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El sistema de control de vuelo descrito se basa en una arquitectura de software distribuido y altamente segmentado, implementado sobre dos ordenadores a bordo y conectado mediante un middleware de comunicaciones con estaciones de control terrestre. Esta arquitectura permite separar funciones críticas, como el control de vuelo manual y automatizado, de aquellas auxiliares, como el registro de datos o la comunicación con otros sistemas. La clave de esta separación reside en la aplicación "fly-by-wire", que se encarga de traducir los comandos del piloto o del sistema automatizado en movimientos del actuador, y que opera bajo condiciones estrictamente controladas.
La aplicación "fly-by-wire" permite realizar vuelos manuales al reenviar los comandos del control remoto del piloto a los actuadores que gobiernan el movimiento de la aeronave. Esta misma aplicación también puede aceptar comandos del sistema de control automatizado (FCC) cuando el piloto lo decide. Esta selección del origen de los comandos de vuelo solo puede ser modificada por el piloto al mando. Además de los modos manual y automatizado, se implementa un modo de terminación de vuelo, que coloca a todo el sistema, incluido el CIC, en un estado de emergencia predefinido. Esta función puede ser activada manualmente por el piloto, por el software de la estación de control terrestre o por un enlace de datos independiente del software.
Para garantizar la fiabilidad del sistema, el "fly-by-wire" se diseña de forma stateless, es decir, genera sus salidas únicamente a partir de las entradas del ciclo actual del programa, lo que permite reinicios inmediatos sin pérdida de información operativa. Esto se refuerza mediante un sistema de watchdog, que supervisa constantemente la aplicación y la reinicia en milisegundos si se detecta alguna falla.
El sistema utiliza dos receptores de control remoto durante el vuelo manual. Ambos receptores están activos y sus señales se validan mediante una comprobación de suma de verificación y un indicador del estado interno de cada receptor. Si ambos son válidos, se utiliza el último receptor activo; si uno falla, se cambia al otro; si ambos fallan, se mantienen los últimos comandos válidos y el acelerador se pone en ralentí. Esta lógica busca mitigar riesgos y ofrece al piloto una oportunidad de retomar el control sin riesgo de pérdida de control de la aeronave.
La aplicación de comunicación y registro se ejecuta con una prioridad menor para no interferir con el control de vuelo. Recoge y registra en una unidad SSD interna todos los datos relevantes: comandos de control remoto, señales del sistema, estados de los sensores y comandos del sistema automatizado. Esta separación física y lógica garantiza que el registro de datos no interfiera en la seguridad funcional del vuelo.
El procedimiento de inicio del sistema también está segregado en una aplicación de inicialización separada. Esta aplicación configura el sistema en función del nivel de seguridad detectado, activa los canales de alimentación eléctrica pertinentes, posiciona los actuadores lentamente para evitar daños y ejecuta verificaciones básicas de los subsistemas antes de activar las aplicaciones de vuelo y comunicación.
En cuanto al sistema de vuelo automatizado implementado en el FCC, se estructura en tres módulos principales: fusión de sensores, gestión de misión y control de vuelo. La fusión de sensores recopila datos del sistema de navegación inercial, altímetro radar y sistema de medición de datos de aire, los almacena y los distribuye a los demás módulos y al GCS mediante middleware. La gestión de misión, implementada como una máquina de estados jerárquica y orientada a eventos, establece los modos de control según la fase de la misión y reenvía los comandos al módulo "fly-by-wire" en el CIC. Esta máquina de estados distingue entre vuelo manual, vuelo asistido y vuelo completamente automatizado. Durante el vuelo manual, la gestión de misión permanece en un estado de espera. Solo al activarse el modo automatizado desde el GCS y confirmarlo el piloto, se transita al modo correspondiente.
