A survey on fractional order control techniques for unmanned aerial and ground vehicles

In recent years, numerous applications of science and engineering for modeling and control of unmanned aerial vehicles (UAVs) and unmanned ground vehicles (UGVs) systems based on fractional calculus have been realized. The extra fractional order derivative terms allow to optimizing the performance of the systems. The review presented in this paper focuses on the control problems of the UAVs and UGVs that have been addressed by the fractional order techniques over the last decade

Transfer Learning-Based Crack Detection by Autonomous UAVs

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have recently shown great performance collecting visual data through autonomous exploration and mapping in building inspection. Yet, the number of studies is limited considering the post processing of the data and its integration with autonomous UAVs. These will enable huge steps onward into full automation of building inspection. In this regard, this work presents a decision making tool for revisiting tasks in visual building inspection by autonomous UAVs. The tool is an implementation of fine-tuning a pretrained Convolutional Neural Network (CNN) for surface crack detection. It offers an optional mechanism for task planning of revisiting pinpoint locations during inspection. It is integrated to a quadrotor UAV system that can autonomously navigate in GPS-denied environments. The UAV is equipped with onboard sensors and computers for autonomous localization, mapping and motion planning. The integrated system is tested through simulations and real-world experiments. The results show that the system achieves crack detection and autonomous navigation in GPS-denied environments for building inspection

Airborne mapping of complex obstacles using 2D Splinegon

This paper describes a recently proposed algorithm in mapping the unknown obstacle in a stationary environment where the obstacles are represented as curved in nature. The focus is to achieve a guaranteed performance of sensor based navigation and mapping. The guaranteed performance is quantified by explicit bounds of the position estimate of an autonomous aerial vehicle using an extended Kalman filter and to track the obstacle so as to extract the map of the obstacle. This Dubins path planning algorithm is used to provide a flyable and safe path to the vehicle to fly from one location to another. This description takes into account the fact that the vehicle is made to fly around the obstacle and hence will map the shape of the obstacle using the 2D-Splinegon technique. This splinegon technique, the most efficient and a robust way to estimate the boundary of a curved nature obstacles, can provide mathematically provable performance guarantees that are achievable in practice

Sense and avoid using hybrid convolutional and recurrent neural networks

This work develops a Sense and Avoid strategy based on a deep learning approach to be used by UAVs using only one electro-optical camera to sense the environment. Hybrid Convolutional and Recurrent Neural Networks (CRNN) are used for object detection, classification and tracking whereas an Extended Kalman Filter (EKF) is considered for relative range estimation. Probabilistic conflict detection and geometric avoidance trajectory are considered for the last stage of this technique. The results show that the considered deep learning approach can work faster than other state-of-the-art computer vision methods. They also show that the collision can be successfully avoided considering design parameters that can be adjusted to adapt to different scenarios

