Investigación y justificación técnica de la arquitectura óptima de un complejo robótico de interceptación cinética (C-UAS) para la protección de vehículos blindados contra drones FPV

En las condiciones del campo de batalla moderno, caracterizado por el uso masivo de drones FPV baratos, los medios tradicionales de protección de vehículos blindados demuestran una eficacia insuficiente. Este informe presenta una investigación integral dirigida al desarrollo y justificación técnica de la arquitectura de un complejo robótico de protección cinética activa (Counter-Unmanned Aerial System, C-UAS).

El informe considera secuencialmente el contexto operativo-táctico de la amenaza, realiza un análisis comparativo de posibles medios de ataque, justifica la selección de soluciones constructivas para la plataforma electromecánica, el complejo sensor y la arquitectura computacional. Se presta especial atención a los algoritmos de software para detección, seguimiento e interceptación del objetivo, así como a los temas de integración del sistema en la plataforma y la eficiencia económica de la solución.

El resultado del trabajo es un modelo técnico-económico detallado de un módulo autónomo compacto y de alta velocidad, capaz de detectar, seguir y atacar drones FPV en tiempo real durante su aproximación al objeto protegido, cerrando el ciclo "detección-ataque" sin necesidad de intervención de la tripulación.

1.1. Transformación del campo de batalla y crisis de la protección tradicional

Los conflictos modernos de baja intensidad se caracterizan por la transición a un modelo de combate asimétrico, distribuido y robotizado. Los drones FPV, originalmente aparatos civiles de carreras, se han convertido en armas de alta precisión capaces de infligir golpes puntuales a elementos críticamente importantes de los vehículos blindados (VA): motor, torreta, electrónica de a bordo, proyecciones superiores poco blindadas.

1.2. Perfil del objetivo: Características cinemáticas y físicas de un dron FPV

Para el diseño de un complejo de interceptación eficaz se necesita un análisis detallado del perfil de un objetivo típico. Un dron FPV representa un objetivo complejo de atacar debido a una serie de características:

• Alta velocidad: 80–140 km/h (22–39 m/s).
• Sección eficaz radar muy pequeña: dimensiones 300x300x150 mm, estructura de fibra de carbono.
• Alta maniobrabilidad y aceleración: capacidad para cambios bruscos en el vector de velocidad.
• Perfil acústico y térmico complejo: motores brushless de baja potencia.
• Altura de vuelo extremadamente baja: operación a altitudes mínimas (2–10 m), uso del relieve del terreno.

Conclusión para el diseño del sistema: Se necesita un sistema de detección capaz de detectar un objetivo de baja visibilidad a una distancia que garantice una ventana de tiempo para girar la plataforma, adquirir, seguir y realizar el disparo. El tiempo total de reacción del sistema (ciclo OODA) debe ser inferior a 2 segundos.

2.1. Análisis comparativo: Arma de ánima rayada vs Arma de ánima lisa

El análisis mostró que, para la tarea de atacar un objetivo de pequeño tamaño y alta maniobrabilidad en condiciones de limitaciones de masa, dimensiones y retroceso en una plataforma móvil, un arma de ánima lisa del calibre 12 es la opción óptima.

2.2. Análisis de tipos de munición del calibre 12

La investigación de varios tipos de carga para escopetas permitió determinar la munición más efectiva para atacar drones.

Conclusión: Un cartucho del calibre 12 con perdigones No.1 (4.0 mm) representa el equilibrio óptimo entre densidad de dispersión, energía cinética conservada de cada perdigón a distancia de hasta 80 m y aptitud para su uso en un sistema automatizado con alimentación por cargador.

2.3. Selección de la plataforma armamentística

Basado en el análisis realizado, se selecciona como plataforma base un carabina/escopeta semiautomática para cartucho 12/76 con posibilidad de alimentación por cargador (cargador de tambor o caja de 5-10 cartuchos). Criterios: fiabilidad de la automatización en varias posiciones, compatibilidad con diferentes tipos de munición, presencia de monturas estándar (rieles Picatinny) para integración con la plataforma articulada.

3.1. Análisis de actuadores: Problema de velocidad y par

La tarea clave de la mecatrónica es proporcionar una velocidad de apuntamiento que supere la velocidad angular del objetivo. Para un dron FPV atacando desde una distancia de 100 m, la velocidad angular requerida de la plataforma puede alcanzar 2 rad/s (~115°/s).

3.1.1. Motores paso a paso (Stepper Motors)

Ventaja en precisión de posicionamiento y simplicidad de control. Desventaja: caída brusca del par a altas velocidades, fenómeno de resonancia y pérdida de pasos. No aptos para seguimiento de alta dinámica.

3.1.2. Servoactuadores y reductores de onda armónica (Strain Wave Gears)

Los servoactuadores comerciales con reductores (por ejemplo, basados en Harmonic Drive) proporcionan alto par con tamaños compactos. Problema: el reductor introduce holgura (backlash), reduciendo la precisión de retención y seguimiento del objetivo, así como pérdidas mecánicas.

3.1.3. Accionamiento directo (Direct Drive Brushless Motors)

Solución óptima para tareas de apuntamiento de alta precisión y alta velocidad. La exclusión del reductor elimina la holgura, las pérdidas mecánicas y aumenta la fiabilidad. Los modernos motores de par sin reductor (Torque Motors) proporcionan dinámica, precisión y capacidad de sobrecarga extremadamente altas. Requieren el uso de motores de alto par y algoritmos sofisticados de control (FOC - Field Oriented Control).

