Comp4drones: Framework of key enabling technologies for safe and autonomous drones’ applications.
Tecnologías: IA - Simulación
El proyecto COMP4DRONES, aprobado dentro del programa europeo ECSEL, está compuesto por un total de 50 socios de 8 países (Austria, Bélgica, República Checa, Francia, Italia, Letonia, Holanda y España) coordinador por Indra Sistemas S.A (España). El proyecto tiene como objetivo proporcionar un conjunto de arquitecturas de drones con software y hardware seguros, ofreciendo un ecosistema de diseño holístico que va desde la aplicación hasta los componentes electrónicos. Este ecosistema estará implementado como una solución de arquitectura integrada de dron y, una cadena de herramientas que complementa los principios de la arquitectura compositiva. El ecosistema tiene como objetivo respaldar la personalización eficiente y la garantía incremental de las plataformas integradas con drones, la toma de decisiones autónoma y segura con respecto a misiones individuales o cooperativas, comunicaciones fiables entre los propios drones y entre los drones y tierra incluso en presencia de atacantes maliciosos y, todo ello bajo las restricciones intrínsecas de la plataforma y diseño de composición ágil, rentable y modulable.
COMP4DRONES construirá un ecosistema sostenible abierto en torno a estándares de plataforma de software públicos, libres de royalties y orientados a objetivos que facilitarán el desarrollo de nuevas funcionalidades de drones para múltiples dominios de aplicaciones. Se producirán aplicaciones líderes que impulsen el desarrollo de ecosistemas y la evaluación comparativa en los campos de transporte, inspección de infraestructura, logística urbana, agricultura de precisión, entrega de paquetes, entre otros.
HI-Iberia participa en el UC2 enfocado en el dominio de Construcción y, en particular, en el demostrador enfocado en digitalización del proceso de construcción de infraestructuras al aire libre. Para alcanzar los objetivos de este demostrador, se llevarán a cabo vuelos de drones reales, capturas de puntos LIDAR, imágenes RGB y el uso de simuladores para ampliar los datos sensados que nos permitan generar sistemas de detección autónomos (basados en técnicas de Deep Learning con redes CNN) para identificar elementos relacionados con la geometría y las características del terreno de la obra, las superficies planas de las estructuras, el reconocimiento de elementos fijos y las alineaciones y una vez detectado, crear una base de datos con objetos del mismo tipo. Como salida, el procesamiento de las imágenes capturadas por un dron permitirá obtener un modelo georreferenciado de los elementos disponibles en el espacio, que facilitará el paso de la nube de puntos recogidas a un modelo de la zona en 3D y BIM.
