Esta nueva línea de I+D se unirá a la Civil UAVs Iniciative de la Xunta de Galicia para convertir a Galicia en referente de la industria de los sistemas no tripulados en Europa.
Indra ha puesto en marcha una nueva línea de Investigación y Desarrollo dentro de la Civil UAVS Iniciative de la Xunta de Galicia para impulsar mediante el uso de drones el realismo en los entrenamientos de pilotos a bordo de avanzados simuladores de vuelo.
Este proyecto apuesta por utilizar los sistemas aéreos no tripulados para ‘escanear’ desde el aire, de forma rápida y con un coste reducido, aeropuertos y otras localizaciones. Los datos recogidos con gran precisión permitirán elaborar mapas y alzados del terreno con los que se generarán los entornos virtuales que los simuladores proyectan.
Buena parte de la preparación de un piloto se completa hoy en día en simuladores. Su calidad y realismo hace que las agencias de seguridad aérea reconozcan una hora de vuelo a bordo de estos sistemas como una hora vuelo real, a efectos de obtención de certificaciones y licencias de vuelo. Estos mismos organismos exigen a los pilotos en servicio que completen un elevado número de horas al año en estos sistemas.
Desde Indra explican que el uso de simuladores no deja de crecer en todo el mundo al mismo ritmo con el que aumenta el tráfico aéreo y la venta de aeronaves. Disponer de reproducciones fieles de aeropuertos y otras zonas resulta clave para el entrenamiento de los pilotos.
Por otra parte, Indra también desarrollará otra línea de I+D enfocada al ámbito de la logística, la compañía usará sistemas aéreos no tripulados, dotados de cámaras y sensores de precisión como la herramienta más eficaz para inspeccionar de forma automatizada cualquier tipo de infraestructura, desde buques, aeronaves y otras plataformas hasta cualquier infraestructura o instalación industrial. Con ello se conseguirá facilitar y agilizar la inspección de anclajes, estructuras, antenas y sensores situados en altura. Los datos recogidos alimentarán un potente sistema que empleará técnicas de inteligencia artificial, machine learning y big data para adelantarse a cualquier incidente o fallo.
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