Análisis y planificación de misiones de búsqueda y rescate en el entorno marítimo

  1. Eva Besada-Portas 1
  2. José Luis Risco-Martín 1
  3. José Antonio López-Orozco 1
  4. Juan José Navarro-Corcuera 2
  1. 1 Universidad Complutense de Madrid
    info

    Universidad Complutense de Madrid

    Madrid, España

    ROR 02p0gd045

  2. 2 Airbus Defence & Space
Libro:
XL Jornadas de Automática: libro de actas. Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019
  1. Jose Luis Calvo Rolle (coord.)
  2. Jose Luis Casteleiro Roca (coord.)
  3. María Isabel Fernández Ibáñez (coord.)
  4. Óscar Fontenla Romero (coord.)
  5. Esteban Jove Pérez (coord.)
  6. Alberto José Leira Rejas (coord.)
  7. José Antonio López Vázquez (coord.)
  8. Vanesa Loureiro Vázquez (coord.)
  9. María Carmen Meizoso López (coord.)
  10. Francisco Javier Pérez Castelo (coord.)
  11. Andrés José Piñón Pazos (coord.)
  12. Héctor Quintián Pardo (coord.)
  13. Juan Manuel Rivas Rodríguez (coord.)
  14. Benigno Rodríguez Gómez (coord.)
  15. Rafael Alejandro Vega Vega (coord.)

Editorial: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña

ISBN: 978-84-9749-716-9

Año de publicación: 2019

Páginas: 8-15

Congreso: Jornadas de Automática (40. 2019. Ferrol)

Tipo: Aportación congreso

Resumen

Las herramientas de decisión y planificación automáticas pueden aumentar la eficacia de las operaciones de búsqueda y rescate en el mar. Por ese motivo, la comunidad científica y las empresas del sector desarrollan e incorporan a sus herramientas nuevos algoritmos de modelado probabilístico y de optimización de las trayectorias de los vehículos involucrados en la misión. El objetivo de este artículo es describir las características principales de una nueva herramienta que está siendo desarrollada para este fin por AIRBUS e investigadores de la UCM, y que incorpora diferentes estrategias de evaluación, optimiza las trayectorias del vehículo con algoritmos gen éticos y el movimiento del sensor electro óptico utilizado para la búsqueda con temple simulado, y que permite al operador comparar y seleccionar la solución más adecuada en función de diferentes criterios.