Derechos de autor 2024 Investigación e Innovación en Ingenierías
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Herramienta software para la gestión de vuelo de un dron en la supervisión de fachadas externas de edificios
Corresponding Author(s) : Bladimir Bacca Cortes
Investigación e Innovación en Ingenierías,
Vol. 12 Núm. 1 (2024): Enero-Junio
Resumen
Objetivo: Desarrollo de una herramienta software llamada DroneFaçade para la gestión de vuelo de drones y generar un mosaico de la fachada del edificio, permitiendo así la supervisión continua y el registro el estado de la fachada a lo largo del tiempo. Metodología o método: El software DroneFaçade fue desarrollado considerando tres fases operacionales: adquisición de way-points usando GPS, adquisición de imágenes volando el dron a lo largo de la trayectoria calculada, y cálculo del mosaico fuera de línea. Los way-pooints son capturados usando el formato GPS Exchange. Luego, estos way-points son introducidos en DroneFaçade, una adecuada cobertura es calculada usando los parámetros intrínsecos de la cámara, se calcula la trayectoria del dron y se definen los puntos de cambio de batería. Luego, la misión de vuelo inicia capturando las imágenes en el sistema de desarrollo Jetson-Nano a bordo que corre ROS. Luego, los datos de telemetría e imágenes son importados en una base de datos SQL, y se calcula el mosaico de la fachada inspeccionada. Al final, DroneFaçade genera un reporte en PDF acerca de la inspección de la fachada. Resultados: Para validar DroneFaçade dos diferentes pruebas fueron desarrolladas: pruebas de integración de acuerdo con la metodología RUP para chequear el cumplimiento de los requerimientos funcionales, y una prueba cuantitativa en campo para chequear la calidad del mosaico calculado. Como resultado de la prueba cuantitativa, la imagen de mosaico calculada por DroneFaçade tiene bajos errores estructurales, preserva la congruencia de fase y los gradientes de la imagen, mantiene una alta correlación y una similitud de apariencia de hasta el 92.6% con respecto a la escena real. Conclusiones: DroneFaçade es una herramienta software que puede ser una opción para registrar a lo largo del tiempo el estado de las fachadas de los edificios y realizar acciones correctivas para evitar altos deterioros en éstos gracias a los mosaicos generados de alta calidad.
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- Ministerio-Ambiente-Vivienda-Desarrollo-Territorial, “REGLAMENTO COLOMBIANO DE CONSTRUCCIÓN SISMO RESISTENTE NSR-10,” Bogotá D.C., 2010.
- S. Emelianov, A. Bulgakow, and D. Sayfeddine, “Aerial laser inspection of buildings facades using quadrotor,” Procedia Eng., vol. 85, pp. 140–146, 2014.
- R. R. S. de Melo, D. B. Costa, J. S. Álvares, and J. Irizarry, “Applicability of unmanned aerial system (UAS) for safety inspection on construction sites,” Saf. Sci., vol. 98, pp. 174–185, 2017.
- A. Carrio et al., “UBRISTES: UAV-Based Building Rehabilitation with Visible and Thermal Infrared Remote Sensing,” Springer, Cham, 2016, pp. 245–256.
- S. S. Mansouri, C. Kanellakis, G. Georgoulas, D. Kominiak, T. Gustafsson, and G. Nikolakopoulos, “2D visual area coverage and path planning coupled with camera footprints,” Control Eng. Pract., vol. 75, no. January, pp. 1–16, 2018.
- P. F. Amar, “A Human-Robot Cooperation System For Surface Inspection Aerial Missions,” E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), 2019.
- R. D. Ballesteros Ruiz, A. C. Lordsleem Júnior, and J. H. Aquino Rocha, “Inspeção de fachadas com Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT): estudo exploratório,” Rev. ALCONPAT, vol. 11, no. 1, pp. 88–104, 2021.
- K. Chen, G. Reichard, A. Akanmu, and X. Xu, “Geo-registering UAV-captured close-range images to GIS-based spatial model for building façade inspections,” Autom. Constr., vol. 122, p. 103503, Feb. 2021.
- Y. Tan, G. Li, R. Cai, J. Ma, and M. Wang, “Mapping and modelling defect data from UAV captured images to BIM for building external wall inspection,” Autom. Constr., vol. 139, p. 104284, Jul. 2022.
