Sistema de Recolección Aérea de Datos ADCS

Nuestro sistema autónomo de recolección aérea de datos ADCS (Aerial Data Collection System) aplica software y hardware altamente sofisticado, enfocado a la gestión centralizada, programación de vuelos autónomos, planificación de misiones específicas, recopilación, almacenamiento y análisis de datos en tiempo real.

Para realizar los vuelos el sistema utiliza los UAVs (drones) inteligentes, dotados de las últimas tecnologías para detección, identificación, captación y transmisión de todo tipo de información requerida. La gestión y el almacenamiento centralizado de datos permiten operar simultáneamente con un número ilimitado de UAVs. Todos los datos recopilados, diarios de vuelo y telemetría se almacenan en servidores de alta seguridad (Cloud) directamente o mediante las bases terrestres (Nidos) para su análisis inmediato o posterior. Los vuelos pueden ser pilotados directamente mediante control remoto (RC) o programados como autónomos desde Centro de Control Móvil o Centro de Control.

 

 

El sistema integra las siguientes tecnologías

 

 

  • UAVs (drones) Inteligentes
  • Nidos Móviles sin/con anclaje
  • Nidos Estacionarios sin/con anclaje
  • Defensa Anti Drones
  • Realidad Aumentada
  • Inteligencia Artificial
  • Aprendizaje Automático
  • Comunicación segura
  • Autentificación de Dispositivos
  • Centro de Control Móvil
  • Centro de Control (Cloud Control Center)

 

El Sistema de Recolección Aérea de Datos ADCS es modular y su diseño es adaptable a cualquier tarea de vigilancia, control, detección, búsqueda, reconocimiento, recopilación y análisis de datos en tiempo real. La entrega e instalación del sistema ADCS al cliente incluye la formación profesional correspondiente para sus operarios.
 

Detailed description of ADCS system in English HERE.

UAVs Argus

Las diferentes versiones del UAV Argus tienen un peso entre 10 y 20 kg (con baterías) y pueden llevar una carga útil desde 2 hasta 30 kg. El tiempo del vuelo con alimentación eléctrica (baterías) de la versión básica, dependiendo de la carga útil, es de unos 45 min con una velocidad de vuelo de hasta 55 km/h.

Son fabricados con materiales altamente resistentes y con acabado impermeable. En serie según la versión están equipados con distintos tipos de cámaras y con sistema independiente seguridad para casos de emergencia.

Nuestros avances tecnológicos nos permiten ofrecer las versiones del UAV Argus con diferentes autonomías y velocidad de vuelo, configurar el software junto con el equipamiento tecnológico de los UAVs a medida y adaptar la capacidad operativa del sistema ADCS según los requerimientos específicos del usuario final.

Tethering Nest



The Tethering Nest is our unique product.

 

The station is equipped with a cable and reel, which allows to release the drone up to 200 m (depending on the type of drone and its load capacity). The drone motors are powered by the cable and at the same time the batteries are recharged in the second branch by means of the internal system (BMS). Thus, the drone can fly practically indefinitely.

 

Detailed description of Tethering Nest in pdf format HERE.

 

Aprendizaje Automático

Es formalmente el subcampo de la informática que da a las computadoras la capacidad de aprender sin ser explícitamente programadas. Se puede utilizar para obtener una comprensión de alto nivel de imágenes digitales o videos. En Free Horizons usamos ML en estos casos:
 
  • Como parte del CV para reconocer objetos, rostros, etc., en imágenes estáticas o videos. Esto resuelve principalmente el problema de clasificación, que no puede ser resuelto por el enfoque algorítmico tradicional.
  • Potencialmente se puede utilizar para el control de UAVs de una manera "inteligente" basada en el sistema de percepción.
  • En el caso de los propósitos del área de mapeo desde la vista superior la usamos para encontrar anomalías en los datos percibidos.
  • NVIDIA VisionWorks para el post-procesamiento de imágenes y para añadir más semántica a las imágenes (ver foto 1 y foto 2).
  • Para el propósito de clasificar los objetos encontrados en las imágenes, estamos utilizando ML DarkNet marco (ver foto 3). También para la detección profunda de la característica adicional de la detección en términos de anomalías, utilizamos el marco de TensorFlow en el “backend” o la Estación Base.
 
Motion prediction using NVIDA VisionWorks.

Foto 1 – Predicción de movimiento con NVIDA VisionWorks.

Feature detector using NVIDA VisionWorks.

Foto 2 – Detección de funciones con NVIDIA VisionWorks.

Classification of object in image based on pre-trained set.

Foto 3 – Clasificación del objeto en la imagen basada en conjunto pre-establecido.

RA

La Realidad Ampliada utiliza la tecnología para superponer la información al mundo real que podemos ver y oír. Por ejemplo, las imágenes y los sonidos se superponen a lo que el usuario puede ver y oír. Hay una combinación perfecta de FPV del zumbido con la telemetría y la visión real en la acción.

 

Unos de los fabricantes de estos dispositivos es Epson Moverio. El Moverio combina gafas con Realidad Aumentada compuesta por la pantalla OLED y una computadora pequeña con varios sensores. Este dispositivo basado en sistema operativo Android puede conectarse fácilmente a través de Wi-Fi. Gracias a la integración con el módulo GPS podemos proporcionar al usuario la posición detectada hacia el UAV.

Galería


 

 


Video de presentación de Free Horizons
 

 



Video - Presentación del sistema ADCS en España
 

 

Contacto

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