Vehículo aéreo no tripulado para vigilancia y monitorización de incendios.
DOI:
https://doi.org/10.4995/riai.2020.11806Palabras clave:
UAVs, Detección de incendios, Sensores, Vehículos autónomos inteligentes, Navegación, Vigilancia, Monitorización.Resumen
Los incendios forestales siguen siendo uno de los grandes problemas ambientales a los que se enfrenta la sociedad en la actualidad. Además del gran impacto medioambiental, la destrucción de ecosistemas y las posibles pérdidas humanas, hay que añadir los costes económicos derivados de la lucha contra el fuego. Todos estos motivos han provocado que se busque en la tecnología actual, herramientas y sistemas que permitan ayudar en tareas de la lucha contra incendios y, más en concreto, el uso de Vehículos Aéreos No Tripulados (UAVs). El hecho de que los UAVs puedan alcanzar lugares remotos de manera rápida y, embarcar sensores y dispositivos que ayuden en tareas peligrosas y arriesgadas, los hacen idóneos para la lucha contra el fuego. En este trabajo recoge el desarrollo, en colaboración con Telefónica Digital España, de una aplicación innovadora haciendo uso de la tecnología más actual presente en la robótica, en la cual un dron es capaz de realizar tareas de vigilancia y monitorización de incendios de manera autónoma, gracias a los sensores y dispositivos embarcados en el mismo. Además, se implementa una interfaz gráfica que permita el intercambio de información entre la aeronave y el usuario en tierra.
Descargas
Citas
Al-Ka, A., Moreno, F. M., de la Escalera, A., Armingol, J. M., 2017. Intelligent vehicle for search, rescue and transportation purposes. In: 2017 IEEE International Symposium on Safety, Security and Rescue Robotics (SSRR). IEEE, pp. 110-115. https://doi.org/10.1109/SSRR.2017.8088148
Albani, D., Nardi, D., Trianni, V., 2017. Field coverage and weed mapping by uav swarms. In: 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, pp. 4319-4325. https://doi.org/10.1109/IROS.2017.8206296
Chen, K., Sun, Q., Zhou, A., Wang, S., 2018. Adaptive multiple task assignments for uavs using discrete particle swarm optimization. In: International Conference on Internet of Vehicles. Springer, pp. 220-229. https://doi.org/10.1007/978-3-030-05081-8_16
Couceiro, M. S., Portugal, D., Ferreira, J. F., Rocha, R. P., 2019. Semfire: Towards a new generation of forestry maintenance multi-robot systems. In: 2019 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII). IEEE, pp. 270-276. https://doi.org/10.1109/SII.2019.8700403
Erdos, D., Erdos, A., Watkins, S. E., 2013. An experimental uav system for search and rescue challenge. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine 28 (5), 32-37. https://doi.org/10.1109/MAES.2013.6516147
Harikumar, K., Senthilnath, J., Sundaram, S., 2018. Multi-uav oxyrrhis marinainspired search and dynamic formation control for forest firefighting. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. https://doi.org/10.1109/TASE.2018.2867614
Imdoukh, A., Shaker, A., Al-Toukhy, A., Kablaoui, D., El-Abd, M., 2017. Semiautonomous indoor firefighting uav. In: 2017 18th International Conference on Advanced Robotics (ICAR). IEEE, pp. 310-315. https://doi.org/10.1109/ICAR.2017.8023625
Lottes, P., Khanna, R., Pfeifer, J., Siegwart, R., Stachniss, C., 2017. Uav-based crop and weed classification for smart farming. In: 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, pp. 3024-3031. https://doi.org/10.1109/ICRA.2017.7989347
Loureiro, M. L., Allo, M., 2018. Los incendios forestales y su impacto económico: Propuesta para una agenda investigadora. Revista Galega de Economía 27 (3), 129-142.
Madridano, Á., Al-Kaff, A., Martín, D., et al., 2020. 3d trajectory planning method for uavs swarm in building emergencies. Sensors 20 (3), 642. https://doi.org/10.3390/s20030642
Merino, L., Caballero, F., de Dios, J. R. M., Maza, I., Ollero, A., 2010. Automatic forest fire monitoring and measurement using unmanned aerial vehicles. In: Proceedings of the 6th International Congress on Forest Fire Research. Citeseer. https://doi.org/10.1007/978-94-007-3033-5_37
Ostovar, A., Hellstrom, T., Ringdahl, O., 2016. Human detection based on infrared images in forestry environments. In: International Conference on Image Analysis and Recognition. Springer, pp. 175-182 https://doi.org/10.1007/978-3-319-41501-7_20
Pajares, G., 2015. Overview and current status of remote sensing applications based on unmanned aerial vehicles (uavs). Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 81 (4), 281-330. https://doi.org/10.14358/PERS.81.4.281
Pajares, G., Ruz, J. J., Lanillos, P., Guijarro, M., de la Cruz, J. M., Santos, M., 2008. Generacion de trayectorias y toma de decisiones para uavs. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI 5 (1), 83-92. https://doi.org/10.1016/S1697-7912(08)70125-0
Qin, H., Cui, J. Q., Li, J., Bi, Y., Lan, M., Shan, M., Liu, W., Wang, K., Lin, F., Zhang, Y., et al., 2016. Design and implementation of an unmanned aerial vehicle for autonomous firefighting missions. In: 2016 12th IEEE International Conference on Control and Automation (ICCA). IEEE, pp. 62-67. https://doi.org/10.1109/ICCA.2016.7505253
Toriz, A., Raygoza, M., Martínez, D., 2017. Modelo de inclusion tecnológica uav para la prevención de trabajos de alto riesgo, en industrias de la construcción basado en la metodología ivas. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial 14 (1), 94-103. https://doi.org/10.1016/j.riai.2016.09.004
Yuan, C., Liu, Z., Zhang, Y., 2016. Vision-based forest fire detection in aerial images for firefighting using uavs. In: 2016 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS). IEEE, pp. 1200-1205. https://doi.org/10.1109/ICUAS.2016.7502546
Yuan, C., Liu, Z., Zhang, Y., 2017. Aerial images-based forest fire detection for firefighting using optical remote sensing techniques and unmanned aerial vehicles. Journal of Intelligent & Robotic Systems 88 (2-4), 635-654. https://doi.org/10.1007/s10846-016-0464-7
Zharikova, M., Sherstjuk, V., 2019. Forest firefighting monitoring system based on uav team and remote sensing. In: Automated Systems in the Aviation and Aerospace Industries. IGI Global, pp. 220-241. https://doi.org/10.4018/978-1-5225-7709-6.ch008
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Esta revista se publica bajo una Licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-CompartirIgual 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
