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El proyecto RHEA se basa en la cooperación entre vehículos autónomos de tierra y aire con el objetivo de realizar ciertas tareas asociadas al ámbito de la agricultura de precisión. En concreto, la eliminación selectiva de malas hierbas a partir de su identificación basada en fotografía aérea de alta resolución y baja altura. El objetivo del presente trabajo es el de describir la flota de vehículos aéreos encargados de la adquisición de las imágenes, tanto desde el punto de vista de las unidades específicamente desarrolladas para este proyecto como de la aplicación software desarrollada para tal efecto.

The road to the automation of the agricultural processes passes through the safe operation of the autonomous vehicles. This requirement is a fact in ground mobile units, but it still has not well defined for the aerial robots (UAVs) mainly because the normative and legislation are quite diffuse or even inexistent. Therefore, to define a common and global policy is the challenge to tackle. This characterization has to be addressed from the field experience. Accordingly, this paper presents the work done in this direction, based on the analysis of the most common sources of hazards when using UAV's for agricultural tasks. The work, based on the ISO 31000 normative, has been carried out by applying a three-step structure that integrates the identification, assessment and reduction procedures. The present paper exposes how this method has been applied to analyze previous accidents and malfunctions during UAV operations in order to obtain real failure causes. It has allowed highlighting common risks and hazardous sources and proposing specific guards and safety measures for the agricultural context.

Irrigation management in large crop fields is a very important practice. Since the farm management costs and the crop results are directly connected with the environmental moisture, water control optimization is a critical factor for agricultural practices, as well as for the planet sustainability. Usually, the crop humidity is measured through the water stress index (WSI), using imagery acquired from satellites or airplanes. Nevertheless, these tools have a significant cost, lack from availability, and dependability from the weather. Other alternative is to recover to ground tools, such as ground vehicles and even static base stations. However, they have an outstanding impact in the farming process, since they can damage the cultivation and require more human effort. As a possible solution to these issues, a rolling ground robot have been designed and developed, enabling non-invasive measurements within crop fields. This paper addresses the spherical robot system applied to intra-crop moisture measurements. Furthermore, some experiments were carried out in an early stage corn field in order to build a geo-referenced WSI map.

Remote sensing (RS) with aerial robots is becoming more usual in every day time in Precision Agriculture (PA) practices, do to their advantages over conventional methods. Usually, available commercial platforms providing off-the-shelf waypoint navigation are adopted to perform visual surveys over crop fields, with the purpose to acquire specific image samples. The way in which a waypoint list is computed and dispatched to the aerial robot when mapping non empty agricultural workspaces has not been yet discussed. In this paper we propose an offline mission planner approach that computes an efficient coverage path subject to some constraints by decomposing the environment approximately into cells. Therefore, the aim of this work is contributing with a feasible waypoints-based tool to support PA practices

This work presents a solution for the aerial coverage of a field by using a fleet of aerial vehicles. The use of Unmanned Aerial Vehicles allows to obtain high resolution mosaics to be used in Precision Agriculture techniques. This report is focus on providing a solution for the full simultaneous coverage problem taking into account restrictions as the required spatial resolution and overlap while maintaining similar light conditions and safety operation of the drones. Results obtained from real field tests are finally reported

Remote sensed imagery acquired with mini aerial vehicles, in conjunction with GIS technology enable a meticulous analysis from surveyed agricultural sites. This paper sums up the ongoing work in area discretization and coverage with mini quad-­?rotors applied to Precision Agriculture practices under the project RHEA.

Este trabajo presenta las experiencias y resultados obtenidos al aplicar tecnicas de planificacion de trayectorias para vehıculos aereos no tripulados con el objetivo doble de tomar imagenes aereas de alta resolucion para realizar mosaicos de cultivos asi como recoger los datos recopilados por motas o sistemas sensoriales inalambricos con capacidad de crear y gestionar redes. Dichas redes son utilizadas para la monitorizacion y evaluacion de tendencias en variables como la temperatura o humedad.

