Navegación por estima

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La navegación por estima es la navegación y ubicación de un vehículo (barco, avión u otros) por medios analíticos, teniendo en cuenta la situación inicial, su rumbo y su velocidad. Se utiliza en los siguientes ámbitos:

La navegación por estima está sujeta a errores acumulativos. Los avances en las ayudas a la navegación que brindan información precisa sobre la posición, en particular la navegación por satélite utilizando el Sistema de Posicionamiento Global, han hecho que la navegación por estima sea obsoleta para la mayoría de los propósitos. Sin embargo, los sistemas de navegación inercial, que proporcionan información direccional muy precisa, utilizan la navegación oor estima y se aplican muy ampliamente.

Cálculo de la estimación[editar]

Si es la distancia recorrida en la ruta  ; y las coordenadas geográficas del punto de salida y llegada son:

y
con

Esta fórmula aproximada sigue siendo precisa dentro de millas náuticas.

Las calculadoras de estimación[1]​ dan directamente las rutas en minutos de latitud (indicador NS) y longitud (indicador EO). Las adiciones algebraicas simples permiten, por tanto, el cálculo del punto.

En el pasado, estos laboriosos cálculos se realizaban mediante una “tabla de puntos” (en Francia, tabla 900 o tabla de Friocourt). También requerían anotar cuidadosamente en el registro de navegación los cambios de rumbo y velocidad. La corriente fue tratada como una carrera extra.

En la época de la navegación a vela, los hombres de guardia utilizaban un zorro, un auxiliar de memoria hecho de una tabla generalmente perforada (los marineros eran en su mayoría analfabetos) y donde colocaban tarjetas para anotar los recorridos y velocidades, diferentes. observaciones, que luego fueron utilizadas por el navegante para realizar la estimación.

Hoy, con la llegada de los sistemas de navegación por satélite, este método ha perdido su interés. Sin embargo, es un medio autónomo. Es por ello que se recomienda (y obligatorio en el caso de las armadas profesionales) mantener los datos que permitan ser apreciados incluso cuando se disponga de otros medios de posicionamiento.

Errores[editar]

Si bien la navegación por estima puede brindar la mejor información disponible sobre el puesto actual con poca matemática o análisis, está sujeta a errores de aproximación significativos. Para obtener información de posición precisa, tanto la velocidad como la dirección deben conocerse con precisión en todo momento durante el viaje. En particular, la navegación por estima no tiene en cuenta la deriva direccional durante el viaje a través de un medio fluido. Estos errores tienden a agravarse en distancias mayores, lo que hace que la navegación por estima sea un método de navegación difícil para viajes más largos.

Por ejemplo, si el desplazamiento se mide por el número de rotaciones de una rueda, cualquier discrepancia entre la distancia recorrida real y supuesta por rotación, debido quizás al deslizamiento o irregularidades de la superficie, será una fuente de error. Como cada estimación de posición es relativa a la anterior, los errores son acumulativos o compuestos a lo largo del tiempo.

La precisión de la navegación por estima se puede aumentar significativamente mediante el uso de otros métodos más confiables para obtener una nueva solución a mitad del viaje. Por ejemplo, si uno estaba navegando en tierra con poca visibilidad, entonces se podría utilizar la navegación a estima para acercarse lo suficiente a la posición conocida de un punto de referencia para poder verlo, antes de caminar hasta el punto de referencia en sí, lo que proporciona un punto de inicio conocido con precisión, y luego partimos de nuevo.

