El margen de rendimiento de los sistemas no tripulados está creciendo rápidamente: mayor alcance, más autonomía y misiones más complejas en entornos más exigentes. Pero a medida que estos requisitos aumentan, también lo hace un desafío de ingeniería fundamental. ¿Cómo se asegura una navegación fiable en entornos donde no puedes ver?

La respuesta, cada vez más, es que no se confía en un único sensor. De hecho, se fusionan varios, con cada uno complementando las fortalezas y debilidades de los demás.

Esta práctica de aprovechar múltiples sensores simultáneamente se conoce como fusión de sensores, y está remodelando la forma en que los ingenieros de defensa y aeroespacial abordan la navegación autónoma. En concreto, los nuevos avances en onda milimétrica (mmWave) han permitido que la tecnología se integre sin problemas en las arquitecturas de detección existentes, proporcionando una entrada adicional para mejorar la conciencia situacional.

La tecnología se nutre de avances en los sectores comercial, del espacio civil y de defensa, y está madurando rápidamente. Para los gestores de programas que evalúan la próxima generación de sistemas no tripulados, entender lo que permite la fusión se está convirtiendo en algo esencial.

Cada sensor cuenta una historia distinta

Las cámaras son intuitivas. Producen datos visuales ricos, como textura, color y detalles espaciales finos. Son relativamente baratas y ligeras, lo que las convierte en una excelente opción para la navegación en buenas condiciones. Pero dependen fundamentalmente de la luz y de la línea de visión. Si la escena se ve oscurecida por polvo, humo, niebla o la oscuridad, te quedas ciego.

El Lidar cubre algunos de estos huecos. Al rebotar pulsos láser en las superficies y medir los tiempos de retorno, puede construir mapas 3D del entorno que lo rodea. Funciona bien en entornos con poca luz, pero comparte una vulnerabilidad clave con las cámaras: las partículas en suspensión. El polvo, el humo y otras partículas pueden dispersar el láser, comprometiendo el alcance y la precisión en los momentos en que más pueden importar.

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El radar mmWave opera sobre una base completamente diferente. Las ondas de radio en la frecuencia mmWave pueden atravesar partículas suspendidas en el aire, permitiendo mediciones precisas de distancia y velocidad.

Plextek, una firma de ingeniería con sede en Cambridge especializada en radares y sistemas electrónicos de próxima generación, se unió a AeroXplorer para comentar la importancia del radar mmWave en aplicaciones aeroespaciales. 

Mick Withers, vicepresidente sénior de Desarrollo de Negocio, dijo lo siguiente: “Un sensor como un radar puede ver a través de ese polvo. Y puedes obtener una altitud más precisa, pero, lo más importante, la velocidad de aproximación. Porque eso es lo que realmente [mata] tus mediciones.”

Cada sensor cubre los puntos ciegos de los demás. Esta es la lógica fundamental de la fusión de sensores, donde los distintos sensores se complementan en lugar de competir. Como dice Richard Jacklin, responsable de Desarrollo de Negocio Comercial en Plextek, "mmWave es una buena tecnología complementaria, pero no va a dar respuesta a todo. Siempre habrá una mezcla de sensores que necesitarás."

Los últimos 100 m

Tanto en operaciones espaciales como en misiones de UAV, existe una fase de las operaciones que concentra el riesgo de forma desproporcionada: los últimos 100 m. Es la fase de proximidad cerrada, ya sea para acoplamiento, aterrizaje o aproximación final. En los últimos 100 m, las consecuencias de una falla de sensor son más graves y el margen de error es el más pequeño.

Jacklin lo comentó de forma directa: "Si estás gastando muchas decenas de millones en una misión, la parte más importante son los últimos cien metros. Es la parte donde te estrellas. Y es la parte donde pierdes información."

