{"id":193,"date":"2025-12-30T09:39:29","date_gmt":"2025-12-30T09:39:29","guid":{"rendered":"https:\/\/sandybrown-loris-568228.hostingersite.com\/?p=193"},"modified":"2026-01-02T02:24:41","modified_gmt":"2026-01-02T02:24:41","slug":"como-debo-evaluar-el-rendimiento-de-un-sistema-de-evasion-de-obstaculos-de-drones-de-extincion-de-incendios-en-entornos-complejos-y-con-humo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sridrone.com\/es\/how-should-i-evaluate-the-performance-of-a-firefighting-drones-obstacle-avoidance-system-in-complex-smoky-environments\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo debo evaluar el rendimiento del sistema de evasi\u00f3n de obst\u00e1culos de un dron de extinci\u00f3n de incendios en entornos complejos y con humo?"},"content":{"rendered":"<p><iframe data-testid=\"embed-iframe\" style=\"border-radius:12px\" src=\"https:\/\/open.spotify.com\/embed\/episode\/3aQxxnnht8osn6CAZxLv1h?utm_source=generator&amp;theme=0\" width=\"100%\" height=\"152\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"\" allow=\"autoplay; clipboard-write; encrypted-media; fullscreen; picture-in-picture\" loading=\"lazy\"><\/iframe><\/p>\n<p style=\"float: right; margin-left: 15px; margin-bottom: 15px;\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/sridrone.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/1-2-drone-sensor-smoke-advanced-photorealistic-depiction-firefighting-suit-9aee84f9.jpg\" alt=\"Sensor de dron volando a trav\u00e9s de un traje de lucha contra incendios con humo (ID#1)\" class=\"top-image-square\">\n<\/p>\n<p>En SkyRover, sabemos que el humo denso ciega a los sensores est\u00e1ndar, arriesgando choques durante rescates cr\u00edticos. Necesita un sistema que vea lo que los pilotos no pueden para garantizar el \u00e9xito de la misi\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>Para evaluar el rendimiento, pruebe las capacidades de fusi\u00f3n de sensores en densidades de humo variables utilizando la m\u00e9trica de oscurecimiento por metro. Verifique que el dron integra radar de onda milim\u00e9trica e im\u00e1genes t\u00e9rmicas para penetrar las part\u00edculas, mientras mide la tasa de falsos descubrimientos para garantizar que el sistema distinga entre estructuras s\u00f3lidas y penachos de humo a la deriva.<\/strong><\/p>\n<p>Let&#8217;s break down the specific sensor technologies and testing protocols you must prioritize for your fleet.<\/p>\n<h2>\u00bfFallas los sensores visuales en humo denso o condiciones de poca luz?<\/h2>\n<p>Nuestros ingenieros a menudo ven que las c\u00e1maras est\u00e1ndar luchan cuando la densidad del humo aumenta dr\u00e1sticamente, dejando a los pilotos volando a ciegas. Confiar \u00fanicamente en la \u00f3ptica es una apuesta peligrosa que pone en peligro su equipo.<\/p>\n<p><strong>Los sensores visuales casi siempre fallan en humo denso porque la luz se dispersa en las part\u00edculas, creando un efecto de \"blanqueo\". En condiciones de poca luz, las c\u00e1maras \u00f3pticas carecen del contraste necesario para la percepci\u00f3n de profundidad. Por lo tanto, la evasi\u00f3n de obst\u00e1culos confiable requiere sensores suplementarios como LiDAR o im\u00e1genes t\u00e9rmicas para funcionar cuando los datos visuales se vuelven inutilizables.<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/sridrone.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/2-1-drone-camera-sensor-dramatic-photorealistic-illustrating-failure-stand-9416fdd8.jpg\" alt=\"Sensor de c\u00e1mara de dron con humo y \u00e1rboles (ID#2)\" title=\"Sensor de c\u00e1mara del dron\" \/><\/p>\n<p>Cuando dise\u00f1amos drones para entornos de alto riesgo, asumimos que los sensores visuales fallar\u00e1n. En un escenario de incendio, las part\u00edculas de humo dispersan la luz visible. Este fen\u00f3meno, conocido como dispersi\u00f3n de Mie, hace que la imagen de la c\u00e1mara se vuelva completamente blanca o gris. Es similar a conducir un coche con las luces altas encendidas en niebla densa. El sensor ve el humo como una pared s\u00f3lida en lugar de un medio a trav\u00e9s del cual volar.