Es esencial que el lector comprenda que la segmentación del software no es un mero detalle arquitectónico, sino una respuesta estructurada a los requisitos de seguridad funcional y confiabilidad operativa. La existencia de modos de emergencia que pueden ser activados por diferentes canales independientes asegura redundancia frente a fallos catastróficos. Además, el carácter stateless del sistema no solo permite reinicios rápidos, sino que también evita comportamientos impredecibles tras un fallo. El diseño del sistema refleja principios fundamentales de ingeniería de sistemas críticos: modularidad, supervisión autónoma, separación de funciones críticas y tolerancia a fallos. El éxito de un sistema automatizado depende, no de la eliminación del error, sino de su contención y neutralización estructural.
¿Cómo garantizar la operación segura de los UAS en escenarios humanitarios?
Los sistemas de aeronaves no tripuladas (UAS) están adquiriendo un papel crucial en diversos sectores, incluyendo la entrega de ayuda humanitaria. Sin embargo, su implementación en contextos tan delicados y críticos, como los desastres naturales, requiere una evaluación exhaustiva de la seguridad y viabilidad operativa. El uso de UAS en misiones de ayuda, especialmente en situaciones de emergencia, presenta desafíos únicos que deben ser abordados mediante un enfoque sistemático y multidisciplinario.
Un ejemplo destacado de este tipo de operaciones es el proyecto ALAADy, en el cual se exploraron diversas tecnologías y protocolos de seguridad para el uso de drones de carga. En este contexto, se utilizó un demostrador basado en un girocóptero microlight tripulado que fue convertido en un UAS de carga. Esta aeronave ha sido operada bajo condiciones de línea visual para probar varios componentes de diseño y sistemas de seguridad. A través de ensayos sistemáticos y análisis rigurosos, se ha buscado asegurar que los vuelos puedan llevarse a cabo de manera eficiente y sin comprometer la seguridad operativa.
El éxito de este tipo de iniciativas depende en gran medida de la capacidad de los sistemas de gestión del vuelo (como el SORA, proceso de evaluación de riesgo operacional) y de la interacción con las autoridades aeronáuticas locales. El desarrollo de procedimientos operativos para el manejo de riesgos, la automatización de las operaciones y la integración de la aeronave en el espacio aéreo son factores cruciales en la fase experimental de estos proyectos. Es fundamental que los vuelos en condiciones extremas sean seguros y que los procedimientos operativos estén alineados con las normativas vigentes para evitar cualquier tipo de incidente.
Un aspecto central de la investigación en este campo es la validación de los escenarios de uso en un contexto experimental. Los drones, aunque se ven como una alternativa innovadora, aún no están disponibles en una escala comercial, lo que dificulta la integración rápida en operaciones humanitarias. Sin embargo, el uso de drones para la entrega de suministros en áreas afectadas por desastres naturales está siendo considerado como una de las aplicaciones más prometedoras.
El proceso de validación en este contexto se llevó a cabo en tres pasos fundamentales. En primer lugar, se entabló un diálogo con organizaciones no gubernamentales (ONG) para definir las necesidades y expectativas de las operaciones. En segundo lugar, se implementó la solución técnica correspondiente, que incluyó el diseño de las cargas útiles y el sistema de entrega. Finalmente, se realizaron operaciones de prueba en el terreno, donde se evaluó la eficacia de la tecnología en situaciones reales. Los ensayos se llevaron a cabo en escenarios de inundación en la República Dominicana, y el uso de cajas biodegradables desarrolladas por la fundación Wings for Aid permitió realizar entregas de hasta 20 kg sin la necesidad de paracaídas.
Durante las pruebas de campo, se identificaron dos tipos de aplicaciones: aquellas relacionadas con eventos críticos únicos, como catástrofes repentinas, y aquellas de carácter recurrente, como las situaciones de inundaciones periódicas. Ambos tipos de escenarios presentan desafíos logísticos y operativos distintos, pero el uso de drones permitió evaluar de manera efectiva el potencial de este tipo de tecnología para realizar entregas de ayuda de manera rápida y segura.