On-board Obstacle Avoidance in the Teleoperation of Unmanned Aerial Vehicles

Teleoperation von Drohnen in Umgebungen ohne GPS-Verbindung und wenig Bewegungsspielraum stellt den Operator vor besondere Herausforderungen. Hindernisse in einer unbekannten Umgebung erfordern eine zuverlässige Zustandsschätzung und Algorithmen zur Vermeidung von Kollisionen. In dieser Dissertation präsentieren wir ein System zur kollisionsfreien Navigation einer ferngesteuerten Drohne mit vier Propellern (Quadcopter) in abgeschlossenen Räumen. Die Plattform ist mit einem Miniaturcomputer und dem Minimum an Sensoren ausgestattet. Diese Ausstattung genügt den Anforderungen an die Rechenleistung. Dieses Setup ermöglicht des Weiteren eine hochgenaue Zustandsschätzung mit Hilfe einer Kaskaden-Architektur, sehr gutes Folgeverhalten bezüglich der kommandierten Geschwindigkeit, sowie eine kollisionsfreie Navigation. Ein Komplementärfilter berechnet die Höhe der Drohne, während ein Kalman-Filter Beschleunigung durch eine IMU und Messungen eines Optical-Flow Sensors fusioniert und in die Softwarearchitektur integriert. Eine RGB-D Kamera stellt dem Operator ein visuelles Feedback, sowie Distanzmessungen zur Verfügung, um ein Roboter-zentriertes Modell umliegender Hindernisse mit Hilfe eines Bin-Occupancy-Filters zu erstellen. Der Algorithmus speichert die Position dieser Hindernisse, auch wenn sie das Sehfeld des Sensors verlassen, mit Hilfe des geschätzten Zustandes des Roboters. Das Prinzip des Ausweich-Algorithmus basiert auf dem Ansatz einer modell-prädiktiven Regelung. Durch Vorhersage der wahrscheinlichen Position eines Hindernisses werden die durch den Operator kommandierten Sollwerte gefiltert, um eine mögliche Kollision mit einem Hindernis zu vermeiden. Die Plattform wurde experimentell sowohl in einer räumlich abgeschlossenen Umgebung mit zahlreichen Hindernissen als auch bei Testflügen in offener Umgebung mit natürlichen Hindernissen wie z.B. Bäume getestet. Fliegende Roboter bergen das Risiko, im Fall eines Fehlers, sei es ein Bedienungs- oder Berechnungsfehler, durch einen Aufprall am Boden oder an Hindernissen Schaden zu nehmen. Aus diesem Grund nimmt die Entwicklung von Algorithmen dieser Roboter ein hohes Maß an Zeit und Ressourcen in Anspruch. In dieser Arbeit präsentieren wir zwei Methoden (Software-in-the-loop- und Hardware-in-the-loop-Simulation) um den Entwicklungsprozess zu vereinfachen. Via Software-in-the-loop-Simulation konnte der Zustandsschätzer mit Hilfe simulierter Sensoren und zuvor aufgenommener Datensätze verbessert werden. Eine Hardware-in-the-loop Simulation ermöglichte uns, den Roboter in Gazebo (ein bekannter frei verfügbarer ROS-Simulator) mit zusätzlicher auf dem Roboter installierter Hardware in Simulation zu bewegen. Ebenso können wir damit die Echtzeitfähigkeit der Algorithmen direkt auf der Hardware validieren und verifizieren. Zu guter Letzt analysierten wir den Einfluss der Roboterbewegung auf das visuelle Feedback des Operators. Obwohl einige Drohnen die Möglichkeit einer mechanischen Stabilisierung der Kamera besitzen, können unsere Drohnen aufgrund von Gewichtsbeschränkungen nicht auf diese Unterstützung zurückgreifen. Eine Fixierung der Kamera verursacht, während der Roboter sich bewegt, oft unstetige Bewegungen des Bildes und beeinträchtigt damit negativ die Manövrierbarkeit des Roboters. Viele wissenschaftliche Arbeiten beschäftigen sich mit der Lösung dieses Problems durch Feature-Tracking. Damit kann die Bewegung der Kamera rekonstruiert und das Videosignal stabilisiert werden. Wir zeigen, dass diese Methode stark vereinfacht werden kann, durch die Verwendung der Roboter-internen IMU. Unsere Ergebnisse belegen, dass unser Algorithmus das Kamerabild erfolgreich stabilisieren und der rechnerische Aufwand deutlich reduziert werden kann. Ebenso präsentieren wir ein neues Design eines Quadcopters, um dessen Ausrichtung von der lateralen Bewegung zu entkoppeln. Unser Konzept erlaubt die Neigung der Propellerblätter unabhängig von der Ausrichtung des Roboters mit Hilfe zweier zusätzlicher Aktuatoren. Nachdem wir das dynamische Modell dieses Systems hergeleitet haben, synthetisierten wir einen auf Feedback-Linearisierung