Agrupación de Empresas (CDTI)

GTD

El objetivo de GTD para la propuesta en curso es el de contar con un producto software de mando y control orientado de forma específica a tareas de prevención y gestión de catástrofes de diversa escala, así como orientado a la gestión de equipos de respuesta y seguimiento de tareas de reparación de daños en entornos forestales. Esto se conseguirá cumpliendo los siguientes objetivos relacionados con el proyecto:

• Recabar información visual histórica de incendios forestales ya sufridos y su evolución, con el objetivo de entrenar sistemas de inteligencia artificial en el uso de imágenes aéreas o terrestres de masa forestal para la detección temprana de posibles focos de incendio.
• Investigar acerca de las técnicas y la algoritmia requeridas para crear mecanismos de predicción de desplazamiento de incendios en base a cartografía y modelos meteorológicos actualizados, junto al apoyo de unidades que recaban información en
  tiempo real.
• Trasladar los conocimientos obtenidos en nuestra amplia experiencia en el desarrollo de nuestra actividad como proveedores de sistemas de vigilancia y control en el sector de la defensa a actividades de vigilancia y control de grandes extensiones de terrenos en riesgo de incendio, para recabar y ofrecer información fiable y actualizada de forma clara y accesible a los equipos de prevención.
• Conocer las necesidades de los equipos de respuesta en incendios forestales para ofrecerles una solución de mando y control de efectivos adaptada al manejo del tipo de información requerida para el desarrollo óptimo de sus actividades.

TST

En el caso de TST, la investigación se centrará en los siguientes objetivos:

• Investigar y diseñar nuevas estrategias de navegación autónoma adaptativa orientada a entornos forestales. Mejorando su fiabilidad a través del análisis de la transitabilidad del terreno.
• Investigar y diseñar sistemas de locomoción reconfigurables para UGVs forestales. Extendiendo los límites operacionales relativos a la movilidad
• Investigar sobre la monitorización de variables ambientales a través de agentes robóticos autónomos en un incendio forestal para apoyar la toma de decisiones encaminadas a reducir el riesgo para las personas.

GOGOA

El principal objetivo de GOGOA en este proyecto es investigar en una innovadora gama de exoesqueletos para soporte de los bomberos en las tareas de extinción de incendios y a los trabajadores forestales en las tareas de reforestación. Estos exoesqueletos tendrán la suficiente modularidad e inteligencia para adaptarse automáticamente a las condiciones del entorno, de la tarea a desarrollar y del usuario. En concreto, GOGOA investigará en:

• Sensores no invasivos para la evaluación de las condiciones del entorno, para la determinación de los esfuerzos físicos y las condiciones posturales del usuario, y para la medida de las variables biométricas;
• Nuevos sistemas de accionamientos, tanto activos como pasivos, y en el control en tiempo real de los mismos (mediante la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial) de forma que los exoesqueletos puedan incorporar la suficiente flexibilidad, modularidad e inteligencia como para poder adaptarse a las características del entorno y del usuario, garantizando su seguridad y confort, incluso en condiciones extremas de trabajo
• Capacidad de comunicación bidireccional, posibilitando una interacción persona exoesqueleto y exoesqueleto-otros sistemas inteligentes.

FECSA

El principal objetivo de FECSA es la investigación de nuevas tecnologías que puedan ayudar a la mejora de sus trajes de bomberos. En concreto:

• Investigación en nuevas tecnologías y materiales avanzados para la disminución del estrés térmico y la mejora de la protección térmica de los Trajes de bomberos y forestales
• Diseño de un traje inteligente para Bomberos de intervención, mediante el estudio de la integración de sensores biométricos y externos para la incrementar el rendimiento y seguridad en tareas de lucha contra incendios forestales, con un correcto funcionamiento y mantenimiento del EPI.

ZENON

El principal objetivo de ZENON es la investigación y experimentación en nuevas tecnologías de reconocimiento y detección de objetos para en su implantación en navegación autónoma en entornos no estructurados. Este objetivo contempla los siguientes puntos:

• Innovación de los sistemas LIDAR mediante evaluación de tecnologías avanzadas de láseres y sensores. Evaluación de tecnologías SoC y MEMS para la mejora de prestaciones de los sistemas LIDAR.
• Investigación sobre técnicas densificación 3D de señal LiDAR tanto mediante técnicas software como a través de la mejora de los sensores LIDAR, Investigación de la aplicación DNN al procesamiento de la señal de múltiples sensores LIDAR
• Investigación de la aplicación tecnologías Deep Learning para detección 3D de Objetos y Terrenos no estructurados mediante LiDAR. Investigación preliminar sobre las técnicas Bayesianas para la segmentación de obstáculos en entornos no estructurados y su clasificación para navegación basada en riesgo (Risk Aware Navigation)
• Exploración de técnicas de Navegación end-to-end y generación de mapas en entornos no estructurados mediante.
• Generación un dataset completo para simulación con al menos 100 horas de información de navegación para la investigación de tecnologías de percepción en entornos no estructurados (incluyendo registro de video data streaming y LiDAR, registro de sensores y parámetros de navegación del vehículo UGV)

CIC

El principal objetivo de CIC en este proyecto será investigar y desarrollar soluciones para la mejora y automatización de los procesos de las tareas de prevención, extinción de incendios, así como en las tareas de reforestación, todo ello en base al procesamiento avanzado de datos LIDAR e imágenes satelitales y técnicas de analítica avanzada en tiempo real.

Para llegar a ese objetivo se define los siguientes objetivos técnicos específicos:

• Investigación en herramientas basadas en datos LIDAR sobre sistemas cartográficos y modelos de combustibles para predecir el comportamiento de incendios.
• Investigación en analítica basada en técnicas de IA para la creación de un motor de sugerencias aplicado al ámbito de la prevención de incendios.
• Investigación en técnicas de fusión de datos para facilitar el dinamismo y la integración en tiempo real con otros sistemas de gestión de emergencias.
• Implementación y validación de un demostrador en entorno controlado que integre las herramientas y algoritmos desarrollados.