3.2. Sistema de mitigación del retroceso (Soft Recoil Mitigation)

Para mantener la precisión de disparo en ráfagas y la posibilidad de re-apuntamiento rápido después del disparo, se necesita un sistema de mitigación activa o pasiva del retroceso. Solución propuesta: combinación de elementos elástico-amortiguadores en la montura del arma a la plataforma (mitigación pasiva) con un algoritmo de compensación anticipada en el actuador basado en datos de acelerómetro (estabilización activa).

4.1. Plataforma de hardware de computación periférica (Edge AI)

El procesamiento del flujo de video, la ejecución de algoritmos de detección y seguimiento basados en redes neuronales, el cálculo de balística y el control de actuadores deben realizarse en tiempo real a bordo del sistema. Se requiere una plataforma con alto rendimiento en operaciones de cálculo entero (INT8) y consumo energético eficiente.

Selección: El módulo NVIDIA Jetson Orin Nano representa el equilibrio óptimo entre rendimiento, consumo energético, disponibilidad de herramientas de desarrollo listas (JetPack SDK, TensorRT, DeepStream) y soporte de periféricos.

4.2. Sistema óptico

Sensor principal: cámara de rango visible de gran angular (≥90° horizontal) con obturador global (no rolling shutter) para detección del objetivo durante su aproximación. Resolución 1920x1200 a una frecuencia de al menos 60 FPS. Adicionalmente, para seguimiento preciso y determinación de distancia, puede usarse una cámara zoom de ángulo estrecho en una plataforma servo independiente o una cámara estéreo.

4.3. Designación de objetivo por radiofrecuencia (RF Cueing)

Para reducir el tiempo de reacción y detectar el dron antes de su aparición visual en el campo de visión de la cámara, se propone el uso de un radiopelímetro pasivo. Este subsistema escanea los rangos de 900 MHz, 1.2 GHz, 2.4 GHz, 5.8 GHz (típicos para el control y transmisión de video FPV), determina la dirección a la fuente y pasa los ángulos de acimut y elevación al sistema óptico principal para un giro anticipado.

5.1. Detección: Redes neuronales YOLO

Para la detección de objetivos de pequeño tamaño y alta velocidad se utiliza una versión optimizada de la arquitectura de red neuronal YOLO (You Only Look Once), por ejemplo YOLOv8n o una YOLO-Fastent especialmente entrenada. El modelo está entrenado en un conjunto de datos que contiene miles de imágenes de drones FPV desde varios ángulos, en diferentes condiciones climáticas y sobre fondos contrastantes. La inferencia se realiza en TensorRT para máxima velocidad (objetivo > 30 FPS).

5.2. Seguimiento y predicción: Filtro de Kalman

Tras la detección, el objetivo se pasa al algoritmo de seguimiento. Se utiliza un filtro de Kalman extendido (Extended Kalman Filter, EKF) para estimar el vector de estado del objetivo (posición, velocidad, aceleración en coordenadas de píxeles y angulares), filtrar el ruido de detección y predecir la posición del objetivo durante el tiempo de vuelo del perdigón (time-to-flight).

5.3. Computador balístico y cálculo de anticipación

Basándose en las coordenadas predichas del objetivo, la balística conocida del cartucho seleccionado (velocidad inicial del perdigón, coeficiente de resistencia balística) y las condiciones meteorológicas actuales (temperatura, presión, viento, ingresados manualmente o mediante un sensor meteorológico), se calcula el punto de puntería con anticipación. El cálculo se realiza numéricamente, teniendo en cuenta la no linealidad de la caída de velocidad del perdigón.

5.4. Control: Visual Servoing

Para el apuntamiento preciso se aplica el método Visual Servoing (control por retroalimentación visual). El algoritmo calcula continuamente el error entre la posición actual del objetivo en el cuadro y el centro de la marca de puntería, convirtiendo este error en voltajes de control para los actuadores de la plataforma articulada. Esto permite al sistema no solo "perseguir" al objetivo, sino compensar sus maniobras en tiempo real.

6.1. Suministro de energía y ubicación

El complejo se diseña como un módulo autónomo, ubicado en la torreta o casco del VA. La alimentación eléctrica se realiza desde la red de a bordo del vehículo (24/28 V) a través de un convertidor. La masa del modelo objetivo no debe exceder los 50 kg para garantizar una carga aceptable en el chasis y la posibilidad de montaje por la tripulación.

6.2. Modos de operación

• Autónomo: Ciclo completo de detección y ataque sin participación del operador. Modo principal.
• Manual (anulación): El operador a través de un mando o tableta ve el flujo de video de la cámara y puede seleccionar el objetivo, cancelar el ataque o realizar el disparo manualmente.
• En espera: El sistema realiza vigilancia panorámica circular, detecta y clasifica objetivos, pero no abre fuego sin orden.

6.3. Economía de guerra

Aspecto clave. El costo de un dron FPV kamikaze varía de $300 a $1000. El costo de un cartucho del calibre 12 es de aproximadamente $1-5. Incluso con una probabilidad de impacto P_hit = 0.7, la supresión económica de un ataque por un enjambre de 10 drones será órdenes de magnitud más rentable que la pérdida de una unidad de vehículo blindado con un costo desde $2 millones. El sistema se amortiza desde el primer ataque repelido con éxito.