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Mie_scattering\">Dispersi\u00f3n de Mie<\/a> <sup><a href=\"#footnote-1\" id=\"ref-1\">1<\/a><\/sup><\/p>\n<h3>El problema de la acumulaci\u00f3n de holl\u00edn<\/h3>\n<p>Beyond immediate visibility loss, you must consider long-term degradation. During our field tests, we observe &quot;Soot Accumulation Degradation.&quot; Oily residues and carbon particulates stick to camera lenses within minutes of exposure. This physical blockage reduces the sensor&#8217;s sensitivity. Even if the smoke clears momentarily, the lens remains dirty. This renders optical flow algorithms useless because they cannot track pixel movement accurately.<\/p>\n<h3>\u00cdndice de refracci\u00f3n t\u00e9rmico<\/h3>\n<p>El calor tambi\u00e9n distorsiona la luz. El fuego crea gradientes de temperatura extremos. Estos gradientes doblan las ondas de luz, causando el efecto de \"\u00cdndice de refracci\u00f3n t\u00e9rmico\". Los objetos parecen cambiar de posici\u00f3n, o el dron detecta \"fantasmas de obst\u00e1culos\" que no existen. Una c\u00e1mara visual podr\u00eda decirle a la computadora de vuelo que una pared est\u00e1 a dos metros de distancia cuando en realidad est\u00e1 a cinco. Esto conduce a frenadas err\u00e1ticas o desviaciones peligrosas de la trayectoria de vuelo.<\/p>\n<h3>Comparaci\u00f3n de la fiabilidad de los sensores<\/h3>\n<p>Para ayudarle a comprender por qu\u00e9 los sensores visuales son insuficientes por s\u00ed solos, hemos compilado una comparaci\u00f3n de c\u00f3mo reaccionan los diferentes sensores a los factores estresantes ambientales comunes en la lucha contra incendios.<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th style=\"text-align: left;\">Tipo de Sensor<\/th>\n<th style=\"text-align: left;\">Reacci\u00f3n al humo denso<\/th>\n<th style=\"text-align: left;\">Reacci\u00f3n a la poca luz<\/th>\n<th style=\"text-align: left;\">Susceptibilidad a la distorsi\u00f3n por calor<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left;\"><strong>C\u00e1mara visual<\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Fallo alto (blanqueo)<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Fallo alto (sin contraste)<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Alto (deformaci\u00f3n de la imagen)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left;\"><strong>LiDAR<\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Fallo moderado (reflexi\u00f3n)<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Sin impacto<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Bajo<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left;\"><strong>C\u00e1mara T\u00e9rmica<\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Fallo bajo (penetra)<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Sin impacto<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Moderado (saturaci\u00f3n t\u00e9rmica)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left;\"><strong>Radar mmWave<\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Sin fallo (penetra)<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Sin impacto<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Ninguno<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u00bfEs necesario el radar de onda milim\u00e9trica para una evasi\u00f3n de obst\u00e1culos confiable en el humo?<\/h2>\n<p>Integramos radar en nuestros modelos de gama alta porque los sistemas \u00f3pticos a menudo informan de obst\u00e1culos falsos en humo denso. No puede permitirse un dron que se congele en el aire durante un rescate.