basierten Regler. Simulationen bestätigen unsere Überlegungen und heben die Verbesserung der Manövrierfähigkeit dieses neuartigen Designs hervor.The teleoperation of unmanned aerial vehicles (UAVs), especially in cramped, GPS-restricted, environments, poses many challenges. The presence of obstacles in an unfamiliar environment requires reliable state estimation and active algorithms to prevent collisions. In this dissertation, we present a collision-free indoor navigation system for a teleoperated quadrotor UAV. The platform is equipped with an on-board miniature computer and a minimal set of sensors for this task and is self-sufficient with respect to external tracking systems and computation. The platform is capable of highly accurate state-estimation, tracking of the velocity commanded by the user and collision-free navigation. The robot estimates its state in a cascade architecture. The attitude of the platform is calculated with a complementary filter and its linear velocity through a Kalman filter integration of inertial and optical flow measurements. An RGB-D camera serves the purpose of providing visual feedback to the operator and depth measurements to build a probabilistic, robot-centric obstacle state with a bin-occupancy filter. The algorithm tracks the obstacles when they leave the field of view of the sensor by updating their positions with the estimate of the robot's motion. The avoidance part of our navigation system is based on the Model Predictive Control approach. By predicting the possible future obstacles states, the UAV filters the operator commands by altering them to prevent collisions. Experiments in obstacle-rich indoor and outdoor environments validate the efficiency of the proposed setup. Flying robots are highly prone to damage in cases of control errors, as these most likely will cause them to fall to the ground. Therefore, the development of algorithm for UAVs entails considerable amount of time and resources. In this dissertation we present two simulation methods, i.e. software- and hardware-in-the-loop simulations, to facilitate this process. The software-in-the-loop testing was used for the development and tuning of the state estimator for our robot using both the simulated sensors and pre-recorded datasets of sensor measurements, e.g., from real robotic experiments. With hardware-in-the-loop simulations, we are able to command the robot simulated in Gazebo, a popular open source ROS-enabled physical simulator, using computational units that are embedded on our quadrotor UAVs. Hence, we can test in simulation not only the correct execution of algorithms, but also the computational feasibility directly on the robot's hardware. Lastly, we analyze the influence of the robot's motion on the visual feedback provided to the operator. While some UAVs have the capacity to carry mechanically stabilized camera equipment, weight limits or other problems may make mechanical stabilization impractical. With a fixed camera, the video stream is often unsteady due to the multirotor's movement and can impair the operator's situation awareness. There has been significant research on how to stabilize videos using feature tracking to determine camera movement, which in turn is used to manipulate frames and stabilize the camera stream. However, we believe that this process could be greatly simplified by using data from a UAV’s on-board inertial measurement unit to stabilize the camera feed. Our results show that our algorithm successfully stabilizes the camera stream with the added benefit of requiring less computational power. We also propose a novel quadrotor design concept to decouple its orientation from the lateral motion of the quadrotor. In our design the tilt angles of the propellers with respect to the quadrotor body are being simultaneously controlled with two additional actuators by employing the parallelogram principle. After deriving the dynamic model of this design, we propose a controller for this platform based on feedback linearization. Simulation results confirm our theoretical findings, highlighting the improved motion capabilities of this novel design with respect to standard quadrotors