Uno de los hallazgos más significativos de estas pruebas es que el uso de drones para operaciones humanitarias a corto plazo es completamente factible bajo la metodología SORA, siempre y cuando se cuente con un conjunto de procedimientos operacionales estandarizados y generalizados. De esta forma, se podría facilitar la transferencia de esta tecnología a diferentes ubicaciones y situaciones de emergencia, lo cual optimizaría considerablemente el tiempo de respuesta y la eficiencia de la ayuda.
Sin embargo, para que los UAS se integren de manera efectiva en estos contextos, es crucial desarrollar marcos normativos que no solo se ajusten a las regulaciones locales, sino que también establezcan condiciones generales que sean fácilmente aprobadas por las autoridades. Esto reduciría significativamente los tiempos de planificación y autorización para misiones de rescate y ayuda humanitaria. En la actualidad, las operaciones deben coordinarse de manera individualizada con cada autoridad de aviación civil, lo cual puede ser un proceso largo y complicado.
Este proceso también implica la necesidad de que las aeronaves no tripuladas sean capaces de operar en entornos de baja altitud y en áreas con poca infraestructura. La fiabilidad del sistema de aeronaves y la capacidad para garantizar que la carga sea entregada de manera segura en terrenos complicados son componentes esenciales de la operación. Por lo tanto, el diseño de los sistemas de seguridad y de los componentes avionicos debe ir de la mano con las necesidades del terreno y las características específicas de cada zona afectada por desastres.
El concepto de entrenamiento también es crucial. Los pilotos de los UAS deben ser entrenados para operar en condiciones difíciles, y los procedimientos operacionales deben ser ajustados a las especificidades de cada misión. Además, es necesario contar con un sistema que permita entrenar a los equipos de manera simulada antes de realizar las operaciones reales, garantizando así que cada miembro del equipo esté preparado para afrontar cualquier desafío durante las misiones de rescate.
El impacto de los UAS en la industria de la ayuda humanitaria es innegable, pero aún queda trabajo por hacer. La aceptación generalizada de esta tecnología dependerá de su capacidad para operar de manera segura, eficiente y confiable, y de la creación de un marco regulatorio que facilite su implementación en situaciones de emergencia. El futuro del uso de los drones en este campo está en constante evolución, y es fundamental seguir explorando nuevas formas de integrar esta tecnología en la respuesta a desastres de manera efectiva.
¿Cómo se modelan las cargas estructurales y las configuraciones aerodinámicas en drones de carga no tripulados?
El diseño estructural y la modelización aerodinámica de drones de carga pesada no tripulados (UAV) con configuraciones de doble viga y ala de caja se deben abordar de manera meticulosa para asegurar la integridad y eficiencia del sistema. Los modelos de elementos finitos (FE) son fundamentales en este proceso, ya que permiten simular las interacciones entre los diferentes componentes estructurales y las fuerzas aerodinámicas a las que estarán sometidos durante las operaciones de vuelo.
En el caso de las configuraciones con doble viga, se adopta una topología estructural similar a la del modelo de elementos finitos del autogiro previamente descrito. La ala está conectada al fuselaje mediante elementos RBE2, mientras que la cola invertida en V se une rígidamente a las vigas gemelas, las cuales a su vez están fijadas a las alas. Cada componente del sistema tiene su masa conectada rígidamente al LRA (Local Reference Axis) usando el mismo método aplicado al modelo de autogiro mencionado. Esto asegura que las interacciones entre los diferentes componentes del UAV se mantengan consistentes y controladas en la simulación.
En la configuración de ala de caja, el modelo FE se compone de varios elementos clave: fuselaje, ala inferior, ala superior y el VTP (Vertical Tail Plane, o plano vertical de cola). Similar al modelo de doble viga, los elementos de ala y el VTP se fijan al fuselaje a través de elementos RBE2. La masa de cada componente, como los motores principales, el sistema de seguridad y los tanques de combustible, se conecta de manera rígida al LRA, garantizando que los efectos de cada parte del sistema estén correctamente representados en el modelo.
