Control de Dron usando python y QGroundControl

Automatización y Telemetría de Drones con Python: Del Código a la Mina

En la industria moderna, especialmente en sectores críticos como la minería en Zamora Chinchipe, el pilotaje manual tiene límites. La falta de línea de visión en las montañas y la necesidad de rutas precisas requieren una solución superior: La Automatización por Software.

En este artículo, documento el proceso técnico de desarrollo de un sistema de "Hardware in the Loop" (SITL). Hemos creado un entorno que simula la física real de un dron de carga, controlado remotamente mediante algoritmos escritos en Python y visualizado en tiempo real sobre cartografía 3D.

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1. La Arquitectura del Sistema

El objetivo no es solo volar, es gestionar datos. Para ello, hemos integrado tres componentes clave en un entorno macOS:

• ArduPilot SITL: El "cerebro" virtual que simula la física, sensores y batería del dron.
• Python (MavLink): Nuestro script personalizado que envía las órdenes de misión (Despegue, Navegación, Retorno).
• QGroundControl: La interfaz de grado industrial para visualización y telemetría 3D.

Fig 1. Interfaz de Control Industrial visualizando el dron virtual.

2. Preparación del Entorno (Ingeniería de Software)

Para garantizar la estabilidad del sistema, utilizamos entornos virtuales en Python, aislando las librerías de control del sistema operativo base.

# 1. Creación del entorno virtual (Sandboxing) python3 -m venv venv # 2. Activación del entorno source venv/bin/activate # 3. Instalación de librerías de telemetría y matemáticas pip install MAVProxy pymavlink empy==3.3.4 pexpect future gnureadline

3. Despliegue en Terreno Virtual (Zamora Chinchipe)

Uno de los mayores retos fue configurar la simulación en coordenadas reales. No nos sirve simular en una pista plana; necesitamos ver cómo se comporta el dron en la topografía de Nambija.

Lanzamos el simulador inyectando coordenadas GPS específicas y conectando los puertos UDP para la telemetría:

# Comando de lanzamiento con coordenadas de Nambija, Zamora python3 ../Tools/autotest/sim_vehicle.py -v ArduCopter --console --map -l -4.0706,-78.7864,0,0

Fig 2. Simulación de terreno real en Zamora Chinchipe para análisis de riesgos.

4. La Lógica de Control (El Script Python)

Aquí reside el valor añadido. En lugar de usar un control remoto manual, escribimos un algoritmo en Python que:

1. Se conecta al dron vía protocolo MAVLink.
2. Arma motores y verifica sistemas de seguridad.
3. Ejecuta una misión de inspección en patrón "L" (Navegación por vectores).
4. Retorna a casa automáticamente (RTL) al finalizar.

# Fragmento del código de control autónomo def mover_a_posicion(north, east, altitud_negativa): print(f" -> Navegando a: Norte={north}m, Este={east}m") # Envío de comando vectorial NED (North-East-Down) master.mav.set_position_target_local_ned_send( 0, master.target_system, master.target_component, mavutil.mavlink.MAV_FRAME_LOCAL_NED, 0b110111111000, # Máscara de bits north, east, altitud_negativa, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 )

5. Resultado: Misión Autónoma Exitosa

Al ejecutar el script, el dron responde instantáneamente en el simulador. La telemetría en QGroundControl nos muestra el trazado de la ruta en tiempo real, confirmando que la lógica matemática se traduce en movimiento físico preciso.

Fig 3. Trazado telemétrico de la misión autónoma completada con éxito.

Conclusión: Este sistema demuestra que es posible implementar operaciones de drones seguras y automatizadas en zonas remotas, reduciendo el error humano y permitiendo misiones repetibles para inspección de minas, fotogrametría y transporte de carga.

¿Necesitas implementar una solución de drones autónomos o telemetría para tu proyecto?

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Desarrollado por: Ing. Jaime Izquierdo