[ES] El uso de los UAV (Unmanned-Aerial-Vehicles) ha crecido significativamente en los últimos años. Su inserción en el sector civil abre paso a su implementación en el sector agrícola, industrial, así como su uso para aplicaciones de vigilancia o reparto. No obstante, el desarrollo eficiente de estas aplicaciones depende de la capacidad del dron de posicionarse de forma autónoma. Si bien es común encontrar drones con sistemas de posicionamiento satelital (GNSS), estos sistemas resultan insuficientes para la navegación autónoma en entornos urbanos o de interiores. En estos escenarios, la implementación de sistemas de posicionamiento local (LPS) resulta de gran interés por su capacidad de adaptación. A través de la distribución óptima de las balizas que constituyen este sistema pueden adaptarse a la mayoría de entornos, así como mejorar sus prestaciones. No obstante, la complejidad de este problema se ha caracterizado como NP-Hard, lo que dificulta su resolución. En este Trabajo de Fin de Máster se desarrolla un algoritmo genético para optimizar LPS en diferentes entornos. Este algoritmo, innovador en el diseño de LPS para UAV, se prueba sobre un entorno urbano diseñado. Los resultados obtenidos denotan la validez de la metodología al obtener incertidumbres en la localización significativamente menores que los GNSS, siendo además substancial la mejoría introducida por el algoritmo genético diseñado.[EN] Unmanned-Aerial-Vehicles (UAV) widespread use have grown significantly in recent years. Their insertion in the civil sector allows their implementation in the agricultural and industrial sectors, as well as their use for surveillance or delivery applications. However, the efficient development of these applications depends on the drone’s ability to position itself autonomously. Although it is common to find drones with satellite positioning systems (GNSS), these systems are insufficient for autonomous navigation in urban or indoor environments. In these scenarios, the implementation of local positioning systems (LPS) is widely spread due to their adaptability capabilities. Through the optimal distribution of the sensors that constitute this system, they can adapt to almost any environment while also improving its performance. However, the complexity of this problem has been characterized as NP-Hard, which complicates its resolution. In this Master’s Final Project, a genetic algorithm is developed to optimize LPS in different environments. This algorithm, pioneer in the design of LPS for UAV localization, is tested on a generated urban environment. The results obtained denote the effectiveness of the methodology by obtaining location uncertainties significantly lower than GNSS. Moreover, the proposed genetic algorithm achieves greater results than non-optimized distributions, proving its capabilities