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Como compartió Jacklin al mostrar la nueva tecnología de Plextek, los últimos 100 m en una situación lunar se refieren a los segundos finales antes del aterrizaje. Esta fase se complica por las plumas de los cohetes que oscurecen las cámaras orientadas hacia abajo y por el polvo del regolito mientras el módulo desciende. Los instrumentos ópticos quedan cegados en este momento crítico, cuando se necesitan con mayor precisión los datos de altitud y velocidad. El radar, que atraviesa esta nube de polvo sin dificultad, se vuelve indispensable, ya que es el sensor que puede seguir funcionando cuando los demás no pueden.

Lo mismo ocurre en aplicaciones de defensa. Considera un dron de ala rotatoria en aproximación a una zona de aterrizaje en un entorno polvoriento, o una plataforma ISR de ala fija realizando un vuelo a baja altitud sobre el terreno en mal tiempo.

La medición de la velocidad por efecto Doppler que proporciona el radar resulta particularmente valiosa en esta fase. Determinar la velocidad de aproximación comparando fotogramas consecutivos de la cámara es posible, pero requiere buena visibilidad, suficiente contraste y una sobrecarga de procesamiento en el borde. Como explica Jacklin, "Lo bueno de usar radar y ondas de radio es que puedes usar el efecto Doppler. Doppler te dará la velocidad de aproximación. Esa es una forma mucho más precisa de determinar la velocidad de aproximación que comparar fotogramas, lo cual sería mucho más difícil."

El efecto Doppler se refiere al cambio en la frecuencia de una onda de radar respecto a un observador. Esto puede relacionarse comúnmente con una ambulancia o un camión de bomberos. A medida que se acercan o se alejan del observador, el tono parece cambiar ligeramente, volviéndose más alto o más bajo. Midiendo este desplazamiento de frecuencia, se puede determinar una medida de velocidad precisa.

Fusión en la práctica

Pero entender la fusión de sensores es una cosa. Aplicarla —hacer que los sensores trabajen juntos en una plataforma con restricciones de SWaP— es otra.

Las arquitecturas modernas de fusión de sensores combinan las salidas de múltiples sensores en una "imagen" unificada, ponderando cada entrada según las condiciones actuales y los niveles de confianza asociados. Si la visibilidad es buena, probablemente la cámara o el lidar tendrían mayor peso. Por el contrario, a medida que las condiciones empeoran, se dará más énfasis a las mediciones del radar. Esto da lugar a una solución de navegación más robusta que las medidas independientes.

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Los sistemas de radar diseñados para este tipo de aplicación también son adaptables a través de las distintas fases operativas. Como lo describe Jacklin, "Con los radares mmWave, puedes hacerlos funcionar en diferentes modos. Puedes tener un modo de modulación de largo alcance y un modo de modulación de corto alcance. Así que depende de dónde estés en las operaciones, qué modo puedas usar."

Pero es fácil subestimar dónde ocurre el procesamiento. En muchas aplicaciones de defensa, la operación autónoma en tiempo real es la única opción viable. Reenviar la información de vuelta a la base podría retrasar las señales de entrada, potencialmente incluso haciendo que la misión sea insegura. Jacklin enfatizó esto durante nuestra conversación: "El objetivo es realmente el uso autónomo. Lo que no quieres es la latencia de detectar algo, transmitirlo de vuelta, que se tome una decisión y, luego, transmitirla de nuevo. Esa latencia podría ser demasiado larga para operaciones donde estás juntando dos cosas." Jacklin se refiere a una situación de acoplamiento, donde el bucle de decisión debe cerrarse a bordo a una velocidad más rápida que la que podría responder cualquier operador humano.

Ya no es una opción

A medida que se pide a los sistemas no tripulados que operen en entornos más complejos, la fusión de sensores se vuelve cada vez más importante para garantizar que estos sistemas operen de forma segura y precisa.

Ningún sensor por sí solo es suficiente. Las cámaras pueden quedarse ciegas y el Lidar puede dispersarse. Cada sensor tiene sus límites. Pero una plataforma que fusione inteligentemente los tres podrá funcionar incluso cuando el entorno se vuelva hostil.