Localización de nodos sensores móviles[editar]

Localizar un nodo sensor estático no es una tarea difícil porque conectar un dispositivo GPS basta para la necesidad de localización. Pero un nodo sensor móvil, que cambia continuamente su ubicación geográfica con el tiempo, es difícil de localizar. Se pueden usar principalmente nodos sensores móviles dentro de algún dominio particular para la recopilación de datos, es decir, nodo sensor adjunto a un animal dentro de un campo de pastoreo o adjunto a un soldado en un campo de batalla. En estos escenarios, no se puede permitir un dispositivo GPS para cada nodo sensor. Algunas de las razones de esto incluyen el costo, el tamaño y el consumo de batería de los nodos sensores restringidos. Para superar este problema, se emplea un número limitado de nodos de referencia (con GPS) dentro de un campo. Estos nodos transmiten continuamente sus ubicaciones y otros nodos en las proximidades reciben estas ubicaciones y calculan su posición utilizando alguna técnica matemática como la trilateración. Para la localización, se necesitan al menos tres ubicaciones de referencia conocidas para localizar.

En la literatura se han propuesto varios algoritmos de localización basados en el método Sequential Monte Carlo (SMC).[2][3]​ A veces, un nodo en algunos lugares recibe solo dos ubicaciones conocidas y, por lo tanto, se vuelve imposible de localizar. Para superar este problema, se utiliza la técnica de navegación por estima. Con esta técnica, un nodo sensor utiliza su ubicación calculada previamente para la localización en intervalos de tiempo posteriores.[4]​ Por ejemplo, en el instante 1 si el nodo A calcula su posición como loca_1 con la ayuda de tres ubicaciones de referencia conocidas; luego, en el instante de tiempo 2, usa loca_1 junto con otras dos ubicaciones de referencia recibidas de otros dos nodos de referencia. Esto no solo localiza un nodo en menos tiempo, sino que también se localiza en posiciones donde es difícil obtener tres ubicaciones de referencia.[5]

Navegación animal[editar]

En los estudios de navegación animal, la navegación por estima se conoce más comúnmente (aunque no exclusivamente) como integración de ruta. Los animales lo usan para estimar su ubicación actual en función de sus movimientos desde su última ubicación conocida. Se ha demostrado que animales como hormigas, roedores y gansos rastrean sus ubicaciones continuamente en relación con un punto de partida y regresan a él, una habilidad importante para los recolectores con un hogar fijo.[6][7]

Referencias[editar]

  1. Service hydrographique et océanographique de la marine, Guide du navigateur, volume 2, Service hydrographique et océanographique de la marine, 2012, 290 p. (ISBN 978-2-11-128328-2), p. 163-169; 201-206
  2. Hu, Lingxuan; Evans, David (1 de enero de 2004). «Localization for Mobile Sensor Networks». Proceedings of the 10th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking. MobiCom '04 (New York, NY, USA: ACM). pp. 45-57. ISBN 978-1-58113-868-9. S2CID 705968. doi:10.1145/1023720.1023726. 
  3. Mirebrahim, Hamid; Dehghan, Mehdi (22 de septiembre de 2009). Ruiz, Pedro M.; Garcia-Luna-Aceves, Jose Joaquin, eds. Monte Carlo Localization of Mobile Sensor Networks Using the Position Information of Neighbor Nodes. Lecture Notes in Computer Science. Springer Berlin Heidelberg. pp. 270-283. ISBN 978-3-642-04382-6. doi:10.1007/978-3-642-04383-3_20. 
  4. Haroon Rashid, Ashok Kumar Turuk, 'Dead reckoning localisation technique for mobile wireless sensor networks', IET Wireless Sensor Systems, 2015, 5, (2), p. 87-96, DOI: 10.1049/iet-wss.2014.0043 IET Digital Library, http://digital-library.theiet.org/content/journals/10.1049/iet-wss.2014.0043
  5. Turuk, Haroon (2015). «IET Digital Library: Dead reckoning localisation technique for mobile wireless sensor networks». IET Wireless Sensor Systems 5 (2): 87-96. S2CID 14909590. arXiv:1504.06797. doi:10.1049/iet-wss.2014.0043. 
  6. Gallistel. The Organization of Learning. 1990.
  7. Dead reckoning (path integration) requires the hippocampal formation: evidence from spontaneous exploration and spatial learning tasks in light (allothetic) and dark (idiothetic) tests, IQ Whishaw, DJ Hines, DG Wallace, Behavioural Brain Research 127 (2001) 49 – 69