La configuración de ala de caja tiene una masa total estimada de 2591 kg, mientras que la de doble viga alcanza los 2343 kg. Ambas configuraciones están sujetas a las normativas de la EASA (Agencia Europea de Seguridad Aérea), en particular a la Especificación de Certificación Parte 23 (CS-23), que aplica a aviones ligeros con una masa máxima de despegue (MTOM, por sus siglas en inglés) inferior a los 5670 kg. No obstante, el modelo de autogiro se enfrenta a una situación especial: con un MTOM de 2449 kg, no puede ser clasificado como un avión ultraligero bajo las regulaciones de la EASA. De hecho, actualmente no existe una especificación de certificación aplicable para este tipo de aeronave.
En cuanto a la determinación de las cargas de maniobra y ráfagas, la EASA establece directrices claras basadas en fórmulas específicas. Las cargas de maniobra se calculan utilizando un factor de carga límite positivo de 2.1 (dependiendo del MTOM) y un factor negativo de maniobra que es el 40% de la carga positiva. En el caso de los autogiros, se permite un rango más amplio de factores de carga de maniobra, con un límite positivo de hasta 3.5 y un negativo de -1.0, según la CS-27.
Por otro lado, las cargas por ráfagas de viento se calculan según la fórmula de Pratt (1953), la cual tiene en cuenta diversos factores como la velocidad del viento en ráfaga, la velocidad equivalente del aire, y la carga alar. Para la certificación bajo la CS-23, se considera una ráfaga de 50 fps (pies por segundo) a una velocidad de vuelo crítica, mientras que la CS-27 estipula una carga de ráfaga de 30 fps para aeronaves de rotor. Este cálculo es crucial, ya que permite determinar si la estructura de la aeronave es capaz de soportar las tensiones generadas por condiciones climáticas adversas, como turbulencias y ráfagas de viento.
El análisis de las cargas en el sistema se realiza a través de un análisis aeroelástico estático utilizando soluciones MSC Nastran, lo que permite simular las deformaciones y tensiones de la estructura bajo condiciones de vuelo específicas. Este tipo de análisis es esencial para asegurar que el UAV pueda operar de manera segura en escenarios reales, especialmente cuando se tienen en cuenta variables como altitudes superiores al nivel del mar, las cuales son relevantes para misiones que impliquen vuelos sobre terrenos montañosos o regiones con grandes variaciones en la altitud.
Los modelos de elementos finitos y el análisis estructural son herramientas críticas en el diseño y la certificación de aeronaves no tripuladas, especialmente aquellas que deben operar bajo condiciones de carga pesadas y maniobras exigentes. A medida que la tecnología de drones de carga no tripulados continúa evolucionando, estas metodologías avanzadas garantizarán que los sistemas sean cada vez más eficientes y seguros para su uso en aplicaciones comerciales y militares.
¿Cómo modelar el canal de radio aire-tierra en comunicaciones inalámbricas para aeronaves no tripuladas?
En los sistemas de comunicaciones inalámbricas digitales, los bits de datos se modulan sobre ondas electromagnéticas que se propagan hacia los receptores. Estas ondas, sin embargo, no viajan de manera ideal. Se ven afectadas por diversos factores, como la superficie terrestre, los objetos en el suelo o la estructura de la aeronave. Estas distorsiones pueden causar la pérdida de bits de datos si no se toman las medidas adecuadas. Por esta razón, entender y modelar los canales de radio es crucial en el diseño y evaluación del rendimiento de cualquier sistema de comunicación inalámbrica. Dichos modelos se emplean, por ejemplo, para estimar la atenuación de la señal debido a la pérdida de trayectoria en espacio libre (FSPL) o la propagación por múltiples trayectorias, así como para evaluar el rendimiento del sistema mediante simulaciones por software antes de implementar el sistema en hardware.
