La Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA) sigue marcando presencia en el escenario internacional de la investigación científica. Esta vez, dos estudios desarrollados por investigadores de la institución fueron presentados en la prestigiosa 4ª Conferencia Internacional sobre Investigación Innovadora en Ciencias Aplicadas, Ingeniería y Tecnología (IRASET 2024), celebrada en Fez, Marruecos.

Los trabajos, fruto de la colaboración entre la FIUNA y reconocidos investigadores internacionales, se centraron en el control avanzado de drones cuadricópteros, un campo de creciente importancia en la robótica aérea.

Control preciso de drones con algoritmo Super-Twisting

El primer estudio, titulado “Control de vuelo en tiempo finito de un UAV cuadricóptero utilizando Super-Twisting Terminal Integral”, propone un novedoso enfoque para mejorar la precisión y eficiencia en el control de actitud de drones o vehículos aéreos no tripulados (UAV). Los investigadores desarrollaron un controlador de modo deslizante de segundo orden super-twisting modificado (MSTSOSM), optimizado mediante un algoritmo de enjambre de partículas multiobjetivo (MOPSO).

Para evaluar la eficacia del enfoque desarrollado, se realizaron numerosas simulaciones y pruebas prácticas en un sistema de cuadricóptero real, demostrando un buen rendimiento en términos de seguimiento y estabilización. El algoritmo propuesto, denominado Super-Twisting Terminal Integral (ITST), presenta una novedad significativa: a diferencia de otros métodos robustos de modo deslizante de segundo orden, garantiza la ausencia de problemas de singularidad y mejora la convergencia en tiempo finito.

La investigación fue desarrollada por Yassine Kali, Investigador de la Universidad de Québec, Canadá; Víctor Gómez, Investigador Asociado de la FIUNA; Jorge Rodas, Director de Investigación e Investigador del Departamento de Ingeniería Electrónica y Mecatrónica de la FIUNA; y Maarouf Saad, Investigador de la Escuela de Tecnología Superior, Canadá.

Optimización del controlador de vuelo de drones con MOPSO

El segundo trabajo, “Optimización de enjambre de partículas multiobjetivo para la sintonización óptima de Pareto del controlador Super-Twisting en cuadricópteros”, profundiza en la aplicación del algoritmo MOPSO para afinar los parámetros del controlador MSTSOSM. De acuerdo al documento, esta investigación busca superar los métodos tradicionales de prueba y error, explorando sistemáticamente el espacio de parámetros para encontrar soluciones óptimas.

Asimismo, al optimizar los parámetros del controlador MSTSOSM, se lograron mejoras significativas en la precisión y eficiencia del control de vuelo del cuadricóptero. Las simulaciones y experimentos realizados confirmaron la efectividad del proceso, destacando cómo esta metodología puede llevar a soluciones más robustas y eficaces en el control de drones.

Los autores de este estudio son Octavio Vera, Estudiante del Doctorado en Ingeniería Electrónica – FIUNA; Víctor Gomez, Investigador Asociado de la FIUNA; Jorge Rodas, Director de Investigación e Investigador del Departamento de Ingeniería Electrónica y Mecatrónica de la FIUNA; Yassine Kali, Investigador de la Universidad de Québec, Canadá; Maarouf Saad, Investigador de la Escuela de Tecnología Superior, Canadá; y Leonardo Comparatore, Investigador del Departamento de Ingeniería Electrónica y Mecatrónica de la FIUNA.

FIUNA en la IRASET 2024

Ambos estudios fueron presentados en la conferencia por el Prof. Dr. Yassine Kali, de la École de génie de la Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue.

Cabe destacar que los resultados de estas investigaciones prometen avances significativos en el control de drones, con aplicaciones potenciales en diversos campos como la agricultura de precisión, la inspección de infraestructuras y las operaciones de búsqueda y rescate.

Esta participación de la FIUNA en IRASET 2024 no solo destaca la calidad de la investigación realizada en Paraguay, sino que también fortalece los lazos de colaboración internacional en el ámbito académico y científico.