<\/p>\n<p><strong>El radar de onda milim\u00e9trica (mmWave) es absolutamente necesario para un funcionamiento fiable en humo denso. A diferencia del LiDAR o las c\u00e1maras, las longitudes de onda del radar penetran f\u00e1cilmente el humo, la niebla y el polvo sin una atenuaci\u00f3n significativa de la se\u00f1al. Esta tecnolog\u00eda garantiza que el dron detecte estructuras s\u00f3lidas en lugar de reaccionar a las columnas de humo, lo que evita paradas falsas peligrosas durante las misiones.<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/sridrone.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/3-2-radar-drone-smoke-detection-dynamic-photorealistic-skyrover-industrial-4f90c752.jpg\" alt=\"Dron de radar detectando humo cerca de un edificio industrial (ID#3)\" title=\"Detecci\u00f3n de humo por dron de radar\" \/><br \/>\n<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Thermographic_camera\">alimentaci\u00f3n de c\u00e1mara t\u00e9rmica<\/a> <sup><a href=\"#footnote-2\" id=\"ref-2\">2<\/a><\/sup><\/p>\n<p>En nuestra experiencia, depender \u00fanicamente de sistemas \u00f3pticos o basados en l\u00e1ser es una receta para el fracaso en zonas de incendios activos. El radar de onda milim\u00e9trica opera seg\u00fan un principio diferente. Utiliza ondas de radio que son mucho m\u00e1s largas que las ondas de luz. Estas ondas atraviesan las part\u00edculas de humo como si no estuvieran all\u00ed. Esta capacidad es innegociable para los drones profesionales de lucha contra incendios.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.ti.com\/sensors\/mmwave-radar\/what-is-mmwave-radar.html\">Radar de ondas milim\u00e9tricas<\/a> <sup><a href=\"#footnote-3\" id=\"ref-3\">3<\/a><\/sup><\/p>\n<h3>Reducci\u00f3n de las Tasas de Falsos Descubrimientos (FDR)<\/h3>\n<p>Una de las mayores quejas que escuchamos de los clientes que utilizan drones de consumo es el problema de la \"congelaci\u00f3n\". El dron detecta una densa columna de humo negro, la interpreta como una pared de hormig\u00f3n y se niega a avanzar. Esto es una alta Tasa de Falsos Descubrimientos (FDR). El radar lo soluciona. Se refleja en materiales densos como ladrillo, acero y hormig\u00f3n, pero atraviesa el humo gaseoso. Esto asegura que el dron siga avanzando cuando lo necesita, deteni\u00e9ndose solo ante peligros f\u00edsicos reales.<\/p>\n<h3>Ponderaci\u00f3n Din\u00e1mica de Sensores<\/h3>\n<p>Los controladores de vuelo avanzados utilizan una t\u00e9cnica llamada \"Ponderaci\u00f3n Din\u00e1mica de Sensores\". Programamos nuestros sistemas para monitorear el nivel de confianza de cada sensor. En aire despejado, las c\u00e1maras visuales pueden tener un 80% de autoridad sobre la navegaci\u00f3n. Sin embargo, tan pronto como los sensores detectan la opacidad del humo, el algoritmo cambia. Podr\u00eda otorgar al radar un 90% de autoridad. Esta transici\u00f3n fluida es cr\u00edtica. Si est\u00e1 evaluando un dron nuevo, pregunte al vendedor c\u00f3mo su software prioriza los datos de los sensores en tiempo real.<\/p>\n<h3>An\u00e1lisis de Penetraci\u00f3n de Longitud de Onda<\/h3>\n<p>La siguiente tabla ilustra por qu\u00e9 el radar es superior para la detecci\u00f3n de objetos en entornos con alta concentraci\u00f3n de part\u00edculas.<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th style=\"text-align: left;\">Tecnolog\u00eda<\/th>\n<th style=\"text-align: left;\">Longitud de onda<\/th>\n<th style=\"text-align: left;\">Interacci\u00f3n con Part\u00edculas de Humo<\/th>\n<th style=\"text-align: left;\">Puntuaci\u00f3n de Fiabilidad (1-10)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left;\"><strong>Luz Visible<\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">~400-700 nm<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Bloqueado\/Disperso<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">1<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left;\"><strong>Infrarrojo Cercano (LiDAR)<\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">~900-1550 nm<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Parcialmente