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Título : Implementación de un dron anticolisiones capaz de seguir una trayectoria pre establecida para la elaboración de un mapa de la tasa de ocupación vegetal en una zona.
Autor : Tacuri Auquilla, Jhony Paul
Olmedo Carrillo, Wilson Jhonatan
Director(es): Vallejo Vizhuete, Henry Ernesto
Tribunal (Tesis): Cabrera Aguayo, Fausto Ramiro
Palabras claves : TECNOLOGÍA DEL CONTROL AUTOMÁTICO;SISTEMA ANTICOLISIONES;VUELO NO TRIPULADO;DENSIDAD DE SIEMBRA;COBERTURA VEGETAL;DETECCIÓN DE OBSTÁCULOS;ADQUISICIÓN DE IMÁGENES;TRATAMIENTO DE IMÁGENES
Fecha de publicación : feb-2019
Editorial : Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Citación : Tacuri Auquilla, Jhony Paul; Olmedo Carrillo, Wilson Jhonatan. (2019). Implementación de un dron anticolisiones capaz de seguir una trayectoria pre establecida para la elaboración de un mapa de la tasa de ocupación vegetal en una zona. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba.
Identificador : UDCTFIYE;108T0282
Abstract : The objective of this degree work was to implement an unmanned flight system with the purpose of providing assistance in specific aspects of calculating and estimating vegetation occupation in a specific area. The development of the prototype was based on three stages. The first stage: to establish, to acquire and to implement the necessary elements; being the Intel Aero development kit, the same as a pre-armed and ready-to-fly drone, an anti-collision system was also made using an Arduino and ultrasonic sensor for obstacle detection. The second stage consisted of the drone calibration and flight image acquisition, for which the QGround Control program was used, it was used to establish communication with the drone to calibrate, configure and monitor the flight parameters. The images were captured with a sports-type camera, placed in the lower part of the drone with which images were captured that cover the space of the route traced by the drone. Finally, an image reconstruction was carried out with the Image-Stitching module of the Matlab development environment, within this we use a segmentation algorithm which allows us to separate the pixels according to their color obtaining the value of vegetable occupation in the whole land, it means that 139 square meters were vegetation. Achieving this way, from aerial images captured by a drone, determine the places that had less density of plants; recommending crop sectors where more agricultural resources should be applied.
Resumen : Este trabajo de titulación tuvo como objetivo la implementación de un sistema de vuelo no tripulado con la finalidad de brindar ayuda en aspectos específicos dentro del cálculo y estimación de ocupación vegetal en una zona determinada, el desarrollo del prototipo se basó en tres etapas. La primera etapa: establecer, adquirir e implementar los elementos necesarios; siendo el kit de desarrollo Intel Aero, el mismo que es un dron pre armado y listo para volar, además se realizó un sistema anticolisiones usando un Arduino y sensor ultrasónico para la detección de obstáculos. La segunda etapa consistió en la calibración del dron y adquisición de imágenes en vuelo, para lo cual se utilizó el programa QGround Control, con el cual se logró establecer comunicación con el dron para calibrar, configurar y monitorear los parámetros de vuelo. Las imágenes fueron capturadas con una cámara tipo deportiva, colocada en la parte inferior del dron con la cual se capturaron imágenes áreas que abarca el espacio de la ruta trazada por el dron. Por último, se realizó una reconstrucción de imágenes, que se llevó a efecto con el módulo Image-Stitching del entorno de desarrollo Matlab, dentro de este utilizamos un algoritmo de segmentación el cual nos permite separar a los pixeles según su color obteniendo así el valor de ocupación vegetal en la imagen reconstruida. Las pruebas fueron realizadas en un cultivo de alfalfa de 200 metros cuadrados, en el mismo que se pudo determinar que existía en promedio 65% de ocupación vegetal en todo el terreno, es decir que 139 metros cuadrados eran de vegetación. Logrando así, a partir de imágenes aéreas capturadas por un dron, determinar los lugares que poseían menos densidad de plantas; recomendando los sectores del cultivo donde se deben aplicar más recursos agrícolas.
URI : http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/10898
Aparece en las colecciones: Ingeniero en Electrónica, Control y Redes Industriales; Ingeniero/a en Electrónica y Automatización

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