El presente Proyecto Fin de Máster tiene por objetivo el despliegue y establecimiento de una red de sensores inalámbricos en un escenario no accesible (como puede ser un volcán, una zona devastada por una catástrofe natural o un cuerpo celeste). El trabajo desarrollado se compone de varias tareas que se integran finalmente en un conjunto funcional. Por un lado, se ha puesto en marcha una red de sensores, implementando una comunicación mesh entre ellos a través de un protocolo de routing que optimiza el tráfico de la red (véase el capítulo 3). Estos nodos sensores monitorizan el entorno circundante, adaptándose dinámicamente a sus condiciones y enviando los datos adquiridos para su posterior análisis, donde cabe destacarse el procesado de la información de potencia relativa entre los nodos que permite reconstruir la topología y localización de la red y sus componentes (véase el capítulo 5). Simultáneamente, se ha diseñado e implementado un sistema que permita solventar la problemática del despliegue (véase el capítulo 4) de redes de sensores inalámbricos (u otros pequeños sistemas electrónicos) en entornos inaccesibles, minimizando el consumo energético, la utilización de recursos y procesamiento, y simplificando el sistema de control. El sistema realizado consta de un vehículo terrestre sobre el que se ha instalado una base móvil con un lanzador capaz de situar los nodos en zonas donde el vehículo no es capaz de llegar. Mientras que el vehículo aporta la movilidad a gran escala y los recursos energéticos, el propulsor se configura según lo definido por el planificador de despliegue, también desarrollado. Este, en el contexto general de la misión, encuentra los puntos óptimos de lanzamiento, siendo posible simular su comportamiento en varios escenarios y ajustar los parámetros que definen el índice de optimalidad. Finalmente, con el objetivo de integrar la gestión de todos los subsistemas, se ha desarrollado una interfaz gráfica (véase el capítulo 6) que actúa como puesto de mando y control, permitiendo la visualización y manejo de la red de sensores, tanto a nivel de nodos como en su conjunto, a la vez que proporciona una interfaz de control, tanto automática como manual, para el sistema de despliegue. Todos estos subsistemas han sido verificados y validados a través de un conjunto exhaustivo de tests especialmente diseñados para verificar el comportamiento de cada uno de los componentes con sus correspondientes funcionalidades, tanto de forma independiente como en el conjunto del sistema. De esta forma, se ha podido comprobar que el sistema desarrollado cumple con los requisitos impuestos, y es útil y capaz a la hora de llevar a cabo la misión para la cual ha sido diseñado.

Este capítulo presenta un sistema de planificación de objetivos que se basa en una planificación previa de mayor prioridad para desarrollar una misión secundaria supeditada a la primera. Esta aproximación se aplica tanto en simulación como con una implementación real a un escenario de exploración planetaria, En él, tomando como misión principal el reconocimiento y toma de muestras, se desarrolla como misión secundaria despliegue de una red de sensors inalámbricos.

Together with the “traditional“ approach, during the last years a new concept of planetary surface exploration has been introduced and investigated by the space community, including the European Space Agency (ESA). The concept consists in deploying a number of sensors communicating among themselves in a wireless networked architecture (WSN). These sensors, altogether, constitute a distributed instrument with the potential of broadening the capabilities of making science on and around a planetary body. When compared to big and monolithic planetary probes, with payloads able to obtain high-quality local measurements (e.g. by imaging or sampling), wireless sensor networks allow mapping larger planetary surfaces and/or volumes over a large time span. This concept is particularly suitable to retrieve localised simple measurements such as pressure, temperature, humidity or gas type, which could support the major interests of space exploration: 1) determine if life ever arose on a certain celestial body, 2) characterise the geology and topology of the body surface, 3) characterise its climate, and 4) prepare for human exploration. In line with this trend ESA initiated the RF-WIPE project (RF Wireless for Planetary Exploration), with GMV leading a consortium completed by SUPSI (University of Applied Sciences and Arts of Southern Switzerland) and UPM (Technical University of Madrid)

Este proyecto aborda el estudio de la seguridad de los quadrotors – vehículos aéreos no tripulados propulsados por cuatro hélices – y, en concreto, el análisis de la detección y gestión de las situaciones de fallo en sus actuadores. Sus objetivos son: 1) Estudiar las causas de avería en los sistemas de sustentación de los quadrotors. 2) Diseñar e implementar un sistema de detección de fallos en los actuadores que funcione en tiempo real con la mayor rapidez y eficiencia posibles. 3) Proponer y evaluar diferentes maniobras, técnicas y sistemas de control tanto de carácter teórico como práctico para compensar la avería o reducir al máximo sus efectos. 4) Diseñar e implementar métodos pasivos de seguridad para minimizar los daños sufridos por la aeronave en un supuesto de caída.