Disperso<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">4<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left;\"><strong>Infrarrojo de Onda Larga (T\u00e9rmico)<\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">~8-14 \u00b5m<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Penetra Mayormente<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">7<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left;\"><strong>Radar mmWave<\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">~1-10 mm<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Penetra Completamente<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">10<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u00bfCu\u00e1l es el rango de detecci\u00f3n requerido para una operaci\u00f3n segura cerca de edificios?<\/h2>\n<p>Cuando probamos drones cerca de rascacielos, los sensores de corto alcance a menudo se activan demasiado tarde. El tiempo de reacci\u00f3n insuficiente conduce a colisiones catastr\u00f3ficas con fachadas o cables ocultos.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.radartutorial.eu\/11.display\/di04.en.html\">obst\u00e1culos fantasma<\/a> <sup><a href=\"#footnote-4\" id=\"ref-4\">4<\/a><\/sup><\/p>\n<p><strong>Para una operaci\u00f3n segura cerca de edificios, se requiere un rango de detecci\u00f3n de al menos 30 a 50 metros para tener en cuenta la distancia de frenado y la latencia. Este margen permite que el controlador de vuelo calcule el Tiempo hasta la Colisi\u00f3n (TTC) y ejecute maniobras evasivas, incluso cuando la turbulencia de la estela de las h\u00e9lices o las r\u00e1fagas de viento afectan la estabilidad.<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/sridrone.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/4-2-drone-building-detection-range-dramatic-photorealistic-aerial-perspect-224aabcc.jpg\" alt=\"Dron volando entre edificios altos vista a\u00e9rea (ID#4)\" title=\"Perspectiva a\u00e9rea del dron\" \/><br \/>\n<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Downwash\">turbulencia de la estela de las h\u00e9lices<\/a> <sup><a href=\"#footnote-5\" id=\"ref-5\">5<\/a><\/sup><\/p>\n<p>La velocidad mata, especialmente cuando el tiempo de reacci\u00f3n es limitado. Los drones de extinci\u00f3n de incendios a menudo vuelan r\u00e1pido para llegar a la escena. Si un dron se mueve a 10 metros por segundo, un sensor que solo ve 5 metros por delante es in\u00fatil. El dron chocar\u00e1 contra la pared antes de que la computadora procese la orden de parada.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Time_to_collision\">Tiempo hasta la Colisi\u00f3n<\/a> <sup><a href=\"#footnote-6\" id=\"ref-6\">6<\/a><\/sup><\/p>\n<h3>C\u00e1lculo del Tiempo hasta la Colisi\u00f3n (TTC)<\/h3>\n<p>Nos centramos mucho en la precisi\u00f3n del \"Tiempo hasta la Colisi\u00f3n\". El sistema necesita detectar un obst\u00e1culo, procesar los datos y revertir f\u00edsicamente los motores. Todo este ciclo lleva tiempo. En un entorno con humo, el dron podr\u00eda necesitar frenar con m\u00e1s fuerza porque el aire es turbulento. Un rango de detecci\u00f3n de 30 a 50 metros le da al dron aproximadamente de 3 a 5 segundos de advertencia a velocidades moderadas. Este es el margen de seguridad m\u00ednimo que recomendamos para operaciones industriales.<\/p>\n<h3>El Impacto de la Turbulencia de la Estela de las H\u00e9lices<\/h3>\n<p>You must also consider the air the drone creates itself. This is called &quot;prop-wash turbulence.&quot; When hovering near a building fire, the drone&#8217;s rotors churn up smoke and soot. This creates a localized blind spot right in front of the sensors. A longer detection range allows the drone to see obstacles <em>antes de<\/em> entra en esta zona turbulenta. Si los sensores son solo de corto alcance, la estela de las h\u00e9lices podr\u00eda ocultar la pared justo cuando el dron se acerca, provocando un choque.