Prescott-AR, USA.- Próximamente, una “Drone Net” ahora en desarrollo por la Universidad Aeronáutica Embry-Riddle podría proporcionar una manera rentable de proteger aeropuertos pequeños, campus universitarios y corporativos, granjas u otras operaciones de operadores irresponsables de drones.

La tecnología de cambio de juego, basada en una red de sensores pasivos en la azotea que capturan datos electro-ópticos e infrarrojos (EO / IR), escanea continuamente el cielo, a un coste mucho menor que el RADAR.

En el futuro, si el sistema de cámaras Drone Net y la red acústica conectada detectan un pequeño dron (sUAV) sin un plan de vuelo, o fuera de su plan de vuelo, la tecnología se pondrá en marcha. Específicamente, la cámara de todo el cielo indicará a una cámara EO / IR que mire y rastree los sUAV con imágenes de alta resolución visibles e infrarrojas hasta que el sUAV no autorizado abandone el área supervisada por Drone Net, la cual abarca aproximadamente 1 kilómetro cuadrado.

“Cuando el sistema acústico y de todo el cielo detecta que algo se está moviendo”, dijo Samuel Siewert, profesor asistente de ingeniería eléctrica, informática y de software, “se activa automáticamente. Envía un mensaje para comenzar la detección electro-óptica e infrarroja inclinando y permitiendo una visión panorámica para volver a detectar el sUAV en un campo de visión más estrecho. La detección de EO / IR está controlada por la inteligencia de la máquina, por tanto, se volverá a detectar y rastrear, lo que permitirá la identificación de drones por sistemas de computación basados ​​en tierra ”.

En última instancia, el objetivo de la investigación es ayudar a las autoridades policiales a distinguir entre los operadores de drones responsables y los posiblemente hostiles mediante la creación de una base de datos de “huellas dactilares” de drones. Los investigadores, que trabajan en Prescott, Arizona, de Embry-Riddle, compararán y validarán datos capturados por Drone Net con información de muchos otros tipos de sensores pasivos y activos.

Escanear canales de envío y cielos

Una investigación realizada por Matthew Demi Vis, un ex alumno de Embry-Riddle de 2017 que ahora trabaja como ingeniero de aviónica en el Laboratorio de Propulsión a Reacción de la NASA en el Instituto de Tecnología de California, desarrolló una tecnología fundamental que ayudó a poner el proyecto Drone Net sobre la mesa, señaló Siewert.

Inicialmente, Vis formaba parte de un proyecto financiado por el Departamento de Seguridad Nacional de los EE. UU. y el Centro de Concienciación sobre el Dominio Ártico para identificar barcos malintencionados en nuevos canales de envío.

Ese proyecto, en colaboración con la Universidad de Alaska y la Universidad de Colorado-Boulder, permitió el desarrollo de una forma computerizada para procesar de forma remota los datos capturados por sensores en boyas.

“A medida que las temperaturas más cálidas están derritiendo nuevos pasajes en el Ártico, algunas embarcaciones los están utilizando ilegalmente como canales de envío”, explicó Vis. “Estas naves rebeldes apagan sus transpondedores para evitar su detección. Nuestra idea era dejar caer algo en una boya para que transmitiera datos sobre los buques a la Guardia Costera “.

En esos lugares remotos, la eficiencia de la computación es esencial, Vis dijo: “Queríamos usar la menor potencia posible. Ayudé a desarrollar diferentes formas de procesar los datos con diferentes arquitecturas de computadora ”.

Esta misma tecnología para rastrear el tráfico marítimo ahora se está adaptando para visualizar la actividad de UAV. Para ayudar a Embry-Riddle’s Drone Net a reconocer diferentes tipos de drones, Vis tuvo que analizar manualmente una gran colección de imágenes. “Parte del intento de configurar la tecnología fue que un humano tuvo que ver  todo el video y decir: ‘Eso es un drone, no es un drone’. Hubo 12,000 o 14,000 cuadrículas de imágenes individuales que tuvieron que ser examinados”. ”

Desde entonces, dijo Siewert, los investigadores de Embry-Riddle han estado trabajando en un sistema de aprendizaje basado en máquinas para que Drone Net pueda clasificar automáticamente los objetos aéreos. Un primer paso para establecer una base de datos de huellas dactilares de aviones no tripulados será afinar la forma en que diferentes instrumentos Drone Net se comunican entre sí, anotó.

“Creemos que el enfoque de aprendizaje automático podría funcionar tan bien o quizás mejor que el RADAR”, dijo Siewert. “Nos permitiría detectar, rastrear y localizar, así como determinar información de formas, texturas y colores para poder clasificar e identificar mejor los objetos aéreos”.

Un sistema de RADAR puede costar fácilmente más de $ 100,000, por lo que es poco práctico para muchos usos no militares, anotó.

La investigación como herramienta de enseñanza

En estos días, Vis está ocupado con su trabajo para JPL, donde dijo que su experiencia de investigación en Embry-Riddle ha sido invalorable.

“Mi licenciatura me dio ideas sobre diferentes tecnologías de hardware y software y de cómo interactúan”, dijo. “Mi nombre estaba en dos artículos cuando aún era estudiante, y pude presentar nuestros hallazgos en una conferencia con el Dr. Siewert. Toda esa experiencia adicional realmente me abrió las puertas que necesitaba para hacer lo que quería fuera de la escuela … La exploración del espacio es mi pasión, y en este momento en JPL, estoy haciendo integración y pruebas de aviónica para el Europa Clipper (una misión a la luna de Júpiter).

Siewert y sus colegas, mientras tanto, han aprovechado el concepto de Drone Net como herramienta de enseñanza. El verano pasado, por ejemplo, el grupo ICARUS (Instrumentación y control de sistemas no tripulados robóticos) de Embry-Riddle ofreció un campamento de verano sobre robótica aérea. Los estudiantes de secundaria participaron en simulacros de misiones de búsqueda y rescate, utilizando una red de sensores multimodelo de Drone Net, que incluye cámaras aéreas, robots de tierra y robots aéreos, para navegar por un laberinto y rescatar a una persona que necesita ayuda.

“Queríamos proporcionar a los estudiantes información básica sobre cómo operan los UAV de forma segura y eficaz en diferentes escenarios”, dijo Siewert. “Podrían disfrutarlo como un juego o un desafío, pero también les presentamos una imagen más amplia, y cada uno de nosotros participó en un segmento de la investigación de Drone Net”.

En el verano de 2019, Siewert también planea enseñar Sistemas de tiempo real e Internet de las cosas (tecnologías utilizadas para Drone Net) en el programa de estudios en el extranjero de Embry-Riddle en Irlanda.

“Para tener una gestión segura del tráfico aéreo sin restricciones”, dijo Siewert, “lo que necesitamos es una instrumentación para que los UAV pequeños que cumplen las normas puedan hacerlo de manera segura y los UAV pequeños que no cumplan con los requisitos puedan ser localizados y puedan ser manejardos por ATC en un escenario de contingencia”.

El Grupo ICARUS en Embry-Riddle está dirigido por el Dr. Stephen Bruder, profesor asociado de ingeniería eléctrica. Junto con Siewert, el equipo de Drone Net incluye al miembro de la facultad de Embry-Riddle, el Dr. Mehran Andalibi, al técnico de laboratorio de ingeniería Jim Weber y al colaborador externo, el Dr. Iacopo Gentilini. El equipo ha colaborado con miembros de la facultad, la Dra. Jennah Perry y la Dra. Sarah Nilsson. Los Dres. Richard Stansbury y Elliott B. Bryner sirven como asesores para estudiantes.

 

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