Development Of Inertial Navigation System With Applications To Airborne Collision Avoidance

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2016Ülkemizde ve dünyada insansız hava araçlarının kullanımı gün geçtikçe artmaktadır. Sadece insansız hava aracı kullanımı değil, kullanıldığı alanlar da artış göstermektedir. Bu da insansız hava aracı marketini daha cezbedici kılmaktadır. Bu artış sonucu dünyada bir çok insansız hava aracı şirketi kurulmuş ve bazıları bu araçları seri üretim şeklinde üreterek ihtacat yapabilmektedirler. Dünyadaki bu ekonomik büyümenin bir yansıması olarak dünyadaki insansız hava aracının sayısı da gün geçtikçe artmaktadır. Bu talebin büyüklüğüne bakılarak, 20 yıl sonra meydana gelecek insansız hava aracı çarpışmaları ve trafikleri otoriteleri bu konu ile ilgili çalışmaya sevketmiştir. Bununla beraber uygulama alanlarının artması ve daha da detaylanması nedeniyle belirli özellikleri ve otonom uçuşu gerçekleştirebilen insansız hava araçları artık yetersiz kalmaktadır. Günümüzde genel olarak DJI, Pixhawk, ardupilot gibi markaların araçları veya otopilotları kullanılmaktadır. Bazıları açık kaynak kodlu olsalar bile kod içerisinde değişiklik yapmak veya farklı bir donanım entegre etmek oldukça zor. Bunun haricinde piyasada baskın olup market değeri de en yüksek olan DJI firmasının ürünleri tamamiyle kapalı kutu şekilde satılmaktadır. Otonom uçui, rota takibi, havada asılı kalma ve video çekme, canlı yayın yapma gibi temel isterleri yapabilmelerine ragmen, genişleyen sektörde endüstrinin istekleri, artık insansız hava aracının sadece canlı yayın yapması için değil, harici eklenecek donanımlar ile beraber çalışabilirliği veya başka sistemlerle entegre çalışabilirliği gibi problemleri ortaya çıkarmıştır. Bu nedenle piyasada ciddi bir şekilde müşteri isteğine göre configure edilebilen otopilot sistemleri ihtiyacı doğmuştur. Diğer yandan insansız hava aracı trafiğine bile yol açacak kadar büyüyen bu sektör ve sivil havacılığın da benzer bir şekilde büyüdüğü iki sektör ile karşı karşıyayız. Sivil havacılığın artan trafiği ve çarpışma önleme sistemlerinin yetersiz kalması gibi durumlara çözümler aranmaktadır. Yapılan çalışmalar sonucu [1] insansız hava aracı sahası ile sivil havacılık sahasının birleştirilmesi ve bu birleştirmelerin nasıl yapılması gerektiği konusu ortaya çıkmıştır. Bunun üzerine bir çok üniversite, bu konu üzerine çalışmalar yapmış ve yayınlar ortaya çıkmıştır. Genel olarak problem ise elbette eski teknolojinin hüküm sürdüğü sivil havacılıkta kullanılan ürünlerin, insansız hava araçlarına entegrasyonu imkansızdır. Doğal olarak tüm hava araçlarının kontrolü için tek bir iletişim ağı hepsini kapsayacak şekilde kurulması amaçlanmıştır. Tüm bu hava araçlarının gözlemlenmesi aynı anda yapılabilmeli ki tehlike durumlarında gerekli müdahaleler ve tedbirler önceden veya o an alınabilsin. Bu tezde iki farklı problemin çözümü önerilmiştir. Önerilerin ilki bahsedilen müşteri odaklı insansız hava aracının tasarlanmasıdır. İnsansız hava aracı tasarımındaki en önemli modüllerden biri de INS-AHRS sistemidir. İstanbul Teknik Üniversitesi Kontrol ve Aviyonik Laboratuvarında yapılan bu çalışma öncesinde, otopilot kontrolcü tasarımı çalışmaları yapılmış ve system oturtulmuştur. Yapılan uçuşlarda piyasadaki pahalı sistemler kullanılmaktaydı. Fakat sistemden sisteme farklılıklar göstermesi gereken bu ürünler, platform değişikliklerinde sıkıntılara yol açabiliyordu. Buna örnek vermek gerekirse sabit kanatlı insansız hava aracında sıkıntısız uçabilirken, multi-copter platformunda sapma açısında uçuş anında düzensizlikler ortaya çıkıyordu. Bunun nedeni ise alınan üründe sapma açısı sadee GPS verilerinden elde ediliyor olmasıydı. Hareketli platformun her zaman bir sapma açısı olacağından sabit kanatlı sistemlerde çalışması gayet normaldi. Fakat multi-copter platformunda havada asılı kaldığı zamanlarda sapma açısında bir hız vektörü olmadığından GPS hesaplayamıyor ve bu yüzden salınımlara neden oluyordu. Bu gibi problemlerin çözümü ve tamamiyle yerli, dışarıda çalışabilen, istenilen tüm platformlara tasarım