Enjambres de drones para mejorar la vida en la ciudad
El proyecto SwarmCity, liderado por un equipo del Centro de Automática y Robótica de la Universidad Politécnica de Madrid y el CSIC, propone el uso de enjambres de drones para reunir información de las ciudades.
“Un enjambre es una flota de robots muy sencillos que, cuando trabajan en equipo, son capaces de hacer tareas muy complejas. Un solo de estos vehículos puede que solo sea capaz de volar por una calle y detectar varios coches, pero un enjambre podrá cubrir una ciudad completa, midiendo el tráfico y detectando los atascos”, explica Juan Jesús Roldán, investigador de la UPM y uno de los participantes del proyecto.
Rodán detalla que “otras tareas que podrían realizar estos enjambres será la detección de aglomeraciones, la medición de cambios meteorológicos y de la contaminación, así como la ayuda en la planificación urbana, la búsqueda de plazas de aparcamiento, la limpieza de las calles y el cuidado de la vegetación”.
Modelos realistas inspirados en Madrid
Con el fin de estudiar la viabilidad de los drones para realizar estas funciones, los investigadores crearon un simulador de una ciudad con modelos realistas de tráfico, peatones, clima y contaminación inspirados en Madrid. A partir de ahí, la investigación, que sigue en curso, se centra en tres objetivos: el control del enjambre de drones, el tratamiento de los datos de la ciudad y el desarrollo de una interfaz de usuario.
“Controlar un enjambre de drones no es una tarea fácil ya que los robots no tienen muchas capacidades y la comunicación entre ellos está muy limitada”, dice Roldán. Para abordar este desafío, los investigadores han diseñado un sistema basado en comportamientos inspirados en especies animales.
“Por ejemplo, un comportamiento inspirado en las bandadas de pájaros hace que los drones mantengan las distancias entre ellos, mientras que otro basado en las colonias de hormigas utiliza feromonas para distinguir las zonas exploradas e inexploradas”, añade.
Inteligencia artificial
Las ciudades generan grandes cantidades de datos, que deben procesarse para descubrir la información más relevante, algo para lo que los expertos emplean modelos de inteligencia artificial capaces de detectar eventos como un atasco o una emisión contaminante como lo haría un ser humano.
Por último, los investigadores del CAR UPM-CSIC han desarrollado una interfaz de realidad virtual para que los operadores puedan ver la información de la ciudad y mandar comandos a los drones.
“Estos usuarios se ponen un casco de realidad virtual y son introducidos en una recreación la ciudad, donde pueden ver diferentes mapas e indicadores. Además, los operadores pueden sobrevolar la ciudad, así como usar su voz o sus manos para pedir informaciones o enviar órdenes a los drones”, relata Roldán.
Pero, ¿se podría aplicar todo esto de forma práctica? Para evaluarlo, los expertos han realizado varios experimentos para probar sus desarrollos.
Roldán explica que durante las pruebas, instaron a un grupo de operadores a supervisar la ciudad, simulando fenómenos como atascos, contaminación, aglomeraciones e incendios y se plantearon preguntas para saber si los podían detectar.
Los operadores pasaron el examen con una media de notable y además declararon que su carga de trabajo era baja. “Por lo tanto, se puede afirmar que el enjambre de drones captura la información más importante de la ciudad y la interfaz de realidad virtual la muestra de una forma cómoda e intuitiva”, explica.
Ciudades más seguras, sostenibles y eficientes
De cara a una futura aplicación de SwarmCity, los investigadores de la UPM apuestan por dos tipos de usuarios los gobiernos y los ciudadanos. En el caso de los primeros, podrán tener acceso a toda la información de las ciudades recogida por los drones y utilizarla para tomar decisiones sobre planificación urbana, servicios públicos, seguridad ciudadana, etc.
Todo ello, contribuirá a la que las ciudades del futuro sean más eficientes, seguras y verdes. Por su parte, los ciudadanos pueden disponer de la información útil para su día a día, como el tiempo que va a hacer o la mejor ruta para llegar a su destino.
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