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Los vehiculos aereos no tripulados (UAV) ofrecen alternativas para diversas aplicaciones en las que se compromete la integridad humana. En este sentido, la necesidad de incrementar la autonomia de estos vehiculos presenta una alternativa al area de inteligencia artificial para aumentar las capacidades de navegacion en diversos entornos. Este articulo presenta una evaluacion para estimacion de inclinacion y orientacion, utilizando algoritmos de aprendizaje  automatico para una planta dinamica con multiples rotores. Para esto se propone un experimento para recopilar datos de unidades de medicion inercial (IMU) sobre la placa de un UAV, y sometidos a diferentes inclinaciones antes de lograr la tarea de clasificacion. Los resultados reportados usando los algoritmos de k vecinos mas cercanos (k-NN), maquinas de soporte vectorial (SVM) y de Bayes muestran eficiencia en el reconocimiento, obteniendo una precision hasta del 99 %. Ademas, estos algoritmos podrian combinarse con tecnicas de control robustas, ideal para la implementacion en sistemas con capacidades de procesamiento limitadas.

Estimación de orientación de un vehículo aéreo no modelado usando fusión de sensores inerciales y aprendizaje de máquina