değişiklikleriyle entegre edilebilecek bir INS-AHRS tasarımı yapılmaya çalışılmıştır. Bu tasarım yapılırken literatürde yapılan çalışmalar referans alınmış, ve filtreleme tekniklerinden navigasyon koordinat sistemlerine kadar çalışmalar yapılmıştır. Sensor çıkışlarının gürültülerini bastırmak için alçak geçiren filtrelerden geçirildikten sonra gerekli dönüşümler yapılarak filter seviyesine kadar getirilmiştir. Filtre kısmında iki farklı filter testi yapılmıştır. Biri tamamlayıcı filter ve diğeri kalman filtresidir. Bu filtrelerin her bir INS-AHRS üzerinde testleri yapılmış ve nihai olarak AHRS’de tamamlayıcı filter, INS’de ise kalman filtresinin kullanımı kararlaştırılmıştır. Yapılan çalışmalar İstanbul Teknik Üniversitesi Stadyumunda ve İstanbul Teknik Üniversitesi Havacılık Araştırma Merkezinde test edilmiştir. Yapılan testler 6 aydan fazla sürmesine ragmen nihai sonuca ulaşılabilmiştir. Bu süre zarfında tecrübe edilen en önemli nokta ise gerçek hayatta karşılaşılan problemler ile simulasyon ortamının farklı olmasıdır. Gerçek hayatta en küçük problemde bile aracınız yere çakılabilir ve her çakılmada 200-1000 TL zarar alabilirsiniz. Test yaptığımız süre içerisinde bizden kaynaklı olmayan, fakat üretim hatası olan pervanelerin kopması nedeni ile de kırımlar yaşanmıştır. Bu nedenle sistemin argesinin yapılması pahalıya mal olmuştur. Yapılan test sonuçlarının videoları çekilmiş ve sosyal mecralarda paylaşılmıştır. Bir diğer problem ise insansız hava araçlarının sivil hava sahasına entegrasonudur. Bu entegrasyonun yapılması için gereken teknolojik gelişmeler ve algoritmik çalışmalar gerekmektedir. Önerilen sistemde araç bazlı ve uçuş bazlı haberleşme verileri belirlenip, hangi sistemler üzerinden bu haberleşmenin gereçekleşmesi gerektiği gösterilmiştir. Daha sonra tüm bu sistemler hem hava araçlarında, yer istasyonlarında ve hava trafik kontrolcülerinde olacağından tüm haberleşme ortak bir platform için toplanmış oldu. Bu nedenle uçuş kontrollerinin yapılması daha da kolaylaşacaktır. Bununla beraber çarpışma önleme sistemi için günümüzde kullanılan 2B system değil, zamanın da içine dahil olduğu 4B istem önerilmiştir. Bu algoritmaının adı RRT-Star olup, olasılıksal yaklaşarak çarpışmadan kaçmayı hedefler. Bu kaçışı hedeflerken de en optimal yolu bulmaya çalışır ve o yoldan rotasına devam eder. Olasılıksal yaklaşımların savunduğu argüman sonsuz sayıda örnek sayısında bulunacak yol limitte en optimal yola doğru gider. Bu nedenle olasılıksal çözüm bulma, deterministic yöntemlere göre çok daha hızlı olmaktadır. Fakat algoritmada optimale ne kadar yaklaşmak istenirse o kadar örnekleme sayısını arttırmak gerekmektedir. Bu artış daha çok araştırma yapması ve sistemin uzun zaman boyunca rota üretmesi demektir. Buradaki dengeyi iyi tutturarak hem uygun yolu bulmaya ve en uygun kısa sürede bulmayı amaçlanması istenmektedir. Sistemin testi için donanımla benzetim çalışması gerçekleştirilmiştir. Bu tezde donanım benzetimi öncesi otopilot şeması verilmiş, buna bağlı test düzeneklerinin sistemi gösterilmiştir. Simulasyon olarak XPLANE programı kullanılmış ve programdan gelen sensor verilerine göre donanım sistemi uçurmaya çalışmıştır. Daha sonra çarpışma önleme algoritmasının entegrasyonu ile system testleri gerçekeştirilmiş ve sonuçları paylaşılmıştır. Nihai olarak bu tez, insansız hava aracı sektöründeki günümüzde ve gelecekte meydana gelecek problemleri öngörüp bunlara çözüm bulmak amaçlanmıştır. INS-AHRS tasarımları gerçekleştirilip, gerçek ortamda dışarıda testleri gerçekleştirilmiştir. Çarpışma önleme algoritması üzerine çalışmalar yapılarak da bu sistemin entegrasyonu yapılmış ve donanımsal benzetim ile testleri gerçekleştirilmiştir.Last years, the market growth of UAV is increasing day by day. This market growth is not just for some typical applications, but also application areas are increasing, too. This demand also increases the market value of the UAV. For competition in the market, UAV companies try to develop UAVs more efficient, cost effective and adding different capabilities. However, this growth generates some dangerous