Para la evaluación y especificación de los sistemas de comunicaciones inalámbricas terrestres para aeronaves no tripuladas (UA) en el espacio aéreo de muy baja altitud (VLL), se necesita inevitablemente un modelo de canal de radio aire-tierra (AG). Lamentablemente, no se han presentado hasta la fecha modelos adecuados basados en mediciones del mundo real. Por ello, se utiliza un modelo de canal AG basado en consideraciones geométricas. Para modelar los efectos de desvanecimiento a gran escala a distancias largas, se emplea el conocido modelo de reflexión terrestre de dos rayos sobre la tierra curva (CE2R), como lo introdujeron Matolak y Sun en 2017. A diferencia de un modelo de tierra plana, el modelo CE2R tiene en cuenta la obstrucción de la señal transmitida debido a la curvatura de la Tierra, limitando el alcance de la línea de visión (LOS) al horizonte radioeléctrico.
Además de los efectos de desvanecimiento a gran escala, también se consideran los efectos de desvanecimiento a pequeña escala en condiciones de línea de visión utilizando el modelo de Rice. Este modelo se aplica en entornos donde la señal directa de línea de visión es mucho más fuerte que las señales reflejadas. Para nuestras simulaciones, asumimos que una conexión válida entre la UA y una estación base móvil solo se puede establecer cuando existe línea de visión, ya que de lo contrario la atenuación de la señal es demasiado fuerte.
Mediante el uso del modelo CE2R y el modelo de Rice, es posible estimar la pérdida total de trayectoria o la atenuación total de un enlace de datos AG. La atenuación total de la señal recibida en decibelios es la suma de la atenuación por el modelo CE2R y la atenuación por el modelo de Rice , expresada como:
El modelo CE2R se descompone en la atenuación del rayo de línea de visión (LOS) y la atenuación del rayo reflejado en el suelo (GREF). Esta atenuación se expresa como:
donde es la longitud de onda, es la distancia del rayo de línea de visión, es la distancia del rayo reflejado en el suelo, y y son el ángulo de reflexión y la diferencia de fase entre los dos rayos, respectivamente. Esta fórmula toma en cuenta la geometría de la Tierra curva, utilizando un radio efectivo , que se calcula con el coeficiente de refracción y el radio verdadero de la Tierra , como se define en la siguiente ecuación:
En nuestro modelo, utilizamos un valor comúnmente aceptado de para las comunicaciones cerca de la superficie terrestre y un radio de la Tierra .
La longitud del rayo de línea de visión se calcula mediante la ley de cosenos, considerando las alturas de las antenas de la estación base y de la UA, así como la distancia en la superficie terrestre. Esta geometría se representa en la figura asociada al modelo.
A la par de estos modelos, la atenuación debido al desvanecimiento Rician se modela utilizando una variable aleatoria , cuya distribución sigue la ley de Rice. La atenuación se expresa en términos de esta distribución:
La función de densidad de probabilidad está definida por la distribución de Rice, que se da como:
donde es la función de Bessel modificada de primer tipo y orden cero, y y son los parámetros que definen la potencia de los componentes especulares y las señales reflejadas, respectivamente.
En la práctica, es importante comprender que los picos de atenuación elevados, como los que predice el modelo CE2R en combinación con el modelo de Rice, pueden reducir significativamente la señal recibida. Estos picos pueden llevar a la pérdida del enlace de datos durante varios kilómetros de transmisión. Esto es relevante, especialmente en áreas rurales o cuando se evalúa la cantidad de estaciones móviles en el rango de radio. La comprensión de estas pérdidas es crucial al diseñar sistemas de comunicación para aeronaves no tripuladas en entornos de baja altitud.
Además de los modelos de canal, otro aspecto fundamental es la estimación del rendimiento del enlace LTE entre la estación base y la UA. A medida que aumenta la distancia entre ambas, la potencia de la señal recibida disminuye, lo que reduce el rendimiento en términos de tasa de datos. En estos casos, es esencial modelar adecuadamente el rendimiento del enlace LTE para estimar la capacidad de comunicación en función de la distancia.
