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Plataforma de control de un vehículo aéreo no tripulado para la detección de malezas

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dc.contributor 49390 es_ES
dc.contributor 429892 es_ES
dc.contributor 121858
dc.contributor.other https://orcid.org/0000-0001-8052-7483
dc.contributor.other https://orcid.org/0000-0003-1519-7718
dc.contributor.other https://orcid.org/0000-0001-6082-1546
dc.coverage.spatial Global es_ES
dc.creator Olvera Olvera, Carlos Alberto
dc.creator López Monteagudo, Francisco Eneldo
dc.creator Bordón López, Raikel
dc.creator Villagrana Barraza, Santiago
dc.creator Villela Varela, Rafael
dc.creator Araiza Esquivel, María Auxiliadora
dc.creator Arceo Olague, José Guadalupe
dc.date.accessioned 2020-04-14T17:43:57Z
dc.date.available 2020-04-14T17:43:57Z
dc.date.issued 2019-06-23
dc.identifier info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.identifier.isbn 978-959-3122-580 es_ES
dc.identifier.uri http://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/1621
dc.identifier.uri https://doi.org/10.48779/r27c-6877
dc.description In the present work, a remote control platform for the stabilization of a drone was developed through trajectory planning with the objective of detecting weeds in a bean field. The weed detection was carried out completely autonomously, using a decision tree as a classification algorithm in the final stage. The results obtained in the evaluation of the performance of the proposed method were satisfactory. The linear regression model between estimated and observed weed densities yielded a coefficient of determination of 0.987 and an average square error of 0.075. Of the total area of the field of study, 84% was estimated with less than 1% coverage of weeds, which indicates a high potential for reducing the volume of applied herbicides. Currently, we are working on automatic control algorithms that detect any anomaly in the flight of the Drones. es_ES
dc.description.abstract En el presente trabajo se desarrolló una plataforma de control remota para la estabilización de un Dron mediante la planificación de trayectorias con el objetivo de la detección de malezas en un campo de frijol. La detección de malezas se llevó a cabo de manera completamente autónoma, empleando un árbol de decisión como algoritmo de clasificación en la etapa final. Los resultados obtenidos en la evaluación del desempeño del método propuesto fueron satisfactorios. El modelo de regresión lineal entre las densidades de maleza estimadas y observadas arrojó un coeficiente de determinación de 0.987 y un error cuadrático medio de 0.075. Del área total del campo de estudio, se estimó un 84 % con menos del 1 % de cobertura de malezas, lo cual indica un alto potencial para la reducción del volumen de herbicidas aplicados. Actualmente, estamos trabajando en algoritmos de control automáticos que detecten cualquier anomalía en el vuelo de los Drones. es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas es_ES
dc.relation.uri generalPublic es_ES
dc.rights Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Estados Unidos de América *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/ *
dc.source II Convención científica internacional “II CCI UCLV 2019” del 23 al 30 de junio del 2019. Cayos de Villa Clara Cuba es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA Y TECNOLOGIA [7] es_ES
dc.subject.other Utilización de Drones en la agricultura es_ES
dc.subject.other procesamiento de señales es_ES
dc.subject.other control remoto de Drones es_ES
dc.title Plataforma de control de un vehículo aéreo no tripulado para la detección de malezas es_ES
dc.title.alternative Control platform of an unmanned aerial vehicle for the detection of weeds es_ES
dc.type info:eu-repo/semantics/conferenceProceedings es_ES


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