Objetivos

En el proyecto VRPAS se investigará una plataforma modular que permita controlar drones de forma distribuida. La arquitectura albergará diferentes módulos que provean de capacidad para predecir, simular y detectar amenazas en Sistemas de Aeronaves Pilotadas por Control Remoto (RPAS) gracias al empleo de técnicas de Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning). El módulo de Aprendizaje por Refuerzo facilitará a los futuros pilotos mejorar su aprendizaje de forma progresiva, para lo que se investigará y diseñarán nuevos modelos para la detección y predicción de amenazas físicas y lógicas basados en Deep Learning y Tecnologías de Registro Distribuido como blockchain que permita a los pilotos saber cómo reaccionar antes esas nuevas casuísticas y a los propios RPAS actuar de forma predictiva ante dichas amenazas. A continuación, se lista un conjunto de objetivos parciales que van a permitir abordar de forma estructurada, la consecución del objetivo principal y alcanzar los resultados esperados:

O1 – Construir una plataforma modular y escalable para la formación de pilotos RPAS. Se diseñará y desarrollará una arquitectura modular y escalable que se conecte con sistemas simuladores existentes, permita transferir el control de los RPAS de forma distribuida entre los diferentes operadores, así como cargar una combinación de modelos de vuelo, misiones y amenazas.
O2 – Diseñar e implementar una herramienta para la generación de modelos de vuelo de RPAS. Se investigará la influencia de las condiciones meteorológicas, orográficas y de la vegetación en los modelos de vuelo de diferentes tipos de RPA de ala fija, ala rotatoria y multirrotor, entre otros, así como la influencia de dichas condiciones en la pérdida del enlace de radio entre la aeronave y el control remoto.
O3 – Investigar y diseñar técnicas Reinforcement Learning para la formación de los pilotos RPAS. La plataforma incluirá una herramienta inteligente para la generación y planificación de misiones de vuelo basado en técnicas Reinforcement Learning para la formación adaptativa de los pilotos RPAS en función del progreso de su aprendizaje.
O4 – Investigar en técnicas Deep Learning y tecnologías de Registro Distribuido para la prevención, simulación y detección de amenazas. Se creará una herramienta inteligente para la simulación de ataques y amenazas que se incorporarán a las misiones en la formación, incluyendo amenazas físicas como otros UAV, personas sospechosas, animales, así como ciberataques a los RPAS, como radio jamming, ataques DoS o ataques de posicionamiento.
O5 – Disponer de un prototipo de simulador modular y abierto que sea escalable y permita validar las soluciones anteriores. Se diseñarán un conjunto de misiones en las que se ponga a prueba el aprendizaje de los pilotos para diferentes tipos de RPAS y se pruebe la transferencia de control entre estaciones.

Financiado por: Ministerio de Ciencia e Innovación y la Agencia Estatal de Investigación / Proyecto VRPAS (RTC2019-007318-8).

Ministerio de Ciencia e Innovación