>\n

    Con frecuencia se utilizan soportes de tipo card\u00e1n en los UAV para estabilizar el \u00e1ngulo de montaje de la c\u00e1mara respecto al suelo, independientemente del movimiento de la plataforma del UAV. En teor\u00eda, esto significa que mientras el UAV puede rodar, cabecear o gui\u00f1ar, la c\u00e1mara debe permanecer nivelada con el suelo. Lo que no hace el card\u00e1n es tener en cuenta los cambios din\u00e1micos de altitud o esos mismos movimientos en la plataforma del UAV, que tambi\u00e9n influir\u00e1n en la posici\u00f3n de la c\u00e1mara en el espacio. Un card\u00e1n tampoco anula el requisito de que un INS calcule la mejor estimaci\u00f3n global de la posici\u00f3n durante todo el estudio. Por consiguiente, incluso si la c\u00e1mara est\u00e1 montada sobre un card\u00e1n, la utilizaci\u00f3n de un INS sigue proporcionando el mejor resultado georreferenciado directo en el proyecto cartogr\u00e1fico.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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    Sensores Lidar<\/h5>\n\n\n
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    Los sistemas lidar aportan muchas ventajas para algunos tipos de proyectos cartogr\u00e1ficos, como los relacionados con la silvicultura y la miner\u00eda. A diferencia de los sensores de las c\u00e1maras, que suelen capturar datos de forma pasiva a trav\u00e9s de fotogramas de imagen, los sistemas lidar son sistemas activos. Un lidar recopila datos emitiendo pulsos individuales de luz y calculando el tiempo que tarda ese pulso de luz en volver al sensor lidar. Se emitir\u00e1n muchos miles de pulsos de luz por segundo a lo largo de una franja, conocida como l\u00ednea de barrido. Como se conoce la velocidad de la luz, se puede calcular la distancia de cada pulso a su objetivo (por ejemplo, el suelo). Para calcular la posici\u00f3n del objetivo en coordenadas x,y,z tambi\u00e9n es necesario conocer la posici\u00f3n y orientaci\u00f3n exactas de la aeronave y asignarla din\u00e1micamente a cada uno de los impulsos devueltos. En consecuencia, es esencial la georreferenciaci\u00f3n directa del lidar montado en el UAV, utilizando un sistema INS de alta calidad. Al igual que con otros sensores cartogr\u00e1ficos, como las c\u00e1maras a\u00e9reas, los mejores resultados se obtienen cuando el sistema INS y el lidar se montan juntos en el UAV y se calculan brazos de palanca que tengan en cuenta el \u00e1ngulo de montaje del lidar.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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    Por qu\u00e9 los sistemas de navegaci\u00f3n inercial son esenciales para las operaciones cartogr\u00e1ficas basadas en UAV<\/h5>\n\n\n
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    Aunque son de menor tama\u00f1o, pueden implantarse con un menor coste de capital inicial y suelen operar en \u00e1reas m\u00e1s peque\u00f1as que los sistemas tripulados, las operaciones de cartograf\u00eda basadas en UAV siguen necesitando un funcionamiento eficiente para poder aprovechar mejor las ventajas de una plataforma de menor coste. Normalmente, un proyecto de cartograf\u00eda basado en UAV se entregar\u00e1 a un precio inferior al de una operaci\u00f3n tripulada. Para seguir siendo competitivos, los operadores de UAV deben tener en cuenta los costes del tiempo invertido in situ para realizar el trabajo topogr\u00e1fico. Las tareas tradicionales de georreferenciaci\u00f3n que utilizan GCP son bien conocidas por ser manualmente intensivas. Independientemente del sensor utilizado, al igual que ocurre con la experiencia adquirida en las operaciones a\u00e9reas tripuladas, la georreferenciaci\u00f3n directa mediante un INS permite recopilar datos cartogr\u00e1ficos con precisi\u00f3n desde un UAV y es esencial para utilizar sensores avanzados como LiDAR.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":1,"featured_media":2578,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[6,54,51,53],"tags":[],"class_list":["post-2564","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry-articles","category-uav","category-xnav650","category-xred"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2564","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2564"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2564\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2577,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2564\/revisions\/2577"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2578"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2564"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2564"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2564"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}