La investigación de Gina Sierra, titulada "Battery Health Management for Small-size Rotary-wing Electric Unmanned Aerial Vehicles: An Efficient Approach for Constrained Computing Platforms", propone estrategias y métodos para estimar con precisión el momento en el que se produce la descarga completa de las baterías de litio que se utilizan en vehículos aéreos multi-rotores no tripulados de pequeño tamaño, mediante el uso de modelos predictivos y algoritmos de pronóstico, eficaces y eficientes desde el punto de vista computacional.
El académico y guía del proyecto doctoral, Marcos Orchard, precisó que la tesis de Sierra “apunta a desarrollar algoritmos que permitan modelar de mejor manera la autonomía de vuelo de drones en función a parámetros que cartacterizan la misión a ejecutar, considerando el tiempo real diversas fuentes de incertidumbre que pueden alterar la planificación original”.
Marcos Orchard destacó también el trabajo colaborativo realizado con Prognostics Centre of Excellence de NASA AMES Research Centre (California,Estados Unidos), en directo contacto con su su director, el Dr. Kai Goebel y el investigador Dr. Chetan Kulkarni. Esta institución, añadió, tiene un gran interés en la autonomía de vuelo de drones.
“Actualmente existen muchos algoritmos sencillos que prometen estimar la carga de baterías en tiempo real, pero dichos algoritmos rara vez funcionan en ambientes con alta incertidumbre y, sinceramente, no son confiables”, agregó el profesor Orchard. “Si uno tiene un problema de suministro de potencia al vehículo aéreo se puede producir un accidente y perder tanto el dron como la instrumentación a bordo. Ese último punto es relevante, pues muchas veces dichos instrumentos son bastante más caros que el mismo dron”.
En el tema de autonomía energética tiene mucho sentido en el caso de flota de vehículos aéreos, donde la degradación que sufren cada una de las baterías de los drones agrega mucha incertidumbre al problema de estimación y pronóstico. Es en dichas situaciones cuando el estimar el estado de carga y la autonomía energética se vuelve un problema no trivial.
El profesor Marcos Orchard, recalcó que “en esto influye la temperatura, la altitud y una serie de elementos asociados al plan de vuelo. También las perturbaciones que ocurren. Por ejemplo, un dron puede estar sometido a las ráfagas de viento o incluso la falla en alguno de sus rotores. El consumo en dichos casos cambia y eso tiene mucha implicancia en la autonomía de vuelo”.
“NASA tiene modelos de predicción del tiempo de descarga complejos y precisos, pero requerían una gran capacidad de procesamiento y eran difíciles de ejecutar en tiempo real. De ahí la importancia de la contribución de nuestro grupo de investigación, al proponer soluciones eficaces y eficientes. Es un trabajo bastante relevante, porque posiciona la investigación del DIE en un círculo internacional relevante y donde la calidad es la primera figura de mérito a considerar”, finalizó el académico Marcos Orchard.
