Aplicación de Robótica Móvil con Inteligencia Artificial (IA) en Aeropuertos

La aplicación de robótica móvil con inteligencia artificial (IA) en aeropuertos representa una transformación operativa clave que ya se está desplegando en el marco de proyectos que combina hardware autónomo con software inteligente para abordar desafíos reales en la industria aeronáutica, mejorando la eficiencia, seguridad y experiencia del pasajero.

A continuación, se describe cómo aplicar robótica móvil con IA en aeropuertos, estructurado en áreas técnicas concretas y alineado con los objetivos del hub tecnológico mencionado:

Objetivo: Automatizar operaciones aeroportuarias (ground handling, seguridad, atención al pasajero) mediante robots autónomos + IA .

1. Arquitectura del Sistema

Diagrama:

graph TD
A[Robots Móviles] –> B{Edge AI}
B –> C[Plataforma Central]
C –> D[(Data Lake)]
C –> E[SCADA Aeroportuario]
C –> F[Dashboards]
B –> G[Actuadores]

Componentes clave:

• Robots: AMRs (Autonomous Mobile Robots) para logística, limpieza y vigilancia.
• Sensórica:
  • LiDAR (SICK LMS511) para navegación.
  • Cámaras RGB-D (Intel RealSense) para detección de objetos.
  • Sensores térmicos (FLIR) para seguridad perimetral.
• Comunicación: 5G privado + OPC UA.
• IA:
  • Visión artificial (YOLOv8) para detección de FOD (Foreign Object Debris).
  • SLAM (ROS 2) para mapeo dinámico.

2. Código para Navegación Autónoma

A. SLAM con ROS 2 y Python

python

#!/usr/bin/env python3
import rclpy
from rclpy.node import Node
from nav_msgs.msg import OccupancyGrid
from sensor_msgs.msg import LaserScan

class AirportRobot(Node):
    def __init__(self):
        super().__init__('airport_robot')
        self.subscription = self.create_subscription(
            LaserScan,
            '/scan',
            self.lidar_callback,
            10)
        self.map_pub = self.create_publisher(OccupancyGrid, '/map', 10)
        
    def lidar_callback(self, msg):
        # Procesamiento LiDAR para SLAM
        processed_map = self.process_scan(msg.ranges)
        map_msg = OccupancyGrid()
        map_msg.data = processed_map
        self.map_pub.publish(map_msg)
        
    def process_scan(self, ranges):
        # Lógica de mapeo (simplificada)
        return [int(r < 5.0) * 100 for r in ranges]  # 100 = obstáculo

def main():
    rclpy.init()
    robot = AirportRobot()
    rclpy.spin(robot)
    rclpy.shutdown()

if __name__ == '__main__':
    main()

B. Detección de FOD con Visión Artificial

python

import cv2
import numpy as np

class FODDetector:
    def __init__(self, model_path='yolov8n_fod.pt'):
        self.model = cv2.dnn.readNetFromONNX(model_path)
        
    def detect(self, image):
        blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (640, 640))
        self.model.setInput(blob)
        outputs = self.model.forward()
        
        # Procesar detecciones
        detections = []
        for output in outputs:
            for detection in output:
                scores = detection[5:]
                class_id = np.argmax(scores)
                confidence = scores[class_id]
                if confidence > 0.7:  # Umbral
                    detections.append({
                        'class': class_id,
                        'confidence': float(confidence),
                        'bbox': detection[0:4]
                    })
        return detections

# Uso en robot
camera = cv2.VideoCapture(0)
detector = FODDetector()
while True:
    ret, frame = camera.read()
    if ret:
        results = detector.detect(frame)
        for obj in results:
            if obj['class'] == 0:  # FOD
                print(f"¡FOD detectado! Confianza: {obj['confidence']:.2f}")

3. Integración con Sistemas Aeroportuarios

A. Comunicación OPC UA con SCADA

python

from opcua import Client

class AirportSCADA:
def __init__(self, endpoint=»opc.tcp://192.168.1.100:4840″):
self.client = Client(endpoint)
self.client.connect()

def send_alert(self, alert_type, location):
node = self.client.get_node(f»ns=2;s=Alerts/{alert_type}»)
node.set_value(location)

def get_robot_task(self, robot_id):
node = self.client.get_node(f»ns=2;s=Tasks/Robot_{robot_id}»)
return node.get_value()

# Ejemplo de uso
scada = AirportSCADA()
scada.send_alert(«FOD», «Pista 03L»)
task = scada.get_robot_task(«AMR_01»)

B. Dashboard en Tiempo Real (Streamlit)

python

import streamlit as st
import pandas as pd

st.title(«Monitorización de Robots – Aeropuerto de Castellón»)
robots = {
«AMR-01»: {«Tarea»: «Limpieza», «Batería»: «78%», «Ubicación»: «Terminal»},
«AMR-02»: {«Tarea»: «Vigilancia», «Batería»: «92%», «Ubicación»: «Pista»}
}

df = pd.DataFrame(robots).T
st.dataframe(df)

# Mapa de calor de FOD detectados
st.map(pd.DataFrame({
«lat»: [39.999, 40.001],
«lon»: [0.031, 0.032],
«size»: [10, 5]
}))

4. Casos de Uso en The SkyBot Lab

Aplicación	Tecnología	Ejemplo Real
Limpieza autónoma	Robots de barrido (Robottions)	AMRs que barren pistas nocturnas
Vigilancia	LiDAR + Térmicos (Star Robotics)	Detección de intrusos en zonas restringidas
Logística	AGVs para maletas (MOVVO)	Transporte de ULDs (Unit Load Devices)
Atención al pasajero	Chatbots + Navegación (Deliverance)	Asistencia multilingüe en terminales

5. Requisitos Técnicos

• Hardware:
  • Robots: MiR250 (logística), TIAGo (atención al público).
  • Edge AI: NVIDIA Jetson AGX Orin.
• Software:
  • ROS 2 Humble (navegación).
  • YOLOv8 (detección de objetos).
  • Moneo Cloud (monitoreo remoto).

Este sistema, validado en entornos reales demuestra que la robótica móvil + IA puede transformar la operativa aeroportuaria mediante:
– Automatización de tareas repetitivas (limpieza, vigilancia).
– Detección temprana de riesgos (FOD, intrusos).
– Integración con sistemas legacy (SCADA, ERP aeroportuario).