- H. Freimuth and M. König, “Planning and executing construction inspections with unmanned aerial vehicles,” Autom. Constr., vol. 96, pp. 540–553, Dec. 2018.
- Y. Tan, S. Li, H. Liu, P. Chen, and Z. Zhou, “Automatic inspection data collection of building surface based on BIM and UAV,” Autom. Constr., vol. 131, p. 103881, Nov. 2021.
- Visual Drone, “Visual Drone - Topografía y fotogrametría,” 2022. [Online]. Available: https://visualdrone.co/topografia-y-fotogrametria/. [Accessed: 26-Dec-2019].
- C. mauricio Gualán llanos and C. D. Campodónico Durango, “Implementación de un sistema de navegación y mapeo en vehículos aéreos no tripulados utilizando dispositivos embebidos y software libre,” Escuela superior politécnica del litoral, 2017.
- A. Murtiyoso, M. Koehl, P. Grussenmeyer, and T. Freville, “Acquisition and processing protocols for uav images: 3d modeling of historical buildings using photogrammetry,” ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci., vol. 4, no. 2W2, pp. 163–170, 2017.
- Air Photo Colombia S.A.S, “Air Photo Colombia,” 2022. [Online]. Available: https://www.airphotocolombia.com. [Accessed: 29-Aug-2022].
- Drones Sky Zoom, “Sky Zoom fotografía y video aéreo,” 2022. [Online]. Available: https://www.dronesskyzoom.com/. [Accessed: 29-Aug-2022].
- Open-Robotics, “ROS: Home,” 2022. [Online]. Available: https://www.ros.org/. [Accessed: 06-Sep-2022].
- P. Kruchten, The Rational Unified Process: An Introduction, 3rd ed. Addison-Wesley Professional, 2003.
- W. Richardson, “How to estimate the maximum and recommended flight times of a UAS, UAV, or Drone System,” Louisiana, 2015.
- Microsoft, “Image Composite Editor,” 2023. [Online]. Available: https://www.microsoft.com/en-us/research/project/image-composite-editor/. [Accessed: 01-Jun-2023].
- New-House-Internet-Services, “PTGui,” 2023. [Online]. Available: https://ptgui.com/about.html. [Accessed: 01-Jun-2023].
- Z. Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh, and E. P. Simoncelli, “Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity,” IEEE Trans. Image Process., vol. 13, no. 4, pp. 600–612, Apr. 2004.
- Zhou Wang and A. C. Bovik, “A universal image quality index,” IEEE Signal Process. Lett., vol. 9, no. 3, pp. 81–84, Mar. 2002.
- A. Radford et al., “Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision,” Feb. 2021.
- M. Lloyd, “UAV Forecast,” 2023. [Online]. Available: https://www.uavforecast.com/. [Accessed: 01-Jun-2023].
- A. Maluf Blanco y E. S. Michelena Fernández, «Estudio de factores que afectan la integración de los sistemas de gestión en el Centro Nacional de Biopreparados, Cuba», Investigación e Innovación en Ingenierías, vol. 8, n.º 1, pp. 37–53, ene. 2020. DOI: https://doi.org/10.17081/invinno.8.1.3592
- M. U. Müller, N. Ekhtiari, R. M. Almeida, and C. Rieke, “SUPER-RESOLUTION OF MULTISPECTRAL SATELLITE IMAGES USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS,” ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci., vol. V-1–2020, pp. 33–40, Aug. 2020.
Referencias
Ministerio-Ambiente-Vivienda-Desarrollo-Territorial, “REGLAMENTO COLOMBIANO DE CONSTRUCCIÓN SISMO RESISTENTE NSR-10,” Bogotá D.C., 2010.
S. Emelianov, A. Bulgakow, and D. Sayfeddine, “Aerial laser inspection of buildings facades using quadrotor,” Procedia Eng., vol. 85, pp. 140–146, 2014.
R. R. S. de Melo, D. B. Costa, J. S. Álvares, and J. Irizarry, “Applicability of unmanned aerial system (UAS) for safety inspection on construction sites,” Saf. Sci., vol. 98, pp. 174–185, 2017.
A. Carrio et al., “UBRISTES: UAV-Based Building Rehabilitation with Visible and Thermal Infrared Remote Sensing,” Springer, Cham, 2016, pp. 245–256.