situations, moreover, because of the growth in application area, common UAVs are become not enough for applications or missions. In this thesis, I present and demostrate INS-AHRS Design and also Flight Management System with Collision Avoidance for UAV. These algorithms and demonstrations are made by the funding of ITU Control and Avionics Laboratory. In Laboratory, we already have autopilot system for multi-copter platforms and fixed-wing platforms. Before development of this INS-AHRS, we used other products from industry. But these products do not let you manage all system. But with the growth on the UAV applications, in the world also even in our laboratory, many projects required to solve specific problems with UAV. Industry products are designed for just one specific platform which may not be work on another platform. That is the main reason of necessity to develop new INS-AHRS, which can be used for multi-copter platforms. To develop INS-AHRS, filtering techniques and other conversation equations are studied. In this study, it is decided to use one IMU and one GPS. But after encounter with different problems, external magnetometer is added to the system. Then, as datasheet recommended, scaling and also alignment and offset shifting is studied. Before developing the all system, for inner loop, controller all need is attitude and attitude rate feed back. So first, with complimentary filter, gyroscope and accelerometer filtering is developed and tried to test at outside. In simulation, decision of coefficient of complimentary filter is easy to find. But these coefficients do not work at the outside. This shows the most important challenge that simulation platform can never be the same with outside real flight. For INS design, inertial frame to NWU frame conversation is developed. Accelerometers gravity vector and Coriolis vector is removed. Gyroscope outputs are also converted to the NWU frame. At least, all sensor outputs become the type of navigation frame. Whenever all datas gathered are become the type of the same frame, kalman filter is designed for INS. AS a result of INS-AHRS design, after 6 months of testing with other industrial INS, final coefficient of both INS and AHRS is decided. After few more development, test videos are recorded. For the growth of the UAV problem, this thesis presents Flight Management System (FMS) with multi-level autonomy modes that meet the requirements of future flight operations for unmanned aerial systems (UAS). It is envisioned that the future of airspace will become highly heterogeneous and integrate non-standardized aerial systems. In that case, only ground systems will be able to predict future trajectories based on performance models (stored in huge parametric databases). Meanwhile, airborne systems are required to share information. The proposed FMS structure integrates new functionalities such as (1) formal intent and information exchange and collaboration in tactical planning utilizing air-to-air and air-to-ground data links and (2) decentralized, short-term collision detection and avoidance. The air-to-ground data link enables intent sharing and allows field operators (i.e., flight operators or air traffic controllers) to interpret, modify, or re-plan UAS flight intent. The onboard FMS persistently monitors the airspace, tracks potential collisions with the other aircraft and the terrain, and requests re-planning when it detects a possible issue. When an immediate response is needed, the onboard FMS generates a 3D evasive maneuver and executes it autonomously. Flight traffic information is obtained from ADS-B/In transponders and air-to-air data links. ADSB-In/Out implementations make the unmanned systems more visible to the systems in 3D. In addition, the air-to-air data links enable intent sharing between airborne systems and are traceable in four dimensions (i.e., space and time). The experimental FMS was deployed in quadrotor UASs and a ground station and GUI was designed to perform demonstrations and field experiments for the issues introduced in the paper.Yüksek LisansM.Sc

