En los últimos años el vuelo de los drones ha crecido significativamente convirtiéndose en algo muy habitual en nuestra sociedad. A pesar de lo que se suele considerar, estos son muy variados en cuanto a formas y tamaños. Los más grandes pueden llegar a causar un impacto acústico y visual significativo. De acuerdo con informes de organismos como AESA, se prevé un mayor crecimiento en este campo a corto plazo y el ruido es uno de los factores que limitan la aceptación social de los drones. En cuanto al impacto acústico, en el momento de la realización de este proyecto, existen una serie de directrices y recomendaciones que permiten caracterizar las emisiones sonoras de un dron en entornos controlados, lo que implica bastantes restricciones en cuanto a la forma en la que debe volar el dron.
Para este proyecto, se ha diseñado una metodología que permite realizar esta caracterización en condiciones de vuelo real, en exteriores. De esta manera se permite que el dron se encuentre realizando prácticas de vuelo, sin que el técnico encargado de realizar las medidas interfiera en la navegación del dron. Esta metodología requiere un número muy grande de operaciones por lo que es necesario acompañarla de un software para ponerla en práctica.
Se divide el trabajo en una serie de objetivos específicos los cuales comienzan con la etapa de adquisición, donde se debe registrar tanto el nivel de presión sonora en la localización escogida como los datos de navegación del dron. A continuación, se busca conseguir una esfera caracterizada por un radio, relacionado con el nivel de presión sonora a 1 metro de la fuente, y dos ángulos, que referencian el punto del espacio donde se realiza la captación de ruido. El nivel de presión a 1 metro se consigue aplicando técnicas de propagación inversa a la medida de ruido obtenida. Por último, en cuanto a objetivos específicos, se desarrollan herramientas para facilitar el análisis de los resultados y se procede con la fase de validación.
El software se ha desarrollado en LabVIEW con objetivo de facilitar la realización del elevado número de operaciones que requiere la aplicación de la metodología propuesta. Este software ha sido probado con datos adquiridos en un caso de uso real, donde las pruebas han consistido en realizar diversas sesiones de adquisición en exteriores. Para la realización de las medidas, se ha preparado un sistema de medida compuesto por 4 micrófonos y montado en la ubicación de vuelo del dron para realizar los registros. Se concluye, tras importar los datos adquiridos en el software, que el trabajo realizado es válido al coincidir los resultados obtenidos con lo esperado de las operaciones y algoritmos planteados.
Abstract:
In recent years, drone flight has grown significantly, becoming very common in our society. Despite what is usually considered, these are very varied in terms of shapes and sizes. The largest ones can cause a significant acoustic and visual impact.
According to reports from organizations such as AESA, greater growth is expected in this field in the short term and noise is one of the factors that limit the social acceptance of drones. Regarding the acoustic impact, at the time of carrying out this project, there are a series of guidelines and recommendations that allow the sound emissions of a drone to be characterized in controlled environments, which implies quite a few restrictions regarding the way in which the drone should fly.
For this project, a methodology has been designed that allows this characterization to be carried out in real flight conditions, outdoors. In this way it allows the drone to carry out flight practices, without the technician in charge of carrying out the noise measurements interfering in the drone navigation. This methodology requires a very large number of operations, so it is necessary to accompany it with software to implement it.
The work is divided into a series of specific objectives which begin with the acquisition stage, where both the sound pressure level at the chosen location and the drone’s navigation data must be recorded. Next, we seek to achieve a sphere characterized by a radius, related to the sound pressure level 1 meter from the source, and two angles, which reference the point in space where the noise is captured. The pressure level at 1 meter is achieved by applying reverse propagation techniques to the noise measurement obtained. Finally, regarding specific objectives, tools are developed to facilitate the analysis of the results and the validation phase proceeds.
The software has been developed in LabVIEW with the aim of facilitating the performance of the high number of operations required by the application of the proposed methodology. This software has been tested with data acquired in a real use case, where the tests consisted of carrying out various acquisition sessions outdoors.
To carry out the measurements, a measurement system composed of 4 microphones has been prepared and mounted at the drone’s flight location to make the records. It is concluded, after importing the data acquired into the software, that the work carried out is valid as the results obtained coincide with what is expected from the proposed operations and algorithms.