<\/p>\n<h3>Requisitos de Distancia de Frenado<\/h3>\n<p>Diferentes velocidades de vuelo requieren diferentes rangos de detecci\u00f3n. Utilizamos los siguientes puntos de referencia al calibrar nuestros controladores de vuelo.<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th style=\"text-align: left;\">Velocidad del dron (m\/s)<\/th>\n<th style=\"text-align: left;\">Distancia m\u00ednima de frenado (m)<\/th>\n<th style=\"text-align: left;\">Rango de detecci\u00f3n recomendado (m)<\/th>\n<th style=\"text-align: left;\">Raz\u00f3n del margen<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left;\"><strong>5 m\/s (Lento)<\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">2-4 m<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">15 m<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Maniobras de precisi\u00f3n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left;\"><strong>10 m\/s (Moderado)<\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">8-12 m<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">30 m<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Velocidad de aproximaci\u00f3n est\u00e1ndar<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left;\"><strong>15 m\/s (R\u00e1pido)<\/strong><\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">18-25 m<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">50+ m<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">Enfoque de respuesta a emergencias<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u00bfSe puede anular manualmente el sistema de evasi\u00f3n de obst\u00e1culos si es necesario?<\/h2>\n<p>Nuestros clientes preguntan frecuentemente si pueden tomar el control cuando la automatizaci\u00f3n malinterpreta una escena de incendio ca\u00f3tica. El bloqueo total crea p\u00e1nico durante casos extremos y arriesga el fracaso de la misi\u00f3n.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Sensor_fusion\">Ponderaci\u00f3n Din\u00e1mica de Sensores<\/a> <sup><a href=\"#footnote-7\" id=\"ref-7\">7<\/a><\/sup><\/p>\n<p><strong>S\u00ed, el sistema de evitaci\u00f3n de obst\u00e1culos debe permitir la anulaci\u00f3n manual para manejar casos extremos donde los sensores podr\u00edan impedir maniobras necesarias. Los pilotos necesitan la capacidad de deshabilitar la evitaci\u00f3n temporalmente para navegar por espacios estrechos o aterrizar en zonas complejas, siempre que tengan acceso a una se\u00f1al FPV o t\u00e9rmica clara.<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/sridrone.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/5-2-drone-through-pilot-realistic-cinematic-skyrover-firefighting-manually-7bd441d9.jpg\" alt=\"Dron volando cerca de un piloto con equipo de lucha contra incendios (ID#5)\" title=\"Dron cerca del piloto\" \/><br \/>\n<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/False_discovery_rate\">Tasa de falsos descubrimientos<\/a> <sup><a href=\"#footnote-8\" id=\"ref-8\">8<\/a><\/sup><\/p>\n<p>La autonom\u00eda es genial, pero no es perfecta. Hay momentos en que el piloto sabe m\u00e1s que la m\u00e1quina. Creemos que un operador humano siempre debe tener la \u00faltima palabra.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Mirage\">los gradientes doblan las ondas de luz<\/a> <sup><a href=\"#footnote-9\" id=\"ref-9\">9<\/a><\/sup><\/p>\n<h3>El riesgo de \"obst\u00e1culos fantasma\"<\/h3>\n<p>En incendios intensos, a veces vemos \"obst\u00e1culos fantasma\". Esto ocurre cuando las ondas de calor o las brasas a la deriva confunden a los sensores. El dron cree que est\u00e1 atrapado en una caja y se niega a moverse en ninguna direcci\u00f3n. Si el piloto no puede apagar la evitaci\u00f3n de obst\u00e1culos, el dron se queda atascado. Podr\u00eda quedarse sin bater\u00eda y caer en el fuego. Un interruptor de anulaci\u00f3n manual permite al piloto decir: \"Veo que el camino est\u00e1 despejado\" y forzar al dron a volar a trav\u00e9s de la interferencia.