Diseño de un sistema de posicionamiento subacuático basado en señales acústicas y machine learning

Abstract

La navegación subacuática ha sido un tema que ha tomado relevancia en los últimos años debido al interés en conocer mejor este entorno y sobre todo en cómo aprovecharlo. Aplicaciones como las expediciones científicas, la explotación de recursos naturales, las comunicaciones submarinas, el control y vigilancia territorial son algunos ejemplos de la importancia de contar con vehículos subacuáticos que permitan realizar estas tareas en función de su ubicación. Sin embargo, este entorno presenta varias limitaciones como la visibilidad, turbulencia y la imposibilidad de emplear ondas electromagnéticas. Por otro lado, las tecnologías basadas en inteligencia artificial (i.e., machine/deep learning) están teniendo un gran impacto en todas las áreas de ciencia e ingeniería, permitiendo encontrar soluciones eficientes a un sinnúmero de aplicaciones que no pueden ser resueltas de forma tradicional. De esta forma, en el presente trabajo de investigación se propone desarrollar un sistema de posicionamiento de un dron en un entorno subacuático controlado, mediante la utilización de técnicas de machine learning utilizando el software Matlab; para cumplir con este propósito se plantea utilizar una base de datos que contiene señales grabadas de diferentes trayectorias realizadas por el vehículo subacuático y utilizarlas para entrenar el sistema de posicionamiento, el cual se procederá a entrenar con diversas técnicas de machine learning para observar qué técnicas son las más indicadas para este tipo de aplicaciones, adicionalmente se plantea variar parámetros como el tamaño de frame, número de componentes, dominio del tiempo y frecuencia para observar cómo estas variaciones afectan al desempeño del modelo entrenado y así determinar qué técnicas y parámetros tienen un mayor potencial para aplicaciones de posicionamiento subacuático.