{"id":2,"date":"2025-11-14T09:08:54","date_gmt":"2025-11-14T09:08:54","guid":{"rendered":"https:\/\/iptc.upm.es\/cactus\/?page_id=2"},"modified":"2025-11-14T19:30:39","modified_gmt":"2025-11-14T19:30:39","slug":"resultados","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/iptc.upm.es\/cactus\/index.php\/resultados\/","title":{"rendered":"Resultados"},"content":{"rendered":"
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A continuaci\u00f3n se presenta un resumen estructurado de los principales resultados obtenidos en el proyecto, acompa\u00f1ados de referencias a algunos de los art\u00edculos publicados en revistas cient\u00edficas que contienen desarrollos y validaciones\n directamente relacionados con cada una de las l\u00edneas de trabajo.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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L\u00ednea 1 \u2014 Desarrollo de conceptos y sistemas de gesti\u00f3n automatizada de la movilidad a\u00e9rea urbana (U-Space\/UAM\/UTM\/ATM)<\/h4>\n <\/div>\n <\/div>\n
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El proyecto ha avanzado de forma significativa en la definici\u00f3n y validaci\u00f3n de nuevos conceptos operativos para la gesti\u00f3n integrada del tr\u00e1fico a\u00e9reo urbano, abarcando desde la planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica hasta la separaci\u00f3n t\u00e1ctica\n y el control aut\u00f3nomo. El simulador desarrollado permite reproducir escenarios complejos de movilidad a\u00e9rea urbana, gestionar flotas, evaluar procesos de autorizaci\u00f3n avanzada y modelar mecanismos de vigilancia cooperativa, cubriendo\n un espectro operativo considerablemente m\u00e1s amplio que el habitual en la literatura. Algunos de los resultados asociados a esta l\u00ednea, particularmente aquellos centrados en la supervisi\u00f3n cooperativa de aeronaves y en la integraci\u00f3n\n de sensores para la gesti\u00f3n segura del tr\u00e1fico, pueden verse en los art\u00edculos\n Review and Simulation of Counter-UAS Sensors for Unmanned Traffic Management<\/em><\/a> y\n Modelling and Simulation of Collaborative Surveillance for Unmanned Traffic Management<\/em><\/a>, que analizan de forma exhaustiva la integraci\u00f3n de sensores y estrategias de vigilancia para entornos UTM avanzados.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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L\u00ednea 2 \u2014 Tecnolog\u00edas de fusi\u00f3n, visualizaci\u00f3n e interacci\u00f3n para la gesti\u00f3n de la informaci\u00f3n a\u00e9rea y urbana<\/h4>\n <\/div>\n <\/div>\n
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En paralelo, el proyecto ha desarrollado tecnolog\u00edas avanzadas para la adquisici\u00f3n, interpretaci\u00f3n, fusi\u00f3n y visualizaci\u00f3n de informaci\u00f3n procedente de drones y otras fuentes de la ciudad inteligente. Estas capacidades incluyen mecanismos\n de fusi\u00f3n basados en contexto, t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo, nuevas metodolog\u00edas para la interacci\u00f3n humano-m\u00e1quina y soluciones inmersivas para centros de control urbanos. Asimismo, se han estudiado formas innovadoras de interacci\u00f3n\n natural mediante gestos, algoritmos multimodales para la interpretaci\u00f3n visual basada en modelos de \u00faltima generaci\u00f3n y t\u00e9cnicas de procesado eficiente en el borde para habilitar capacidades embarcadas en veh\u00edculos a\u00e9reos. Algunos\n de los resultados de esta l\u00ednea, espec\u00edficamente los relacionados con la interacci\u00f3n basada en gestos y la aceptaci\u00f3n de nuevas sintaxis de control, se presentan en\n Assessing the Acceptance of a Mid-Air Gesture Syntax for Smart Space Interaction: An Empirical Study<\/em><\/a>. De forma complementaria, los avances en visi\u00f3n por computador y modelos multimodales pueden verse en\n Exploring the Use of Contrastive Language-Image Pre-Training for Human Posture Classification: Insights from Yoga Pose Analysis<\/em><\/a>, mientras que el an\u00e1lisis del despliegue de modelos de inteligencia artificial en hardware\n embebido para drones se detalla en\n A Performance Analysis of You Only Look Once Models for Deployment on Constrained Computational Edge Devices in Drone Applications<\/em><\/a>.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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L\u00ednea 3 \u2014 Demostradores y aplicaciones avanzadas<\/h4>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Finalmente, el proyecto ha validado sus desarrollos mediante demostradores que combinan vuelos reales y simulaci\u00f3n de alta fidelidad, aplicando las tecnolog\u00edas desarrolladas a escenarios de transporte multimodal, urbanismo y seguridad.\n Estos demostradores permiten evaluar la operaci\u00f3n aut\u00f3noma de flotas, la integraci\u00f3n con sistemas urbanos y la respuesta ante escenarios complejos. Dentro de esta l\u00ednea, algunos resultados orientados a operaciones cooperativas avanzadas\n y a la toma de decisiones basada en algoritmos de aprendizaje profundo pueden encontrarse en\n Application of Deep Reinforcement Learning to UAV Swarming for Ground Surveillance<\/em><\/a>, que explora estrategias de coordinaci\u00f3n distribuida aplicables a misiones de vigilancia y supervisi\u00f3n urbana.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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AGRADECIMIENTOS<\/h5>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Este sitio web es parte del proyecto PID2020-118249RB-C21, financiado por MCIN\/ AEI\/ 10.13039\/501100011033\/<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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CONTACTOS<\/h5>\n <\/div>\n <\/div>\n
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E.T.S.I. de Telecomunicaci\u00f3n\n
Avda. Complutense, n\u00ba 30\n
28040 \u2013 Madrid\n
Spain<\/p>\n

\n contact@iptc.upm.es<\/a>\n <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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