Control distribuido avanzado para la seguridad y la eficiencia energética del transporte aéreo

CODISAVA2

Control distribuido avanzado para la seguridad y la eficiencia energética del transporte aéreo

Duración:

01.03.2020 - 31.12.2021

Tecnologías:

Computer Vision

Soluciones relacionadas:

Servicios de movilidad inteligente

CODISAVA2 es fruto de la evolución del proyecto de investigación estratégica en control distribuido avanzado para la seguridad y la eficiencia energética del transporte aéreo CODISAVA, desarrollado durante los años 2018-2019. Las actividades técnicas que se van a desarrollar en el proyecto CODISAVA2 son continuidad de las que se desarrollaron en CODISAVA, pero en CODISAVA2 se desarrollarán nuevas líneas tecnológicas para abordar los retos asociados con las nuevas topologías de aeronave que se proponen en la Urban Air Mobility (UAM), incluyendo el transporte aéreo de personas, mercancías y servicios. A continuación, se hace un breve resumen de la novedad de las actividades y líneas tecnologías de CODISAVA2 frente a CODISAVA:
 

Actividad 1: Definición de requisitos de aeronave objetivo. En esta actividad se definirán los requisitos de aeronave al igual que se hizo en CODISAVA, pero teniendo en cuenta también el segmento de la UAM que está teniendo un gran auge y dispone de unos requisitos muy particulares a nivel de operación, rango, maniobrabilidad, seguridad y eficiencia. Se plantearán nuevos tipos de aeronaves, nuevos casos de uso que permitan evaluar un espectro amplio de todas las tecnologías que va a ser necesario desarrollar en torno a la aeronáutica del futuro, más distribuida, más diversa y conectada.
 

Actividad 2: Control y salud de aeronave, percepción y comunicaciones distribuidas. El control de aeronave y comunicaciones distribuidas fueron dos puntos que se iniciaron en CODISAVA y se continuarán en CODISAVA2. La percepción y los problemas que plantea la gestión del espacio aéreo son dos aspectos nuevos que vienen a complementar muy bien esta actividad y que se abordan en este proyecto por parte de VICOMTECH (referente en temas de visión) y la UPV/EHU. Las siguientes líneas tecnológicas que se desarrollarán en el proyecto abordan el control de la aeronave mediante nuevas técnicas como el aprendizaje por refuerzo profundo y la relación de la aeronave con su entorno (comunicaciones y percepción), pero también se comienzan a dar pasos en la gestión del futuro espacio aéreo con una diversidad muy amplia de aeronaves.
 

Actividad 3: Arquitecturas con red eléctrica y almacenamiento de energía distribuidos. Las líneas de desarrollo relacionadas con la eficiencia energética y la seguridad de la red eléctrica de la aeronave comenzaron en CODISAVA por ser las líneas fundamentales con las que comenzar a investigar en las aeronaves del futuro. En CODISAVA2 los conocimientos en elementos de almacenamiento de energía eléctrica, presentes a través de CIDETEC, referente en desarrollo de sistemas de almacenamiento de energía eléctrica. Dentro de esta actividad se procederá al desarrollo de conocimiento en torno a nuevos conceptos de arquitectura energética descentralizada que permitan el uso de todo el potencial existente dentro de la red de distribución, al facilitar la interconexión de todos los subsistemas de alta tensión y de baja tensión de la forma óptima y eficiente, evitando los actuales cuellos de botella. Por ello, se propone trabajar tanto en el desarrollo de nuevos algoritmos de optimización energética como en desarrollar sistemas de almacenamiento altamente distribuidos.
 

Vicomtech está desarrollando los algoritmos de visión por computador para la geolocalización de la aeronave y la detección de zonas seguras de aterrizaje. La geolocalización en entorno urbano basada únicamente en señal de satélites no es suficiente fiable. Se está investigando en técnicas de geolocalización basadas en visión, de forma que la aeronave sea capaz de reconocer el entorno y determinar su posición en un mapa previamente generado. Para la detección de zonas seguras de aterrizaje, se están implementando algoritmos de cálculo de mapas de profundidad basados en aprendizaje profundo y la detección de zonas de aterrizaje que tengan el área suficiente y estén libres de obstáculos.

El líder de este proyecto es TECNALIA y participamos como socios, CEIT, CTA - Fundación Centro de Tecnologías Aeronáuticas, TECNUN, UPV/EHU - Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial y CIDETEC

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