Detección y evasión de obstáculos usando redes neuronales híbridas convolucionales y recurrentes

[ES] Los términos "detección y evasión" hacen referencia al requerimiento esencial de un piloto para "ver y evitar" colisiones aire-aire. Para introducir UAVs en el día a día, esta funcion del piloto debe ser replicada por el UAV. En pequeños UAVs como pueden ser los destinados a la entrega de pedidos, existen ciertos aspectos limitantes en relación a tamaño, peso y potencia, por lo que sistemas cooperativos como TCAS o ADS-B no pueden ser utilizados y en su lugar otros sistemas como cámaras electro-ópticas son candidatos potenciales para obtener soluciones efectivas. En este tipo de aplicaciones, la solución debe evitar no solo otras aeronaves sino también otros obstáculos que puedan haber cerca de la superficie donde probablemente se operará la mayoría del tiempo. En este proyecto se han utilizado redes neuronales híbridas que incluyen redes neuronales convolucionales como primera etapa para clasificar objetos y redes neuronales recurrentes a continuación para deteminar la secuencia de eventos y actuar consecuentemente. Este tipo de red neuronal es muy actual y no se ha investigado en exceso hasta la fecha, por lo que el principal objetivo del proyecto es estudiar si podrían ser aplicadas en sistemas de "detección y evasión". Algoritmos de acceso libre han sido fusionados y mejorados para crear un nuevo modelo capaz de funcionar en este tipo de aplicaciones. A parte del algoritmo de detección y seguimiento, la parte correspondiente a la evasión de colisiones también fue desarrollada. Un filtro Kalman extendido se utilizó para estimar el rango relativo entre un obstáculo y el UAV. Para obtener una resolución sobre la posibilidad de conflicto, una aproximación estocástica fue considerada. Finalmente, una maniobra de evasión geométrica fue diseñada para utilizar si fuera necesario. Esta segunda parte fue evaluada mediante una simulación que también fue creada para el proyecto. Adicionalmente, un ensayo experimental se llevó a cabo para integrar las dos partes del algoritmo. Datos del ruido de la medida fueron experimentalmente obtenidos y se comprobó que las colisiones se podían evitar satisfactoriamente con dicho valor. Las principales conclusiones fueron que este nuevo tipo funciona más rápido que los métodos basados en redes neuronales más comunes, por lo que se recomiendo seguir investigando en ellas. Con la técnica diseñada, se encuentran disponibles multiples parámetros de diseño que pueden ser adaptados a diferentes circumstancias y factores. Las limitaciones principales encontradas se centran en la detección de obstáculos y en la estimación del rango relativo, por lo que se sugiere que la futura investigación se dirija en estas direcciones.[EN] A Sense and Avoid technique has been developed in this master thesis. A special method for small UAVs which use only an electro-optical camera as the sensor has been considered. This method is based on a sophisticated processing solution using hybrid Convolutional and Recurrent Neural Networks. The aim is to study the feasibility of this kind of neural networks in Sense and Avoid applications. First, the detection and tracking part of the algorithm is presented. Two models were used for this purpose: a Convolutional Neural Network called YOLO and a hybrid Convolutional and Recurrent Neural Network called Re3. After that, the collision avoidance part was designed. This consisted of the obstacle relative range estimation using an Extended Kalman Filter, the conflict probability calculation using an analytical approach and the geometric avoidance manoeuvre generation. Both parts were assessed separately by videos and simulations respectively, and then an experimental test was carried out to integrate them. Measurement noise was experimentally tested and simulations were performed again to check that collisions were avoided with the considered detection and tracking approach. Results showed that the considered approach can track objects faster than the most common computer vision methods based on neural networks. Furthermore, the conflict was successfully avoided with the proposed technique. Design parameters were allowed to adjust speed and maneuvers accordingly to the expected environment or the required level of safety. The main conclusion was that this kind of neural network could be successfully applied to Sense and Avoid systems.Vidal Navarro, D. (2018). Sense and avoid using hybrid convolutional and recurrent neural networks. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/142606TFG