- Empresa/Administración financiadora: Junta Andalucía (PAIDI 2020).
- Entidad u Organismo en el que lo realizó: Universidad Loyola Andalucía.
- Duración: 28/12/2019 – 31/12/2022.
- Cantidad financiada: 184.100 Euros.
- Participación: Responsable.
- Responsable del Proyecto: Daniel Gutiérrez Reina e Isabel Jurado Flores.
Resumen de la propuesta: El desarrollo de los vehículos no tripulados ha permitido su uso en numerosos ámbitos de tipo civil tales como agricultura, forestal o de vigilancia fronteriza y de infraestructuras críticas.
Aunque habitualmente se relacionan los vehículos no tripulados con vehículos aéreos o drones,
existe un campo emergente que va de la mano con el anterior y que son los vehículos acuáticos
no tripulados. Este proyecto se enfoca a este tipo de vehículos y propone la puesta en marcha de
una red de vehículos acuáticos de superficie que, aprendiendo del entorno y trabajando
cooperativamente, lleve a cabo la detección, monitorización y seguimiento de agentes
contaminantes en recursos hídricos, en concreto en aguas superficiales y embalses. En la
actualidad la Junta de Andalucía tiene identificadas 342 masas de aguas superficiales, incluyendo
ríos, lagos, aguas de transición y aguas costeras. Dichas aguas superficiales son tanto naturales
como artificiales [1]. El mantenimiento de dichas aguas superficiales es relevante para pilares de
la economía andaluza, tales como la agricultura, ganadería y la pesca. Además, la comunidad
andaluza contiene un importante número de embalses los cuales permiten suministrar agua potable
a la población. El mantenimiento de la calidad del agua en dichos embalses es de suma
importancia, el cual puede verse comprometido, por ejemplo, mediante ataques terroristas [2].
Este proyecto se centra en la aplicación de una flota de vehículos acuáticos de superficie para la
detección, monitorización y seguimiento de eventos contaminantes en aguas superficiales y
embalsadas, los cuales puedan poner en riesgo la calidad de dichas aguas. Para ello cada vehículo
incorpora un conjunto de sensores que permiten determinar parámetros de calidad del agua como
pH, oxígeno disuelto y turbidez, parámetros ambientales, como temperatura y humedad, y agentes
contaminantes, como algas y cianobacterias que puedan resultar perjudiciales para el consumo
humano y/o la explotación de dichas aguas. Asimismo, cada vehículo incorpora dispositivos de
comunicación inalámbricos mediante los cuales puede compartir con otros vehículos los datos
adquiridos durante su movimiento. El objetivo es que la red de vehículos aprenda del entorno a
medida que se despliega y determine las leyes de movimiento óptimas que permitan la detección,
monitorización y el seguimiento de los agentes contaminantes, incluso anticipando su evolución.
La propuesta afronta tres retos importantes desde el punto de vista científico: en primer lugar,
un aprendizaje automático (machine learning) con un contexto sólo conocido parcialmente
(condiciones del recurso hídrico) a medida que los vehículos se despliegan (hidden context), y
que requiere de un aprendizaje online de los datos compartidos por los vehículos para traducirlos
en conocimiento del contexto. A su vez, un entorno con una dinámica variable en el tiempo
(concept drift), ya que los eventos contaminantes dependen de los diferentes vertidos realizados
en las masas de agua y de las condiciones ambientales. En segundo lugar, un planificador de
rutas óptimas para los vehículos autónomos, considerando funciones de coste con múltiples
objetivos que contemplen métricas como la superficie de agua cubierta, el consumo energético
de los vehículos, la correlación entre las medidas obtenidas, así como restricciones inherentes a
la red de vehículos no tripulados, como limitaciones en número de vehículos, memoria de los
dispositivos electrónicos, velocidad, recambio de las sondas de sensores, cobertura de
comunicaciones, retrasos en las comunicaciones, etc. Para afrontar estos retos se propone el uso
de técnicas de despliegue basadas en enjambre, que permitan por una parte explorar el área
objetivo y recopilar información de contexto, y por otra intensificar la monitorización en aquellas
zonas donde se detecte la presencia de agentes contaminantes, para realizar un seguimiento
detallado y una predicción de su evolución en tiempo real. En tercer lugar, el control inteligente
distribuido de la red de vehículos para poder realizar un seguimiento de las rutas obtenidas en
el planificador de rutas. El control de vehículo autónomos ha sido bastante estudiado en la
literatura. Sin embargo, el control distribuido de flotas de vehículos en un reto que todavía necesita
ser abordado en profundidad [3].
Como resultado de este proyecto se obtendrá el despliegue y control de una red de vehículos no
tripulados autónoma y proactiva, capaz de aprender del contexto y adaptarse a cambios del
entorno, con un despliegue adaptativo y robusto frentes a cambios y perturbaciones. El
principal impacto estimado es conseguir un sistema fiable, barato y preciso, que permita
visualizar en tiempo real la situación de los recursos hídricos andaluces (aguas superficiales
y embalsadas). Permitiendo realizar actuaciones más precisas para detectar, monitorizar y seguir
las áreas más contaminadas y tomar medidas preventivas contra vertidos inapropiados, así como
la detección de posibles ataques terroristas