S. S. Mansouri, C. Kanellakis, G. Georgoulas, D. Kominiak, T. Gustafsson, and G. Nikolakopoulos, “2D visual area coverage and path planning coupled with camera footprints,” Control Eng. Pract., vol. 75, no. January, pp. 1–16, 2018.
P. F. Amar, “A Human-Robot Cooperation System For Surface Inspection Aerial Missions,” E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), 2019.
R. D. Ballesteros Ruiz, A. C. Lordsleem Júnior, and J. H. Aquino Rocha, “Inspeção de fachadas com Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT): estudo exploratório,” Rev. ALCONPAT, vol. 11, no. 1, pp. 88–104, 2021.
K. Chen, G. Reichard, A. Akanmu, and X. Xu, “Geo-registering UAV-captured close-range images to GIS-based spatial model for building façade inspections,” Autom. Constr., vol. 122, p. 103503, Feb. 2021.
Y. Tan, G. Li, R. Cai, J. Ma, and M. Wang, “Mapping and modelling defect data from UAV captured images to BIM for building external wall inspection,” Autom. Constr., vol. 139, p. 104284, Jul. 2022.
H. Freimuth and M. König, “Planning and executing construction inspections with unmanned aerial vehicles,” Autom. Constr., vol. 96, pp. 540–553, Dec. 2018.
Y. Tan, S. Li, H. Liu, P. Chen, and Z. Zhou, “Automatic inspection data collection of building surface based on BIM and UAV,” Autom. Constr., vol. 131, p. 103881, Nov. 2021.
Visual Drone, “Visual Drone - Topografía y fotogrametría,” 2022. [Online]. Available: https://visualdrone.co/topografia-y-fotogrametria/. [Accessed: 26-Dec-2019].
C. mauricio Gualán llanos and C. D. Campodónico Durango, “Implementación de un sistema de navegación y mapeo en vehículos aéreos no tripulados utilizando dispositivos embebidos y software libre,” Escuela superior politécnica del litoral, 2017.
A. Murtiyoso, M. Koehl, P. Grussenmeyer, and T. Freville, “Acquisition and processing protocols for uav images: 3d modeling of historical buildings using photogrammetry,” ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci., vol. 4, no. 2W2, pp. 163–170, 2017.
Air Photo Colombia S.A.S, “Air Photo Colombia,” 2022. [Online]. Available: https://www.airphotocolombia.com. [Accessed: 29-Aug-2022].
Drones Sky Zoom, “Sky Zoom fotografía y video aéreo,” 2022. [Online]. Available: https://www.dronesskyzoom.com/. [Accessed: 29-Aug-2022].
Open-Robotics, “ROS: Home,” 2022. [Online]. Available: https://www.ros.org/. [Accessed: 06-Sep-2022].
P. Kruchten, The Rational Unified Process: An Introduction, 3rd ed. Addison-Wesley Professional, 2003.
W. Richardson, “How to estimate the maximum and recommended flight times of a UAS, UAV, or Drone System,” Louisiana, 2015.
Microsoft, “Image Composite Editor,” 2023. [Online]. Available: https://www.microsoft.com/en-us/research/project/image-composite-editor/. [Accessed: 01-Jun-2023].
New-House-Internet-Services, “PTGui,” 2023. [Online]. Available: https://ptgui.com/about.html. [Accessed: 01-Jun-2023].
Z. Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh, and E. P. Simoncelli, “Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity,” IEEE Trans. Image Process., vol. 13, no. 4, pp. 600–612, Apr. 2004.
Zhou Wang and A. C. Bovik, “A universal image quality index,” IEEE Signal Process. Lett., vol. 9, no. 3, pp. 81–84, Mar. 2002.
A. Radford et al., “Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision,” Feb. 2021.
M. Lloyd, “UAV Forecast,” 2023. [Online]. Available: https://www.uavforecast.com/. [Accessed: 01-Jun-2023].
A. Maluf Blanco y E. S. Michelena Fernández, «Estudio de factores que afectan la integración de los sistemas de gestión en el Centro Nacional de Biopreparados, Cuba», Investigación e Innovación en Ingenierías, vol. 8, n.º 1, pp. 37–53, ene. 2020. DOI: https://doi.org/10.17081/invinno.8.1.3592
M. U. Müller, N. Ekhtiari, R. M. Almeida, and C. Rieke, “SUPER-RESOLUTION OF MULTISPECTRAL SATELLITE IMAGES USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS,” ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci., vol. V-1–2020, pp. 33–40, Aug. 2020.