Un equipo del Laboratorio de Inteligencia Artificial y Robótica (LINAR) de la Universidad de San Andrés de Argentina, desarrolló un modelo de mantenimiento para drones que funcionaría como una VTV (Verificación técnica Vehicular) aérea. Los investigadores simularon distintos tipos de daños en las hélices y analizaron las vibraciones generadas. A través del análisis de dicho datos, lograron detectar, identificar y cuantificar las fallas con alta precisión.
La propuesta es prometedora por su bajo costo y alta escalabilidad. El sistema no sólo podría ampliar la seguridad en vuelos civiles, sino también prevenir posibles accidentes a través de los sensores incorporados a las aeronaves no tripuladas.
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En el panorama logístico, que operadores, industrias y empresas integraron este transporte aéreo para llevar a cabo actividades en materia de defensa, eventos de entretenimiento, agricultura y hasta para la inspección industrial.
En áreas rurales, su utilización beneficia a los entornos productivos por medio de la ampliación de la capacidad en operaciones de mayor alcance.
A pesar de sus avances, los drones continúan siendo susceptibles a daños provocados por el entorno, los que pueden afectar seriamente su rendimiento. Como por ejemplo, sufrir complicaciones mecánicas durante el vuelo ante fuertes ráfagas de vientos.
Como resultado, las estrategias de detección de fallas contribuyen al mantenimiento preventivo de los vehículos aéreos no tripulados, mejoran la seguridad y la fiabilidad de las operaciones con estos dispositivos, y permiten optimizar el uso de recursos.
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Investigador del LINAR, Claudio Pose: “Ante la falla de una aeronave, el riesgo es mucho mayor”
En esta línea, el investigador del LINAR, Claudio Pose, explicó que “es un sistema similar al del mantenimiento de los autos: cada cierta cantidad de kilómetros tras un período determinado, se realiza una revisión preventiva”, como en el caso de la VTV en los vehículos terrestres.
Además, Pose enfatizó que “la diferencia es que, mientras la falla de un auto puede dejarte varado en la calle, en una aeronave el riesgo es mucho mayor”.
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El mecanismo ideado por los profesionales de la Universidad de San Andrés de la República Argentina fue publicado por la revista Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (Institute of Electrical and Electronic Enginners).
El modelo propuesto por los investigadores del Laboratorio de Inteligencia Artificial y Robótica, demostró ser eficaz para identificar diversos tipos de daño, localizar fallas con precisión y estimar su magnitud, exhibiendo una mayor precisión a medida que aumenta la severidad de la avería que sufrió el dron.
Fuente: con información de udesa.edu.ar
PM