Nano-RPA militar Black Hornet Estos dispositivos tecnológicos adolecen de importantes desventajas como peso, volumen y consumos excesivos, además de antenas voluminosas, lo que los hace solo aptos para grandes RPA. Para los pequeños se trabaja en, soluciones tendentes a que cada agente conozca la posición en el espacio del resto de vehículos remotos del enjambre y maniobre autónomamente para evitar chocar con los más cercanos. En este sentido, es de destacar la investigación realizada por el KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Tech-nology), la cual ha sido considerada de interés por el Congreso de los Estados Unidos. En este estudio se simuló el comportamiento de un enjambre, en que cada RPA tenía que guardar la distancia con los otros agentes, siendo la conclusión principal de este análisis que una zona de seguridad para cada RPA con una longitud comprendida entre 5 y 15 veces el tamaño promedio del RPA es suficiente para impedir las colisiones. Evidentemente, una cuestión más compleja es el impacto con construcciones o elementos ajenos al enjambre, lo cual precisa algo más que el simple dato de la posición de los otros agentes, como información del exterior proporcionada por sensores. CONTROL Y COORDINACIÓN DE ENJAMBRES Los modelos de comportamiento de enjambre se clasifican, de menor a mayor nivel de sofisticación, en maestro y subordinados (MS), variable de consenso (VC), agentes inteligentes (AgI) y campos computacionales (CC) co-fields. El modelo MS se compone de un RPA máster, pilotado desde la GCS, interconectado con el enjambre de agentes subordinados. En el VC, cada RPA posee internamente la denominada VC (información mínima de coordinación del enjambre), la cual se calcula con las VC que envían los otros agentes. Un primer modelo de enjambre MS/VC constaría de un RPA máster, controlado desde la GCS (esto resolvería el problema de impacto con infraestructuras o entidades que no pertenecen al enjambre), que lidera al resto de agentes de acuerdo a la arquitectura de enjambre seleccionada y al margen de separación entre RPA para que no se choquen. Esta arquitectura se alteraría en vuelo para acometer diferentes misiones. Respecto al máster, básicamente se tienen dos tendencias, un máster más grande y con más prestaciones, que permanece a salvo exponiéndose a un riesgo moderado, existiendo másteres reservas por si acaso. En una segunda tendencia el máster es un agente más del enjambre cuyo rol puede ser asumido por cualquier otro mediante protocolos de transferencia de la función máster. Volviendo a los RPA pequeños, la coordinación de estos enjambres requiere que los agentes se comuniquen entre ellos transmitiendo información VC, siendo esencial aquella que evita los choques. Es decir, cada RPA recibirá mensajeNano RPA Cheerson CX-10 con cámara ría conteniendo la posición espacial 396 REVISTA DE AERONÁUTICA Y ASTRONÁUTICA / Mayo 2018
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