Este proyecto se ha enfocado en la definición, diseño y validación de sistemas altamente automatizados de gestión de las operaciones aéreas en el entorno urbano, compatible con distintos modos de operación (tráficos UTM, UAM, ATM, emergencias tripuladas, etc.), garantizando la seguridad de las operaciones mientras se efectúan misiones de muy diversos tipos. En este sentido las aeronaves (tripuladas o no tripuladas) se convierten en nodos sensores y elementos críticos de la red de transporte de la ciudad, lo que permite por una parte mejorar sustantivamente la toma de decisiones sobre la ciudad, y por otra proporcionar servicios mejorados a los ciudadanos. Se han diseñado arquitecturas abiertas de explotación de los datos tomados a bordo, que permiten su difusión en tiempo real a los usuarios, su procesado automatizado y su visualización. Su operativa en tiempo real permite utilizar nuevos paradigmas de interacción, modos que consiguen extraer el máximo valor de la información en la ciudad para la toma de decisiones y gestión de recursos, habilitando la coordinación con otros sistemas de transporte directamente relacionados.
El proyecto ha obtenido resultados demostrables en sus tres líneas principales:
1) Desarrollo de conceptos y sistemas de gestión automatizada de la movilidad aérea urbana, basado en un avance de los sistemas de gestión de tráfico aéreo de drones (UTM/U-space), integrado con los sistemas de gestión de tráfico aéreo convencionales (ATM). Se han conseguido avances en: gestión de flotas, procesos de autorización, navegación avanzada y mecanismos de garantía de la separación del vuelo, En este sentido, se ha desarrollado un simulador de movilidad aérea urbana que cubre los distintos niveles de control (estratégico, táctico y autónomo), así como la multitud de tipos de operaciones posibles, mucho más completo que cualquier otra solución de la literatura.
2) Tecnologías de fusión, visualización e interacción para la gestión de la información de drones en la ciudad inteligente. Se han realizado evoluciones las tecnologías para la adquisición e interpretación de la información tomada por los vehículos aéreos con otras fuentes de información y centros de control de la ciudad. Estas tecnologías incluyen, entre otras: Inteligencia Artificial para la optimización de redes de transporte, Deep Learning y Fusión basada en contexto. Además, se ha trabajado en métodos de interacción y visualización avanzados, incluyendo realidad aumentada y mixta, para estas aplicaciones.
3) Desarrollo y despliegue de demostradores. Se han realizado pruebas con vuelos reales (limitados, por la regulación) y simulación, para tres casos de uso; a saber: transporte (multimodal), urbanismo y seguridad.
Project website: https://iptc.upm.es/?p=7341
Proyecto PID2020-118249RB-C21 financiado por MCIN/ AEI /10.13039/501100011033/