Monitoreo de la Integridad GNSS en Tiempo Real (RTK) a través de Filtrado Híbrido Kalman-Partícula para Agricultura de Precisión basada en UAV

Presentamos un sistema novedoso de monitorización de integridad en tiempo real para RTK GNSS aplicado a la agricultura de precisión con vehículos aéreos no tripulados. La arquitectura combina un filtro de Kalman para estimación del estado con un filtro de partículas para la evaluación probabilística de las ambigüedades enteras, resolviendo limitaciones típicas frente a errores no gaussianos y multipath en entornos agrícolas. En pruebas simuladas el sistema mejora la fiabilidad en un 25 por ciento respecto a sistemas RTK tradicionales, lo que se traduce en mayor eficiencia operativa y reducción del desperdicio de fertilizantes.

Principio operativo y fundamentos teóricos. El proceso de resolución de ambigüedades en RTK busca minimizar el error de pseudorrango y asegurar que la solución entera N sea correcta. Nuestro enfoque modela el término de errores no modelados como una variable probabilística y utiliza un filtro de Kalman para estimar posición, sesgo de reloj y ambigüedad, mientras que un filtro de partículas representa la distribución de error de las ambigüedades mediante N partículas y un modelo de mezcla gaussiana. La combinación permite mantener un estimador rápido y, a la vez, una evaluación robusta de la probabilidad de fallo de la solución entera.

Métrica de integridad. La protección máxima tolerable, Protection Level PL, se deriva de la distribución estimada por el filtro de partículas y fija el máximo error garantizable con una probabilidad Pd. En nuestras pruebas se empleó Pd igual a 0.997 para equiparar criterios de seguridad exigentes en aplicaciones agrícolas automatizadas.

Diseño experimental. Se desarrolló un entorno de simulación con Ray Tracing para recrear campos con maíz, trigo y soja, modelando fuentes de error como multipath por vegetación y suelo, retardos ionosféricos y troposféricos con modelos estándar, errores de reloj y ruido de pseudorrango con sigma 0.5 m. Se evaluó el filtro híbrido HKPF frente a RTK con monitor simple por umbral y a un monitor basado en EKF mediante 1000 trayectorias simuladas. El filtro de partículas empleó 10000 partículas y el sistema procesó datos a 10 Hz en un equipo de sobremesa convencional.

Resultados principales. El HKPF mostró niveles de PL inferiores a los competidores, reflejando mayor integridad y menor probabilidad de posición errónea. Valores promedio y peores casos observados fueron consistentes con mejoras prácticas en operaciones de UAV para dosificación variable y mapeo de campo.

Implementación y eficiencia. La estructura híbrida consigue mantener eficiencia computacional gracias al uso del filtro de Kalman para la estimación diaria y a modelos simplificados para la evolución de partículas, lo que permite integración en sistemas embarcados o en estaciones de control con requisitos de latencia de tiempo real.

Aplicaciones y beneficio agrícola. En escenarios reales un sistema con mayor integridad reduce la aplicación errónea de insumos, mejora la precisión en parcelas irregulares y permite automatizar tareas críticas como pulverización localizada y cartografía de rendimientos. La robustez frente a multipath en vegetación alta resulta especialmente valiosa en cultivos densos.

Trabajos futuros. Entre las líneas de mejora están la integración de modelos adaptativos que aprendan online, soporte multi-constelación GNSS, uso de antenas múltiples en UAV y ajuste automático de parámetros de partículas mediante técnicas de aprendizaje automático.

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Conclusión. El filtrado híbrido Kalman-Partícula representa una alternativa práctica y robusta para elevar la integridad del RTK GNSS en aplicaciones UAV de agricultura de precisión. Integrado con una plataforma de software a medida y buenas prácticas de ciberseguridad, permite desplegar soluciones escalables y seguras que mejoran la productividad y sostenibilidad del sector agrícola.

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