En los últimos años el vuelo de los drones ha crecido significativamente convirtiéndose en algo muy habitual en nuestra sociedad. A pesar de lo que se suele considerar, estos son muy variados en cuanto a formas y tamaños. Los más grandes pueden llegar a causar un impacto acústico y visual significativo. De acuerdo con informes de organismos como AESA, se prevé un mayor crecimiento en este campo a corto plazo y el ruido es uno de los factores que limitan la aceptación social de los drones. En cuanto al impacto acústico, en el momento de la realización de este proyecto, existen una serie de directrices y recomendaciones que permiten caracterizar las emisiones sonoras de un dron en entornos controlados, lo que implica bastantes restricciones en cuanto a la forma en la que debe volar el dron.
Para este proyecto, se ha diseñado una metodología que permite realizar esta caracterización en condiciones de vuelo real, en exteriores. De esta manera se permite que el dron se encuentre realizando prácticas de vuelo, sin que el técnico encargado de realizar las medidas interfiera en la navegación del dron. Esta metodología requiere un número muy grande de operaciones por lo que es necesario acompañarla de un software para ponerla en práctica.
Se divide el trabajo en una serie de objetivos específicos los cuales comienzan con la etapa de adquisición, donde se debe registrar tanto el nivel de presión sonora en la localización escogida como los datos de navegación del dron. A continuación, se busca conseguir una esfera caracterizada por un radio, relacionado con el nivel de presión sonora a 1 metro de la fuente, y dos ángulos, que referencian el punto del espacio donde se realiza la captación de ruido. El nivel de presión a 1 metro se consigue aplicando técnicas de propagación inversa a la medida de ruido obtenida. Por último, en cuanto a objetivos específicos, se desarrollan herramientas para facilitar el análisis de los resultados y se procede con la fase de validación.
El software se ha desarrollado en LabVIEW con objetivo de facilitar la realización del elevado número de operaciones que requiere la aplicación de la metodología propuesta. Este software ha sido probado con datos adquiridos en un caso de uso real, donde las pruebas han consistido en realizar diversas sesiones de adquisición en exteriores. Para la realización de las medidas, se ha preparado un sistema de medida compuesto por 4 micrófonos y montado en la ubicación de vuelo del dron para realizar los registros. Se concluye, tras importar los datos adquiridos en el software, que el trabajo realizado es válido al coincidir los resultados obtenidos con lo esperado de las operaciones y algoritmos planteados.
Abstract:
In recent years, drone flight has grown significantly, becoming very common in our society. Despite what is usually considered, these are very varied in terms of shapes and sizes. The largest ones can cause a significant acoustic and visual impact.
According to reports from organizations such as AESA, greater growth is expected in this field in the short term and noise is one of the factors that limit the social acceptance of drones. Regarding the acoustic impact, at the time of carrying out this project, there are a series of guidelines and recommendations that allow the sound emissions of a drone to be characterized in controlled environments, which implies quite a few restrictions regarding the way in which the drone should fly.
For this project, a methodology has been designed that allows this characterization to be carried out in real flight conditions, outdoors. In this way it allows the drone to carry out flight practices, without the technician in charge of carrying out the noise measurements interfering in the drone navigation. This methodology requires a very large number of operations, so it is necessary to accompany it with software to implement it.
The work is divided into a series of specific objectives which begin with the acquisition stage, where both the sound pressure level at the chosen location and the drone’s navigation data must be recorded. Next, we seek to achieve a sphere characterized by a radius, related to the sound pressure level 1 meter from the source, and two angles, which reference the point in space where the noise is captured. The pressure level at 1 meter is achieved by applying reverse propagation techniques to the noise measurement obtained. Finally, regarding specific objectives, tools are developed to facilitate the analysis of the results and the validation phase proceeds.
The software has been developed in LabVIEW with the aim of facilitating the performance of the high number of operations required by the application of the proposed methodology. This software has been tested with data acquired in a real use case, where the tests consisted of carrying out various acquisition sessions outdoors.
To carry out the measurements, a measurement system composed of 4 microphones has been prepared and mounted at the drone’s flight location to make the records. It is concluded, after importing the data acquired into the software, that the work carried out is valid as the results obtained coincide with what is expected from the proposed operations and algorithms. Read More
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