360° Detectar y evitar la seguridad del espacio aéreo

360° Detectar y evitar la seguridad del espacio aéreo

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La tecnología Detectar y Evitar (DAA) es fundamental para las operaciones avanzadas de drones y vuelos más allá de la línea visual (BVLOS). Ahora, un proyecto demuestra el uso de la tecnología DAA de visión por computadora para detectar otros drones y aeronaves en el espacio aéreo seguro.

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Cambridge Pixel VSD utilizado en proyectos respaldados por la policía que prueban la detección y evitación basada en visión para operaciones BVLOS y clasificación de objetos aéreos

por DRONELIFE Redactor Ian M. Crosby

Desarrollador de soluciones de visualización y procesamiento de sensores Píxel de Cambridge se había unido a un consorcio con Vizgard y Robótica Gibson para combinar las capacidades de cada empresa para una demostración final del proyecto a principios de este mes, en el Observatorio Real de Edimburgo. El proyecto, financiado por una convocatoria abierta de DASA Security Rapid Impact, con el apoyo de dos departamentos de policía del Reino Unido, se propuso explorar el uso de capacidades de detección y evitación de 360° basadas en visión para operaciones de drones BVLOS. El proyecto utilizó la computadora perimetral integrada de Vizgard y un servidor de visión artificial FortifAI mejorado para procesar simultáneamente seis transmisiones de video de 4k. Se utilizó una conexión celular encriptada para transmitir la clasificación casi en tiempo real de objetos aéreos, incluidos otros drones y sus orientaciones reales.

Uno de los principales enfoques de este proyecto fue mostrar cómo un sistema de cámara PTZ (Pan-Tilt-Zoom) montado en un vehículo podría monitorear de manera autónoma el espacio aéreo local y mantener el seguimiento visual del dron de la policía. Pixel de Cambridge software de pantalla VSD se utilizó con un receptor ADS-B local para mostrar la posición de la aeronave transmisora ​​en una vista de mapa a vista de pájaro. El monitoreo de seguridad avanzado de VSD con seguimiento y control de cámaras lo convirtió en una solución ideal para la integración con FortifAI de Vizgard, que empleó múltiples redes neuronales profundas para rastrear el dron y monitorear objetos aéreos que no transmiten.

Cambridge Pixel actualizó recientemente VSD para admitir radares, dispositivos y seguimiento de video adicionales. La tecnología de Vizgard también otorga detección visual automatizada de 360° de largo alcance a lo largo del corredor de vuelo de drones ‘Skyway’, que conectará Reading, Coventry y Cambridge.

“Habiendo tenido experiencia previa trabajando con Cambridge Pixel en varios proyectos C2, ya sabía del excepcional apoyo de expertos que podíamos esperar para este proyecto”, dijo Alex Kehoe, CEO de Vizgard. “Con la integración de VSD y FortifAI, nuestras capacidades se han ampliado, lo que nos permite atender a los clientes que buscan aprovechar nuestra IA para obtener información crítica junto con su biblioteca de tecnologías de sensores compatibles. Este desarrollo no solo amplía nuestra oferta de servicios, sino que también crea interesantes perspectivas para posibles asociaciones con otros proveedores de sensores, ya sea para C-UAS o aplicaciones de seguridad más generales”.

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Ian asistió a la Universidad Dominicana de California, donde recibió una licenciatura en inglés en 2019. Con una pasión de toda la vida por escribir y contar historias y un gran interés en la tecnología, ahora contribuye a DroneLife como escritor del personal.



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Draper desarrolla drones para detectar peligros QBRN

Draper desarrolla drones para detectar peligros QBRN

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Los drones pequeños para uso militar se están aprovechando más allá del reconocimiento de corto alcance. Pañero desarrolla capacidades de detección de elementos químicos, biológicos, radiológicos y nucleares (QBRN), de modo que las unidades militares puedan enviar sUAV por delante para explorar ubicaciones e identificar peligros sin poner en riesgo al personal.

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Anteriormente, la detección de elementos QBRN se podía realizar mediante sensores portátiles o montados en vehículos, explica Draper.

“Los clientes preguntan, ¿puede un sUAV olfatear estos peligros QBRN en lugar de los humanos? ¿Qué tan inteligente debe ser un sUAV para buscar, mapear y localizar estos peligros QBRN sin un operador remoto? Cuando un sUAV se encuentra con un edificio u obstáculo, ¿puede volar dentro y alrededor de él de manera segura? Estas son solo algunas de las preguntas que nuestro equipo está explorando”, dijo Won Kim, gerente del programa Draper.

La Oficina Ejecutiva del Programa Conjunto de Defensa Química, Biológica, Radiológica y Nuclear (CBRND-JPEO) ha financiado el programa Draper, llamado CSIRP: CBRN Sensor Integration on Robotics Platform. “El equipo investigó las necesidades del cliente a través de observaciones de campo, anotando requisitos como la eficiencia y resolución de los sensores, la velocidad de vuelo, la altura, la duración, la operación autónoma, el mapeo impulsado por sensores, el comando en red y una conciencia situacional mejorada a través de mapas digitales interactivos compartidos”, dice el presione soltar.

Además de la búsqueda, detección y mapeo de peligros QBRN, los soldados también necesitan un vuelo totalmente autónomo que incluya la evitación de obstáculos, potencialmente en entornos privados de GPS. “Los soldados dispersos en un área también quieren una forma de compartir información que sea segura, conectada en red y asignada al entorno”, señala el comunicado.

Las nuevas capacidades que Draper desarrolló para CSIRP aproveche las múltiples entradas ambientales, junto con un algoritmo de fusión de sensores que puede sintetizar datos de instrumentos que incluyen GPS, LiDAR, unidades de medición inercial, magnetómetros y cámaras. Toda esa información fusionada está diseñada para lograr un funcionamiento robusto y autónomo mediante el uso de nuevos algoritmos desarrollados para CSIRP que hacen que el sUAV sea capaz de detectar y evitar obstáculos.

“Las tecnologías militares móviles, como los sUAV, pueden ser multiplicadores de fuerza y ​​protectores de fuerza al mismo tiempo”, dijo Kim. “Cada vez que pueda implementar tecnología como un sUAV para detectar sospechas de peligros QBRN de forma remota y operar de forma independiente sin exponer a un soldado innecesariamente a daños, es un avance en los sistemas de combate, y eso es importante para nosotros en Draper”.

“Draper diseñó el marco de autonomía y el algoritmo de mapeo impulsado por sensores para ser una plataforma de movilidad extensible, modular y resistente que es independiente del vehículo y del sistema de procesamiento”, dijo Julius Rose, director asociado de Sensores y Entrega en Draper. “A medida que se desarrollen nuevas capacidades y vehículos, los sistemas autónomos deberían ser fácilmente adaptables para soportar numerosos tipos de misiones en todos los dominios, ya sea aire, tierra o mar. El desarrollo debe ser eficiente, reutilizable y ágil para mantenerse al día con las necesidades de los soldados y el personal en el campo”.

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