<\/p>\n<h3>Navegaci\u00f3n por espacios estrechos<\/h3>\n<p>La extinci\u00f3n de incendios a menudo requiere volar en espacios reducidos, como entre dos edificios o a trav\u00e9s de una ventana rota. Estos espacios pueden ser m\u00e1s estrechos que el margen de seguridad programado en el dron. Si la evitaci\u00f3n de obst\u00e1culos est\u00e1 configurada para mantener una distancia de 2 metros, el dron se negar\u00e1 a entrar en una ventana de 1.5 metros. Al activar el modo manual, un piloto h\u00e1bil puede pasar con cuidado.<\/p>\n<h3>Entrenamiento para la toma de control manual<\/h3>\n<p>Aconsejamos a todos nuestros clientes que se entrenen para este escenario espec\u00edfico. Es estresante cambiar de la autonom\u00eda total al control manual en un entorno de alta presi\u00f3n. Los pilotos necesitan practicar el vuelo utilizando solo la se\u00f1al de la c\u00e1mara t\u00e9rmica. Esto asegura que est\u00e9n listos para tomar el control si el sistema de evitaci\u00f3n de obst\u00e1culos se vuelve demasiado conservador o funciona mal debido a la densidad del humo.<\/p>\n<h2>Conclusi\u00f3n<\/h2>\n<p>Para garantizar la seguridad, eval\u00fae rigurosamente los sensores en condiciones del mundo real. Priorice la fusi\u00f3n de radar y las anulaciones manuales para garantizar que su flota sobreviva al calor.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Optical_flow\">algoritmos de flujo \u00f3ptico<\/a> <sup><a href=\"#footnote-10\" id=\"ref-10\">10<\/a><\/sup><\/p>\n<h2>Notas al pie<\/h2>\n<p><span id=\"footnote-1\"><\/p>\n<ol>\n<li>Explica el fen\u00f3meno f\u00edsico que causa la dispersi\u00f3n de la luz en el humo. <a href=\"#ref-1\">\u21a9\ufe0e<\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span id=\"footnote-2\"><\/p>\n<ol start=\"2\">\n<li>Define la tecnolog\u00eda de imagen utilizada para la navegaci\u00f3n manual. <a href=\"#ref-2\">\u21a9\ufe0e<\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span id=\"footnote-3\"><\/p>\n<ol start=\"3\">\n<li>Proporciona detalles t\u00e9cnicos sobre la tecnolog\u00eda de radar mencionada. <a href=\"#ref-3\">\u21a9\ufe0e<\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span id=\"footnote-4\"><\/p>\n<ol start=\"4\">\n<li>Describe objetivos falsos causados por interferencias o reflejos. <a href=\"#ref-4\">\u21a9\ufe0e<\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span id=\"footnote-5\"><\/p>\n<ol start=\"5\">\n<li>Explica la perturbaci\u00f3n aerodin\u00e1mica creada por los rotores del dron. <a href=\"#ref-5\">\u21a9\ufe0e<\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span id=\"footnote-6\"><\/p>\n<ol start=\"6\">\n<li>Explica la m\u00e9trica de seguridad utilizada para calcular la distancia de frenado. <a href=\"#ref-6\">\u21a9\ufe0e<\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span id=\"footnote-7\"><\/p>\n<ol start=\"7\">\n<li>Enlaces al concepto de priorizar datos de diferentes sensores. <a href=\"#ref-7\">\u21a9\ufe0e<\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span id=\"footnote-8\"><\/p>\n<ol start=\"8\">\n<li>Define la m\u00e9trica estad\u00edstica para detecciones de falsos positivos. <a href=\"#ref-8\">\u21a9\ufe0e<\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span id=\"footnote-9\"><\/p>\n<ol start=\"9\">\n<li>Explica c\u00f3mo las diferencias de temperatura causan la refracci\u00f3n de la luz. <a href=\"#ref-9\">\u21a9\ufe0e<\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span id=\"footnote-10\"><\/p>\n<ol start=\"10\">\n<li>Define la t\u00e9cnica de visi\u00f3n por computadora utilizada para la estimaci\u00f3n del movimiento. <a href=\"#ref-10\">\u21a9\ufe0e<\/a><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En SkyRover, sabemos que el humo denso ciega los sensores est\u00e1ndar, arriesgando choques durante rescates cr\u00edticos. Necesita un sistema que vea lo que los pilotos no pueden para garantizar el \u00e9xito de la misi\u00f3n. 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