En el campo de la infraestructura vial y aeroportuaria, mantener las condiciones optimas de operación de los diferentes elementos que la componen es una tarea indispensable. El avance de nuevas tecnologías permite generar nuevos enfoques en búsqueda de metodologías alternativas para la evaluación y análisis del estado existente de la infraestructura.
Las Aeronaves piloteadas a distancia (RPA) o Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT) conocidos comercialmente como Drones, se presentan como una herramienta atractiva en la gestión de activos. La incorporación de cámaras o sensores a bordo permite la obtención de información con gran detalle de las condiciones existentes de la infraestructura. En el presente artículo se expone las oportunidades de aplicación de los Drones en la evaluación superficial y funcional de los pavimentos en carreteras y aeropuertos.
¿Qué es un Vehículo Aéreo No Tripulado?
La Organización de Aviación Civil Internacional (OACI) define a los drones como una aeronave que no lleva piloto a bordo, puede ser controlado mediante un operador desde una estación remota o puede ser guiado autónomamente basado en misiones preprogramadas para realizar alguna tarea específica. Estos equipos se clasifican de acuerdo con tu tamaño y su peso, sin embargo, podemos clasificarlos en función al tipo de sustentación: Ala Fija, Ala rotatoria e Híbrido.
Los drones de Ala Fija tienen una forma geométrica parecida a la de un avión y se basan en el aprovechamiento de la interacción de un perfil alar con el aire para que el efecto de la sustentación provoque el vuelo de este lo que les permite registrar áreas extensas en poco tiempo.
Los drones de Ala Rotatoria utilizan el principio de alas giratorias para poder sustentarse, esto se debe a la combinación de varios rotores que les permite mantenerse en vuelo estacionario y desplazarse en los tres ejes. Además, pueden transportar diferentes tipos de sensores como cámaras lo que permite generar una amplia gama de aplicaciones.
¿Qué sensores o cámaras pueden transportar los drones?
Existen variedad de sensores que pueden ser utilizados para recopilar información, estas se clasifican en sensores pasivos y activos. Dentro de los sensores pasivos se encuentran las cámaras RGB, infrarroja, térmicas y multiespectrales e hiperespectrales.
Por otro lado, los sensores activos emiten su propia energía y detectan la respuesta de la energía emitida a un objeto. Dentro de estos se destaca el sensor escáner LIDAR, el cual es mide la distancia a un punto de la superficie del terreno desde la aeronave y genera una nube de puntos densa del terreno y sus coordenadas en tiempo real.
Aplicaciones de los Drones en la Infraestructura Vial
El uso de los VANT en la infraestructura vial es muy diverso, debido a las múltiples aplicaciones que se pueden realizar en toda la etapa de un proyecto. Una de las aplicaciones más comerciales corresponde a la generación de modelos digitales de superficie y curvas de nivel para estudios topográficos a partir de técnica de fotogrametría, generando diversos productos que sirven como insumos en la inspección de infraestructuras como puentes, muros de contención, taludes, obras de drenaje y pavimentos.
¿Qué es Fotogrametría?
Es una técnica para estudiar y definir con precisión la forma, dimensiones y posición de un objeto en el espacio sin contacto física a partir de una o más fotografías. Sin embargo, existe una nueva técnica denominada Structure-from-motion (SfM), el cual es un método alternativo a la fotogrametría tradicional que se basa en la captura de imágenes a partir de múltiples vistas para una reconstrucción espacial más automatizada de un objeto o superficie.
Evaluación de pavimentos mediante imágenes de Drones
Este proceso consiste en un flujo de trabajo de varias etapas que se muestran a continuación:
La etapa de captura de información corresponde a la planificación de los vuelos, colocación e instalación de puntos de control, ejecución y operación de los vuelos en la vía de estudio donde se captura mediante imágenes la superficie del pavimento con un traslape en la dirección longitudinal y transversal.
El procesamiento de las imágenes consiste en la identificación de cada imagen georreferenciada y la generación de una nube de puntos densa, donde cada punto contiene un color, textura y coordenada única; en conjunto permiten una representación tridimensional del área de estudio.
Asimismo, se generan productos adicionales como el ortomosaico y el modelo digital de superficie, el primero corresponde a una imagen de alta resolución que contiene cientos de millones de pixeles generados a partir de todas las imágenes corregidas y ortorectificadas; el segundo contiene la información de elevación del modelo generado.
Los productos generados permiten realizar una evaluación superficial del pavimento mediante la auscultación de los daños existentes identificando el tipo de deterioro, nivel de severidad y extensión para posteriormente, calcular el índice de condición del Pavimento (PCI) en cada unidad de muestra evaluada. Se pueden elaborar planos de deterioro de cada tramo evaluado como se muestra en la siguiente figura.
La información generada, es utilizada para extraer el perfil longitudinal de las huellas de circulación del pavimento, el cual se utiliza como data de entrada para calcular el índice de Regularidad Internacional (IRI). Además, el modelo digital de superficie permite identificar irregularidades localizadas en el pavimento.
Por lo tanto, los drones se muestran como una herramienta alternativa de gran potencial para evaluar la calidad superficial y funcional de los pavimentos en carreteras y aeropuertos, en cualquier etapa del proyecto: construcción, operación y mantenimiento, con la finalidad de mantenerlas en buen estado con beneficio para todos los usuarios.
Referencias
Cruz, J. (2017). Cálculo del Índice de Condición del pavimento (PCI) con imágenes obtenidas de un Vehículo Aéreo No Tripulado. http://cybertesis.uni.edu.pe/handle/uni/17218
Cruz, J. (2022). Cálculo del Índice de Regularidad Internacional (IRI) a través de imágenes obtenidas de un Vehículo Aéreo No Tripulado. https://www.kerwa.ucr.ac.cr/handle/10669/8747
