Vuelos autónomos de drones para inspeccionar aerogeneradores

Subirse a la parte superior de las turbinas eólicas para inspeccionarla puede resultar muy aparatoso para los operarios humanos. Debido a ello, la idea de usar drones de manera habitual para inspecciones de rutina es una opción que ha cobrado fuerza.

Un ejemplo reciente de esta tendencia es la del Grupo de Visión por Computador y Robótica Aérea (CVAR) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) en España, que está haciendo progresos notables en el desarrollo de tecnologías de navegación y percepción autónomas aplicadas al mantenimiento predictivo de turbinas eólicas.

Recientemente, el CVAR completó con éxito una serie de pruebas de vuelo en Tenerife dentro del proyecto AEROGENIA, coordinado por el Instituto Tecnológico y de Energías Renovables (ITER) en España. Estas pruebas han permitido validar las capacidades de navegación autónoma y de captura automática de imágenes de drones para la inspección avanzada de aerogeneradores.

Durante la campaña, los investigadores del CVAR verificaron la correcta ejecución de maniobras clave, incluyendo el despegue, el seguimiento de trayectorias preprogramadas y la adquisición de imágenes multiespectrales de las palas y la torre de los aerogeneradores. El sistema de control y navegación, basado en la plataforma de código abierto Aerostack2 desarrollada en la UPM, constituye el núcleo del paquete de trabajo de vuelos autónomos dentro del consorcio.

Prueba de dron para inspeccionar aerogeneradores. (Foto: CVAR / UPM)

Aerostack2 es un framework de software de código abierto diseñado en la UPM que facilita a investigadores y desarrolladores la creación de arquitecturas de control para sistemas aéreos no tripulados. Construido sobre ROS 2 Humble y ROS 2 Galactic, permite integrar de forma modular y flexible soluciones heterogéneas como algoritmos de visión por computador, controladores de movimiento, métodos de localización y cartografiado, o planificadores de trayectorias.

Una de sus principales fortalezas es la versatilidad. Aerostack2 puede emplearse tanto en vuelos teleoperados como en misiones completamente autónomas, adaptándose a un amplio rango de aplicaciones. Además, no se limita a un único dron: ha sido validado en la operación simultánea de múltiples plataformas heterogéneas, en entornos interiores y exteriores, lo que lo convierte en una herramienta idónea para el desarrollo de sistemas cooperativos. También destaca por su independencia de hardware, ya que puede ejecutarse en ordenadores convencionales o en equipos embarcados como la Nvidia Jetson NX, y se ha probado con éxito en diferentes plataformas comerciales y de investigación como DJI, Pixhawk o Crazyflie, tanto en entornos simulados como en condiciones reales.

Aerostack2 ha sido concebido con una arquitectura completamente modular y basada en plugins, lo que permite sustituir componentes sin afectar al resto del sistema, favoreciendo la experimentación y la personalización. Además, está orientado a proyectos, de modo que cada aplicación puede instalar únicamente los paquetes necesarios, optimizando recursos y simplificando la configuración de misiones específicas. Todo ello hace de Aerostack2 una referencia internacional como herramienta abierta para la comunidad científica y tecnológica dedicada a la robótica aérea.

El responsable del Grupo de Investigación CVAR, Pascual Campoy, señaló: “Con Aerostack2 ponemos a disposición de la comunidad científica e industrial una herramienta única para llevar la autonomía aérea a un nuevo nivel. Su modularidad y flexibilidad nos permiten integrar tecnologías avanzadas de inteligencia artificial y visión por computador en misiones reales de inspección. Gracias a esta plataforma, no solo estamos validando vuelos autónomos en entornos complejos como los parques eólicos, sino que estamos creando una base tecnológica abierta que permitirá acelerar la innovación y la transferencia hacia la industria de las energías renovables y otros sectores estratégicos.”

Estas pruebas suponen un paso fundamental hacia el objetivo del proyecto: desarrollar un sistema integral de diagnóstico automático de defectos en aerogeneradores, que contribuya a mejorar la eficiencia, reducir costes y aumentar la seguridad en el mantenimiento de infraestructuras energéticas críticas. (Fuente: UPM)