Diseño e implementación de una metodología capaz de localizar, identificar, clasificar y cuantificar anomalías en las calles de rodaje y pistas aeroportuarias

Abstract

[ES] En la actualidad, debido al aumento constante del tráfico mundial, el mal estado de diferentes tipos de carreteras y pavimentos puede considerarse un problema. El hecho de circular por una vía defectuosa puede ser causa tanto problemas de menor importancia como podría ser un fallo mecánico en un vehículo o incomodidad del conductor o pasajeros, como de mayor importancia como podría ser el caso de accidentes. Por ello, este proyecto se basa en la monitorización de la superficie de las carreteras a partir de los datos proporcionados por diferentes acelerómetros situados en el vehículo, así como de su posición y velocidad. Con esto se pretende, en primer lugar, identificar las posibles anomalías que se encuentran en las vías y su localización. Posteriormente, realizar una clasificación de las mismas, identificando si se trata de badenes, baches, grietas, alcantarillado, etc. Finalmente, obtener la gravedad de dichos defectos. Particularizando a un entorno aeronáutico, los desperfectos que se pueden encontrar tanto en las calles de rodaje como en las pistas de despegue o aterrizaje pueden llegar a traer graves consecuencias de seguridad. Si bien en las calles de rodaje la importancia de un defecto residiría en la incomodidad producida a los pasajeros, un defecto en la propia pista podría tener consecuencias mucho mayores a la hora de realizar un despegue o aterrizaje con seguridad, principalmente en el propio tren de aterrizaje. Para la realización del estudio, se trabaja con el lenguaje de programación Matlab. Se convertirán los datos de los sensores a un formato que permita trabajar con ellos, implementando la descomposición en wavelts para el procesamiento de las señales de aceleración, así como diferentes filtrados para la eliminación del ruido de estas. Además, se implementarán diferentes filtros para la detección y clasificación de los defectos encontrados.