Es importante recordar que la capacidad de los sistemas de comunicación en estas condiciones no depende únicamente de los modelos de desvanecimiento, sino también de otros factores como la calidad de las antenas, la interferencia de otras señales y las condiciones meteorológicas, que pueden alterar el comportamiento del canal de radio.
¿Cómo las redes LTE impactan la conectividad y la seguridad en los vuelos de aeronaves no tripuladas?
El uso de redes LTE en aeronaves no tripuladas (UA) es fundamental para el control y la transmisión de datos durante los vuelos de largo alcance. Los ensayos realizados en diversas rutas de vuelo muestran que la conectividad proporcionada por LTE es generalmente robusta, pero presenta ciertos desafíos, especialmente en áreas rurales o valles, donde la cobertura de la señal es insuficiente o intermitente. Los triángulos negros en los mapas de cobertura muestran las estaciones base LTE presuntas de todos los proveedores, mientras que los triángulos verdes indican las estaciones a las que la aeronave no tripulada estuvo conectada durante el vuelo. Esta representación visual revela zonas geográficas donde la señal de LTE no es óptima, lo que podría afectar la calidad del enlace de datos.
A pesar de la buena cobertura en muchas áreas, se observan interrupciones en la conexión de algunos segundos en estas zonas mal cubiertas, lo que plantea retos en la fiabilidad de las comunicaciones. Las interrupciones del enlace son un aspecto importante a tener en cuenta en el diseño de sistemas de control y comunicación para aeronaves no tripuladas, ya que pueden impactar la seguridad operativa, especialmente en misiones de largo alcance.
El concepto de enlace de datos para aeronaves no tripuladas también implica la transferencia de control entre distintas estaciones base, lo que aumenta la latencia. Sin embargo, a pesar de este aumento en el tiempo de respuesta durante la transición entre estaciones base, la distancia media entre la aeronave no tripulada y las estaciones conectadas fue de aproximadamente 2 a 3 km en todos los casos estudiados, lo que indica que la cobertura LTE es razonablemente buena en las rutas evaluadas.
Uno de los enfoques más prometedores para mejorar la fiabilidad de la comunicación es el uso simultáneo de múltiples redes LTE operadas por diferentes proveedores. Esta estrategia ayuda a aumentar la cobertura y la robustez del sistema, minimizando los riesgos de desconexión. Aunque los estudios se realizaron en Alemania, esta misma metodología podría aplicarse a nivel mundial, adaptando el análisis a las características locales de las redes móviles.
En el futuro, es fundamental investigar más a fondo el impacto de las interrupciones de conexión en la seguridad operativa de las aeronaves no tripuladas. Además, es importante desarrollar métodos para identificar previamente las áreas con cobertura insuficiente antes de las misiones, con el fin de evitarlas y garantizar la seguridad del vuelo. La planificación de rutas es un aspecto crucial para evitar colisiones en el aire, especialmente con aeronaves tripuladas que operan en el mismo espacio aéreo de baja altitud.
El uso de detectores y sistemas de evitación de colisiones es esencial en vuelos que exceden la línea de vista del piloto. A pesar de los avances en esta área, aún no existe una solución técnica ampliamente aceptada para aeronaves no tripuladas. Por lo tanto, se deben implementar medidas tanto a nivel estratégico (planificación de rutas) como táctico (tecnologías de evasión) para mitigar el riesgo de colisiones.
Es necesario tener en cuenta no solo la cobertura de la red, sino también la capacidad de las tecnologías de comunicación para adaptarse a las condiciones cambiantes durante el vuelo, como la latencia, la calidad del enlace y la cobertura continua. La combinación de redes LTE con satélites podría ser una opción viable para superar las limitaciones de las redes terrestres, especialmente en áreas más remotas o de difícil acceso.