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Un grupo de investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid ha desarrollado una aplicación que mejora la precisión de las redes de sensores que monitorizan los elementos del tráfico de los grandes aeropuertos. Este sistema se basa en un algoritmo que procesa y depura los datos que provienen de diversos sensores (radares, navegadores GPS, sistemas de localización por triangulación…) para conseguir de manera continua información sobre la posición e identificación de todas las aeronaves, vehículos y obstáculos en las áreas de interés de sus instalaciones.
“Con esta contribución nos proponemos mejorar la precisión con la que puede estimarse la posición y estado de movimiento de los objetos de interés en este escenario, como los aviones y vehículos que se mueven en las pistas de aterrizaje y despegue, las calles de rodadura o las áreas de aprovisionamiento”, señala el investigador del Grupo de Inteligencia Artificial Aplicada de la UC3M, Jesús García Herrero, uno de los autores de este estudio, que ha sido publicado recientemente en la revista científica IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems en colaboración con investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid.
La vigilancia automática combina las medidas tomadas por muchos sensores de tecnologías complementarias, puesto que no existe ninguno que por sí solo cubra satisfactoriamente todas las necesidades de cobertura, precisión y fiabilidad de un aeropuerto. Para detectar los aviones que se acercan para aterrizar, por ejemplo, se emplea el radar de aproximación, mientras que para la vigilancia en tierra se utilizan cámaras, bucles magnéticos, el radar de superficie, sistemas de triangulación y otros sensores. Su objetivo: proporcionar, con la suficiente precisión y de forma continua, información sobre todos los elementos que intervienen en el tráfico aéreo, con el fin de poder garantizar la seguridad y planificar el flujo de operaciones (aterrizajes, despegues y movimientos en rodadura) gestionadas en el aeropuerto. Para ello hace falta que los datos que provienen de todos los sensores estén perfectamente engranados en un sistema que procesa toda esta información en tiempo real, y en este punto es donde estos científicos concentran sus esfuerzos.
Adiós errores
“Hemos desarrollado unos algoritmos, apoyados en modelos detallados de cada tipo de sensor, que permiten detectar y corregir errores a partir de los mismos datos que se van recibiendo”, explica Jesús García Herrero. Con la mejora de la calibración de los sensores y la eliminación de ruido han logrado reducir los errores de localización y de velocidad en márgenes importantes, de hasta un 40 por ciento en algunos escenarios. Además, también han propuesto técnicas de computación para procesar multitud de datos en tiempo real y métodos de detección automática de conflictos, como la intrusión de vehículos en pistas de aterrizaje y despegue, en un prototipo reciente desarrollado con la empresa Indra para operar en el aeropuerto de Barajas.
Todas las tecnologías de sensores, procesado y fusión de datos tienen un futuro de amplio desarrollo en este entorno. Aunque paso a paso: cualquier automatización requiere de estudios en profundidad en una serie de técnicas y alternativas para validar sus prestaciones y fiabilidad antes de ponerlas en funcionamiento y cambiar los procedimientos actuales. “El estudio que hemos realizado se ha hecho mediante simulación, por lo que ahora nos falta validar y reajustar los modelos utilizando conjuntos de datos grabados en situaciones representativas”, afirma Jesús García Herrero. Y parece que hay fuentes para ello, porque a día de hoy existen diferentes instalaciones de sensores para vigilancia de aeropuertos, tanto operativas como en fase experimental. “En Barajas existen dos radares de superficie y dos radares de aproximación – apunta el investigador -, y de modo experimental hemos trabajado con la posible fusión de radares portátiles, redes de minirradares, sistemas de triangulación y sistemas de vídeovigilancia”.
El objetivo final de estos sistemas es mejorar la eficiencia y seguridad de las operaciones aeroportuarias. Y es que una automatización de los elementos de la gestión del tráfico aéreo, como la monitorización, planificación y coordinación entre diferentes centros, permitirá mejorar la eficiencia y redundar en mejoras en aspectos fundamentales como la seguridad y el retardo que afecta a los vuelos, según los investigadores.
El Grupo de Inteligencia Artificial Aplicada de la Universidad Carlos III de Madrid, dentro de su línea de investigación en fusión de datos y control del tráfico aéreo, colabora estrechamente con el Grupo de Procesado de Datos y Simulación de la Universidad Politécnica de Madrid, dirigido por José Ramón Casar. Los dos grupos han realizado una larga trayectoria de colaboración con las principales empresas del sector (INDRA, AENA, BOEING, etc) con proyectos a medida y el desarrollo de prototipos reales que responden a las necesidades de modernización. Cabe destacar, entre otras, las propuestas de algoritmos de fusión de datos radar que hoy en día están operativos en los centros nacionales de seguimiento de tráfico aéreo y las nuevas herramientas de evaluación que se implementarán a nivel europeo.
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